SSVEP'nin Beyin-Makine Arayüzlerinin performansını artırmak için pasif geri bildirim olarak değerlendirilmesi
Paylaş:
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. California Üniversitesi Riverside
Özet
Beyin-bilgisayar arayüzleri üzerindeki araştırmalar, esasen bir imleç veya bilgisayar ekranındaki diğer nesnelerin hareketiyle ilgili motor imajı görevlerine odaklanmıştır. Bu tür uygulamalarda, kullanıcının bir nesneyi hareket ettirmekle ilgilenip ilgilenmediğini ve kullanıcının bu görevde aktif olup olmadığını tespit etmek önemlidir. Bu makale, motor imajı sırasında kullanıcının zihinsel durumunu doğrulamak için bir geri bildirim mekanizması olarak sürekli durum görsel uyarılmış potansiyel (SSVEP) değerlendirmektedir. Bu potansiyeller, bir denek ilgi çekici yanıp sönen nesnelere baktığında uyandırılır. Bu makalede dört farklı deney gerçekleştirilmiştir. Deneklerden, belirli bir yönde yanıp sönen nesnenin hareketini hayal etmeleri istenir. Eğer denek bu görevle ilgiliyse, SSVEP sinyali görsel kortekste tespit edilebilir ve bu nedenle motor imajı görevi doğrulanır. Deney sırasında, EEG sinyali görsel kortekse yakın 4 lokasyonda kaydedilmektedir. Bir ağırlıklandırma şeması kullanarak, kaydedilen sinyalin en iyi kombinasyonu, yanıp sönen frekansın varlığını değerlendirmek için seçilir. Deneysel sonuç, SSVEP'nin yanıp sönen nesnelerin karmaşık motor imajında bile tespit edilebileceğini göstermektedir. SSVEP geri bildirimi için yenileme süresi 0.5 saniye olarak ayarlandığında %85'lik bir tespit oranı elde edilmiştir.
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. California Üniversitesi Riverside
Özet
Beyin-bilgisayar arayüzleri üzerindeki araştırmalar, esasen bir imleç veya bilgisayar ekranındaki diğer nesnelerin hareketiyle ilgili motor imajı görevlerine odaklanmıştır. Bu tür uygulamalarda, kullanıcının bir nesneyi hareket ettirmekle ilgilenip ilgilenmediğini ve kullanıcının bu görevde aktif olup olmadığını tespit etmek önemlidir. Bu makale, motor imajı sırasında kullanıcının zihinsel durumunu doğrulamak için bir geri bildirim mekanizması olarak sürekli durum görsel uyarılmış potansiyel (SSVEP) değerlendirmektedir. Bu potansiyeller, bir denek ilgi çekici yanıp sönen nesnelere baktığında uyandırılır. Bu makalede dört farklı deney gerçekleştirilmiştir. Deneklerden, belirli bir yönde yanıp sönen nesnenin hareketini hayal etmeleri istenir. Eğer denek bu görevle ilgiliyse, SSVEP sinyali görsel kortekste tespit edilebilir ve bu nedenle motor imajı görevi doğrulanır. Deney sırasında, EEG sinyali görsel kortekse yakın 4 lokasyonda kaydedilmektedir. Bir ağırlıklandırma şeması kullanarak, kaydedilen sinyalin en iyi kombinasyonu, yanıp sönen frekansın varlığını değerlendirmek için seçilir. Deneysel sonuç, SSVEP'nin yanıp sönen nesnelerin karmaşık motor imajında bile tespit edilebileceğini göstermektedir. SSVEP geri bildirimi için yenileme süresi 0.5 saniye olarak ayarlandığında %85'lik bir tespit oranı elde edilmiştir.
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. California Üniversitesi Riverside
Özet
Beyin-bilgisayar arayüzleri üzerindeki araştırmalar, esasen bir imleç veya bilgisayar ekranındaki diğer nesnelerin hareketiyle ilgili motor imajı görevlerine odaklanmıştır. Bu tür uygulamalarda, kullanıcının bir nesneyi hareket ettirmekle ilgilenip ilgilenmediğini ve kullanıcının bu görevde aktif olup olmadığını tespit etmek önemlidir. Bu makale, motor imajı sırasında kullanıcının zihinsel durumunu doğrulamak için bir geri bildirim mekanizması olarak sürekli durum görsel uyarılmış potansiyel (SSVEP) değerlendirmektedir. Bu potansiyeller, bir denek ilgi çekici yanıp sönen nesnelere baktığında uyandırılır. Bu makalede dört farklı deney gerçekleştirilmiştir. Deneklerden, belirli bir yönde yanıp sönen nesnenin hareketini hayal etmeleri istenir. Eğer denek bu görevle ilgiliyse, SSVEP sinyali görsel kortekste tespit edilebilir ve bu nedenle motor imajı görevi doğrulanır. Deney sırasında, EEG sinyali görsel kortekse yakın 4 lokasyonda kaydedilmektedir. Bir ağırlıklandırma şeması kullanarak, kaydedilen sinyalin en iyi kombinasyonu, yanıp sönen frekansın varlığını değerlendirmek için seçilir. Deneysel sonuç, SSVEP'nin yanıp sönen nesnelerin karmaşık motor imajında bile tespit edilebileceğini göstermektedir. SSVEP geri bildirimi için yenileme süresi 0.5 saniye olarak ayarlandığında %85'lik bir tespit oranı elde edilmiştir.