뇌-컴퓨터 인터페이스를 이용한 기본 형태의 분류

에산 타르케시 에스파하니, V. 순다라라잔

초록

브레인-컴퓨터 인터페이스 (BCI)는 사용자 상호 작용의 대체 기술에서 최근에 개발된 것입니다. 이 논문의 목적은 CAD 시스템의 사용자 인터페이스로서 BCI의 잠재력을 탐구하는 것입니다. 이 논문에서는 사용자가 상상하는 원시 도형을 구별하기 위해 BCI를 사용하는 실험과 알고리즘을 설명합니다. 사용자는 뇌전도 (EEG) 헤드셋을 착용하고 입방체, 구형, 실린더, 피라미드 또는 원뿔의 형태를 상상합니다. EEG 헤드셋은 두피의 14개 위치에서 신경 활동을 수집합니다. 데이터는 독립 성분 분석 (ICA)과 힐버트-황 변환 (HHT)으로 분석됩니다. 관심 있는 특징은 각 독립 성분의 힐버트 스펙트럼에서 계산된 서로 다른 주파수 대역(세타, 알파, 베타 및 감마 대역)의 주변 스펙트라입니다. 그런 다음 Mann-Whitney U-test가 적용되어 다섯 개의 쌍별 분류에서 관련성에 따라 EEG 전극 채널의 순위를 매깁니다. 가장 높은 순위를 가진 독립 성분에서 추출된 특징들은 최종 특징 벡터를 형성하고, 이는 선형 판별 분류기를 훈련시키는 데 사용됩니다. 결과는 이 분류기가 다섯 가지 기본 원시 물체를 약 44.6%의 평균 정확도로 구별할 수 있음을 보여줍니다 (단순 분류율 20%에 비해) 10명의 피험자를 대상으로 한 실험에서 (정확도 범위 36%–54%). 시각적 및 언어적 단서가 모두 사용될 때 정확도 분류율은 39.9%로 변경됩니다. 특징 추출 및 분류의 반복 가능성은 동일한 참가자와 함께 10일 동안 실험을 수행하여 확인하였습니다. 이는 BCI가 CAD 시스템에서 기하학적 도형을 생성하는 데 가능성을 지니고 있으며, 사용자 상호작용의 새로운 수단으로 사용될 수 있음을 보여줍니다.전체 보고서를 보려면 여기를 클릭하십시오.