Ehsan Tarkesh Esfahani, V. Sundararajan

Tóm tắt

Giao diện não-máy tính (BCIs) là những phát triển gần đây trong các công nghệ thay thế của tương tác người dùng. Mục đích của bài báo này là khám phá tiềm năng của BCI để làm giao diện người dùng cho các hệ thống CAD. Bài báo mô tả các thử nghiệm và thuật toán sử dụng BCI để phân biệt giữa các hình dạng cơ bản được tưởng tượng bởi người dùng. Người dùng đeo một thiết bị đeo đầu đo điện não đồ (EEG) và tưởng tượng hình dạng của một khối lập phương, khối cầu, hình trụ, hình chóp hoặc hình nón. Thiết bị đeo đầu EEG thu thập hoạt động của não từ 14 vị trí trên da đầu. Dữ liệu được phân tích bằng phân tích thành phần độc lập (ICA) và biến đổi Hilbert–Huang (HHT). Các đặc trưng được quan tâm là phổ biên của các dải tần số khác nhau (dải theta, alpha, beta và gamma) được tính từ phổ Hilbert của từng thành phần độc lập. Kiểm định Mann–Whitney U sau đó được áp dụng để xếp hạng các kênh điện cực EEG theo mức độ liên quan trong năm phân loại theo cặp. Các đặc trưng từ các thành phần độc lập có thứ hạng cao nhất sẽ tạo thành vectơ đặc trưng cuối cùng, sau đó được sử dụng để huấn luyện một bộ phân loại biệt thức tuyến tính. Kết quả cho thấy bộ phân loại này có thể phân biệt giữa năm đối tượng cơ bản với độ chính xác trung bình khoảng 44.6% (so với tỷ lệ phân loại ngẫu nhiên là 20%) trên mười đối tượng (phạm vi độ chính xác từ 36%–54%). Độ chính xác phân loại thay đổi thành 39.9% khi cả gợi ý bằng hình ảnh và lời nói được sử dụng. Khả năng lặp lại của quá trình trích xuất đặc trưng và phân loại đã được kiểm tra bằng cách tiến hành thử nghiệm vào 10 ngày khác nhau với cùng những người tham gia. Điều này cho thấy BCI hứa hẹn trong việc tạo ra các hình dạng hình học trong các hệ thống CAD và có thể được sử dụng như một phương tiện tương tác người dùng mới lạ.Nhấp vào đây để xem toàn bộ báo cáo.