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

Tóm tắt

Bài báo này nghiên cứu nhiệm vụ nhận dạng các mẫu EEG tương ứng với việc thực hiện ba nhiệm vụ tinh thần: thư giãn và hình dung hai loại hình ảnh: khuôn mặt và ngôi nhà. Các thí nghiệm được thực hiện bằng cách sử dụng hai thiết bị đeo đầu EEG: BrainProducts ActiCap và Emotiv EPOC. Thiết bị đeo đầu Emotiv ngày càng được sử dụng rộng rãi trong ứng dụng BCI tiêu dùng, cho phép tiến hành các thí nghiệm EEG quy mô lớn trong tương lai. Vì độ chính xác phân loại vượt trội đáng kể so với mức phân loại ngẫu nhiên trong ba ngày đầu tiên của thí nghiệm với thiết bị đeo đầu EPOC, một thí nghiệm kiểm chứng đã được thực hiện vào ngày thứ tư bằng cách sử dụng ActiCap. Thí nghiệm kiểm chứng đã chỉ ra rằng việc sử dụng thiết bị nghiên cứu chất lượng cao có thể nâng cao độ chính xác phân loại (lên đến 68% ở một số đối tượng) và độ chính xác này độc lập với sự hiện diện của các nhiễu sóng EEG liên quan đến chớp mắt và chuyển động của mắt. Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng bộ phân loại Bayes ít tốn kém về mặt tính toán dựa trên phân tích ma trận hiệp phương sai mang lại độ chính xác phân loại tương tự trong bài toán này so với bộ phân loại Multi-class Common Spatial Patterns (MCSP) phức tạp hơn.Nhấp vào đây để đọc toàn bộ báo cáo