Interfejsy mózg-komputer oparte na elektrycznej aktywności kory mózgu
Maverick Nguyen
Zaktualizowano dnia
28 maj 2018
Interfejsy mózg-komputer oparte na elektrycznej aktywności kory mózgu
Maverick Nguyen
Zaktualizowano dnia
28 maj 2018
Interfejsy mózg-komputer oparte na elektrycznej aktywności kory mózgu
Maverick Nguyen
Zaktualizowano dnia
28 maj 2018
Interfejsy mózg-komputer oparte na aktywności elektrycznej kory mózgowej: Wyzwania w tworzeniu systemu poznawczego dla urządzeń mobilnych z wykorzystaniem wzrokowych potencjałów wywołanych stanu ustalonego
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Streszczenie
Obszar badawczy interfejsów mózg–komputer (BCI) powstał w próbie umożliwienia komunikacji między sparaliżowanymi pacjentami a technologią. Identyfikując stan psychiczny danej osoby poprzez aktywność elektryczną jej mózgu, typowy system BCI przypisuje mu określone działanie w komputerze. Wiadomo, że gdy kora wzrokowa jest stymulowana określoną częstotliwością, wykazuje aktywność o tej samej częstotliwości. Ta aktywność w postaci wzrokowych potencjałów wywołanych stanu ustalonego (SSVEP) może być wykorzystana do osiągnięcia wspomnianego celu komunikacyjnego. W niniejszej pracy najpierw analizujemy spontaniczną aktywność elektryczną mózgu, aby rozróżnić dwa stany mentalne (koncentrację/medytację). Następnie, stosując podejście typu SSVEP, dzielimy ekran stymulujący na cztery obszary, z których każdy miga z inną częstotliwością. Obserwując częstotliwość odpowiedzi z płata potylicznego badanej osoby, możemy następnie oszacować podjętą przez nią 2-bitową decyzję. Zauważamy, że taka konfiguracja jest wydajna dla BCI w czasie rzeczywistym i może być łatwo zintegrowana z urządzeniami mobilnymi. Ponadto użytkownik jest w stanie dobrowolnie zmieniać swoje decyzje, wchodząc w interakcję z systemem w naturalny sposób.
Interfejsy mózg-komputer oparte na aktywności elektrycznej kory mózgowej: Wyzwania w tworzeniu systemu poznawczego dla urządzeń mobilnych z wykorzystaniem wzrokowych potencjałów wywołanych stanu ustalonego
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Streszczenie
Obszar badawczy interfejsów mózg–komputer (BCI) powstał w próbie umożliwienia komunikacji między sparaliżowanymi pacjentami a technologią. Identyfikując stan psychiczny danej osoby poprzez aktywność elektryczną jej mózgu, typowy system BCI przypisuje mu określone działanie w komputerze. Wiadomo, że gdy kora wzrokowa jest stymulowana określoną częstotliwością, wykazuje aktywność o tej samej częstotliwości. Ta aktywność w postaci wzrokowych potencjałów wywołanych stanu ustalonego (SSVEP) może być wykorzystana do osiągnięcia wspomnianego celu komunikacyjnego. W niniejszej pracy najpierw analizujemy spontaniczną aktywność elektryczną mózgu, aby rozróżnić dwa stany mentalne (koncentrację/medytację). Następnie, stosując podejście typu SSVEP, dzielimy ekran stymulujący na cztery obszary, z których każdy miga z inną częstotliwością. Obserwując częstotliwość odpowiedzi z płata potylicznego badanej osoby, możemy następnie oszacować podjętą przez nią 2-bitową decyzję. Zauważamy, że taka konfiguracja jest wydajna dla BCI w czasie rzeczywistym i może być łatwo zintegrowana z urządzeniami mobilnymi. Ponadto użytkownik jest w stanie dobrowolnie zmieniać swoje decyzje, wchodząc w interakcję z systemem w naturalny sposób.
Interfejsy mózg-komputer oparte na aktywności elektrycznej kory mózgowej: Wyzwania w tworzeniu systemu poznawczego dla urządzeń mobilnych z wykorzystaniem wzrokowych potencjałów wywołanych stanu ustalonego
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Streszczenie
Obszar badawczy interfejsów mózg–komputer (BCI) powstał w próbie umożliwienia komunikacji między sparaliżowanymi pacjentami a technologią. Identyfikując stan psychiczny danej osoby poprzez aktywność elektryczną jej mózgu, typowy system BCI przypisuje mu określone działanie w komputerze. Wiadomo, że gdy kora wzrokowa jest stymulowana określoną częstotliwością, wykazuje aktywność o tej samej częstotliwości. Ta aktywność w postaci wzrokowych potencjałów wywołanych stanu ustalonego (SSVEP) może być wykorzystana do osiągnięcia wspomnianego celu komunikacyjnego. W niniejszej pracy najpierw analizujemy spontaniczną aktywność elektryczną mózgu, aby rozróżnić dwa stany mentalne (koncentrację/medytację). Następnie, stosując podejście typu SSVEP, dzielimy ekran stymulujący na cztery obszary, z których każdy miga z inną częstotliwością. Obserwując częstotliwość odpowiedzi z płata potylicznego badanej osoby, możemy następnie oszacować podjętą przez nią 2-bitową decyzję. Zauważamy, że taka konfiguracja jest wydajna dla BCI w czasie rzeczywistym i może być łatwo zintegrowana z urządzeniami mobilnymi. Ponadto użytkownik jest w stanie dobrowolnie zmieniać swoje decyzje, wchodząc w interakcję z systemem w naturalny sposób.
Kontynuuj czytanie