Giao diện não-máy tính dựa trên việc sinh ra hình ảnh trực quan

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

Tóm tắt

Bài báo này xem xét nhiệm vụ nhận dạng các mẫu EEG tương ứng với việc thực hiện ba nhiệm vụ tinh thần: thư giãn và tưởng tượng hai loại hình ảnh: khuôn mặt và ngôi nhà. Các thí nghiệm được thực hiện bằng cách sử dụng hai bộ tai nghe EEG: BrainProducts ActiCap và Emotiv EPOC. Bộ tai nghe Emotiv trở nên phổ biến trong ứng dụng BCI cho người tiêu dùng, cho phép tiến hành các thí nghiệm EEG quy mô lớn trong tương lai. Do độ chính xác phân loại vượt xa mức độ phân loại ngẫu nhiên trong ba ngày đầu tiên của thí nghiệm với bộ tai nghe EPOC, một thí nghiệm kiểm soát đã được thực hiện vào ngày thứ tư bằng cách sử dụng ActiCap. Thí nghiệm kiểm soát đã cho thấy rằng việc sử dụng thiết bị nghiên cứu chất lượng cao có thể nâng cao độ chính xác phân loại (lên tới 68% ở một số đối tượng) và rằng độ chính xác là độc lập với sự hiện diện của các dị thường EEG liên quan đến nháy mắt và chuyển động mắt. Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng bộ phân loại Bayesian tiết kiệm tính toán dựa trên phân tích ma trận hiệp phương sai mang lại độ chính xác phân loại tương tự trong vấn đề này như bộ phân loại Multi-class Common Spatial Patterns (MCSP) tinh vi hơn.Nhấp vào đây để đọc báo cáo đầy đủ