
Elektriksel Korteks Aktivitesi ile Beyin-Bilgisayar Arayüzleri
Maverick Nguyen
Güncelleme tarihi
28 May 2018

Elektriksel Korteks Aktivitesi ile Beyin-Bilgisayar Arayüzleri
Maverick Nguyen
Güncelleme tarihi
28 May 2018

Elektriksel Korteks Aktivitesi ile Beyin-Bilgisayar Arayüzleri
Maverick Nguyen
Güncelleme tarihi
28 May 2018
Elektriksel Korteks Aktivitesi ile Beyin-Bilgisayar Arayüzleri: Kararlı Durum Görsel Uyarılmış Potansiyelleri Kullanarak Mobil Cihazlar İçin Bilişsel Bir Sistem Oluşturmadaki Zorluklar
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Özet
Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) araştırma alanı, felçli hastalar ile teknoloji arasında iletişim sağlamak amacıyla ortaya çıkmıştır. Bir bireyin zihinsel durumunu beyin elektriksel aktivitesi aracılığıyla tanımlayan tipik bir BCI sistemi, bu duruma bilgisayarda belirli bir eylem atar. Görsel korteksin belirli bir frekansla uyarıldığında, aynı frekansta aktivite gösterdiği bilinmektedir. Bu Kararlı-Durum Görsel Uyarılmış Potansiyel (SSVEP) aktivitesi, bahsedilen iletişim hedefine ulaşmak için kullanılabilir. Bu çalışmada, ilk olarak iki zihinsel durumu (konsantrasyon/meditasyon) ayırt etmek amacıyla beynin spontane elektriksel aktivitesini analiz ediyoruz. Ardından, SSVEP türü bir yaklaşım izleyerek, uyarıcı ekranı her biri farklı bir frekansta titreşen dört alana bölüyoruz. Deneğin oksipital lobundan gelen yanıt frekansını gözlemleyerek, verdiği 2 bitlik kararı tahmin edebiliyoruz. Böyle bir kurulumun gerçek zamanlı BCI için etkili olduğunu ve mobil cihazlara kolayca entegre edilebileceğini görüyoruz. Ayrıca kullanıcı, kararlarını gönüllü olarak değiştirebilmekte ve sistemle doğal bir şekilde etkileşime girebilmektedir.
Elektriksel Korteks Aktivitesi ile Beyin-Bilgisayar Arayüzleri: Kararlı Durum Görsel Uyarılmış Potansiyelleri Kullanarak Mobil Cihazlar İçin Bilişsel Bir Sistem Oluşturmadaki Zorluklar
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Özet
Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) araştırma alanı, felçli hastalar ile teknoloji arasında iletişim sağlamak amacıyla ortaya çıkmıştır. Bir bireyin zihinsel durumunu beyin elektriksel aktivitesi aracılığıyla tanımlayan tipik bir BCI sistemi, bu duruma bilgisayarda belirli bir eylem atar. Görsel korteksin belirli bir frekansla uyarıldığında, aynı frekansta aktivite gösterdiği bilinmektedir. Bu Kararlı-Durum Görsel Uyarılmış Potansiyel (SSVEP) aktivitesi, bahsedilen iletişim hedefine ulaşmak için kullanılabilir. Bu çalışmada, ilk olarak iki zihinsel durumu (konsantrasyon/meditasyon) ayırt etmek amacıyla beynin spontane elektriksel aktivitesini analiz ediyoruz. Ardından, SSVEP türü bir yaklaşım izleyerek, uyarıcı ekranı her biri farklı bir frekansta titreşen dört alana bölüyoruz. Deneğin oksipital lobundan gelen yanıt frekansını gözlemleyerek, verdiği 2 bitlik kararı tahmin edebiliyoruz. Böyle bir kurulumun gerçek zamanlı BCI için etkili olduğunu ve mobil cihazlara kolayca entegre edilebileceğini görüyoruz. Ayrıca kullanıcı, kararlarını gönüllü olarak değiştirebilmekte ve sistemle doğal bir şekilde etkileşime girebilmektedir.
Elektriksel Korteks Aktivitesi ile Beyin-Bilgisayar Arayüzleri: Kararlı Durum Görsel Uyarılmış Potansiyelleri Kullanarak Mobil Cihazlar İçin Bilişsel Bir Sistem Oluşturmadaki Zorluklar
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
Özet
Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) araştırma alanı, felçli hastalar ile teknoloji arasında iletişim sağlamak amacıyla ortaya çıkmıştır. Bir bireyin zihinsel durumunu beyin elektriksel aktivitesi aracılığıyla tanımlayan tipik bir BCI sistemi, bu duruma bilgisayarda belirli bir eylem atar. Görsel korteksin belirli bir frekansla uyarıldığında, aynı frekansta aktivite gösterdiği bilinmektedir. Bu Kararlı-Durum Görsel Uyarılmış Potansiyel (SSVEP) aktivitesi, bahsedilen iletişim hedefine ulaşmak için kullanılabilir. Bu çalışmada, ilk olarak iki zihinsel durumu (konsantrasyon/meditasyon) ayırt etmek amacıyla beynin spontane elektriksel aktivitesini analiz ediyoruz. Ardından, SSVEP türü bir yaklaşım izleyerek, uyarıcı ekranı her biri farklı bir frekansta titreşen dört alana bölüyoruz. Deneğin oksipital lobundan gelen yanıt frekansını gözlemleyerek, verdiği 2 bitlik kararı tahmin edebiliyoruz. Böyle bir kurulumun gerçek zamanlı BCI için etkili olduğunu ve mobil cihazlara kolayca entegre edilebileceğini görüyoruz. Ayrıca kullanıcı, kararlarını gönüllü olarak değiştirebilmekte ve sistemle doğal bir şekilde etkileşime girebilmektedir.

Okumaya devam et