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

Özet

Bu çalışma, üç zihinsel görevin yerine getirilmesine karşılık gelen EEG modellerini tanıma görevini incelemektedir: gevşeme ve iki tür resmin (yüzler ve evler) hayal edilmesi. Deneyler iki EEG başlığı kullanılarak gerçekleştirilmiştir: BrainProducts ActiCap ve Emotiv EPOC. Emotiv başlığı, gelecekte büyük ölçekli EEG deneylerinin yapılmasına olanak tanıyarak tüketici BCI uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Sınıflandırma doğruluğu, EPOC başlığı ile yapılan deneyin ilk üç gününde rastgele sınıflandırma düzeyini önemli ölçüde aştığından, dördüncü gün ActiCap kullanılarak bir kontrol deneyi gerçekleştirilmiştir. Kontrol deneyi, yüksek kaliteli araştırma ekipmanlarının kullanılmasının sınıflandırma doğruluğunu artırabileceğini (bazı deneklerde %68'e kadar) ve doğruluğun göz kırpma ve göz hareketi ile ilgili EEG artefaktlarının varlığından bağımsız olduğunu göstermiştir. Bu çalışma aynı zamanda, kovaryans matrisi analizine dayalı hesaplama açısından ucuz olan Bayesçi sınıflandırıcının, bu problemde daha karmaşık bir Çok Sınıflı Ortak Uzamsal Örüntüler (MCSP) sınıflandırıcısı ile benzer bir sınıflandırma doğruluğu sağladığını göstermektedir.Raporun tamamını okumak için buraya tıklayın