Pavel Bobrov, Alexander Frolov, Charles Cantor, Irina Fedulova, Mikhail Bakhnyan, Alexander Zhavoronkov

Resumo

Este artigo examina a tarefa de reconhecer padrões de EEG que correspondem à realização de três tarefas mentais: relaxamento e imaginação de dois tipos de imagens: rostos e casas. Os experimentos foram realizados utilizando dois headsets de EEG: BrainProducts ActiCap e Emotiv EPOC. O headset Emotiv tornou-se amplamente utilizado em aplicações de BCI de consumo, permitindo a condução de experimentos de EEG em larga escala no futuro. Como a precisão da classificação excedeu significativamente o nível de classificação aleatória durante os primeiros três dias do experimento com o headset EPOC, um experimento de controle foi realizado no quarto dia utilizando o ActiCap. O experimento de controle mostrou que a utilização de equipamentos de pesquisa de alta qualidade pode aumentar a precisão da classificação (até 68% em alguns indivíduos) e que a precisão é independente da presença de artefatos de EEG relacionados ao piscar e ao movimento dos olhos. Este estudo também mostra que o classificador Bayesiano de baixo custo computacional baseado na análise da matriz de covariância produz uma precisão de classificação semelhante neste problema a um classificador mais sofisticado de Multi-class Common Spatial Patterns (MCSP).Clique aqui para ler o relatório completo