Ehsan Tarkesh Esfahani, V. Sundararajan

บทคัดย่อ

อินเตอร์เฟสสมองและคอมพิวเตอร์ (BCIs) เป็นการพัฒนาล่าสุดในเทคโนโลยีทางเลือกของการปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้ วัตถุประสงค์ของเอกสารฉบับนี้คือการสำรวจศักยภาพของ BCI ในฐานะอินเตอร์เฟสผู้ใช้สำหรับระบบ CAD เอกสารนี้อธิบายถึงการทดลองและอัลกอริทึมที่ใช้ BCI เพื่อแยกแยะระหว่างรูปทรงพื้นฐานที่ผู้ใช้จินตนาการขึ้น ผู้ใช้จะสวมชุดหูฟังคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) และจินตนาการถึงรูปทรงของลูกบาศก์ ทรงกลม ทรงกระบอก พีระมิด หรือกรวย ชุดหูฟัง EEG จะเก็บรวบรวมกิจกรรมของสมองจาก 14 ตำแหน่งบนหนังศีรษะ ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์ด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบที่เป็นอิสระ (ICA) และการแปลงฮิลเบิร์ต-หวง (HHT) คุณลักษณะที่น่าสนใจคือสเปกตรัมส่วนขอบของย่านความถี่ต่างๆ (ย่านทีตา, แอลฟา, เบตา และแกมมา) ที่คำนวณจากสเปกตรัมฮิลเบิร์ตของแต่ละองค์ประกอบที่เป็นอิสระ จากนั้นจะใช้การทดสอบ Mann–Whitney U-test เพื่อจัดอันดับช่องอิเล็กโทรด EEG ตามความเกี่ยวข้องในการจำแนกประเภทแบบคู่ห้าคู่ คุณลักษณะจากองค์ประกอบที่เป็นอิสระที่มีอันดับสูงสุดจะรวมกันเป็นเวกเตอร์คุณลักษณะขั้นสุดท้าย ซึ่งจะถูกนำไปใช้ในการฝึกตัวจำแนกประเภทเชิงเส้น (linear discriminant classifier) ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าตัวจำแนกประเภทนี้สามารถแยกแยะระหว่างวัตถุพื้นฐานทั้งห้าชนิดได้ด้วยความแม่นยำเฉลี่ยประมาณ 44.6% (เมื่อเทียบกับอัตราการจำแนกประเภทแบบไร้เดียงสาที่ 20%) จากกลุ่มตัวอย่างสิบคน (ช่วงความแม่นยำ 36%–54%) การจำแนกประเภทความแม่นยำจะเปลี่ยนเป็น 39.9% เมื่อใช้ทั้งสัญญาณภาพและสัญญาณคำพูดความสามารถในการทำซ้ำของการดึงคุณลักษณะและการจำแนกประเภทได้รับการตรวจสอบโดยการดำเนินการทดลองเป็นเวลา 10 วันที่แตกต่างกันกับผู้เข้าร่วมกลุ่มเดิม สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่า BCI มีแนวโน้มที่ดีในการสร้างรูปทรงเรขาคณิตในระบบ CAD และสามารถนำมาใช้เป็นวิธีการปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้แบบใหม่ได้คลิกที่นี่เพื่ออ่านรายงานฉบับเต็ม