一個用於根據誘發振蕩之時空動力學開發可解釋 BCI 的模糊殼層架構
賴國明
更新於
2021年6月1日
一個用於根據誘發振蕩之時空動力學開發可解釋 BCI 的模糊殼層架構
賴國明
更新於
2021年6月1日
一個用於根據誘發振蕩之時空動力學開發可解釋 BCI 的模糊殼層架構
賴國明
更新於
2021年6月1日
摘要：
神經科學計算領域的研究人員在實際進行神經分析，或是需要設計一個設定快速且訓練階段最少、具可解釋性的腦機介面（BCI）時，往往面臨重重困難。為了對感官、認知和運動大腦處理過程進行更易於理解的詮釋，我們需要可解釋的計算智能技術以及新的腦部狀態解碼。我們提出一個通用的模糊軟體系統外殼（shell），用於開發客製化的腦電圖（EEG）BCI 系統。它依賴於頭皮層面持續進行的 EEG 頻率能量同步/去同步突發，並支援透過語言特徵、特定模糊隸屬度建構、可解釋的 IF-THEN 規則，以及物聯網（IoT）概念進行快速 BCI 設定，使該 BCI 系統能獨立於設備與服務之外。它具有設計被動式和事件相關式 BCI 的潛力，並提供隨時間變化的頭皮源頭層面視覺化呈現選項。該提案系統的可行性已透過實際實驗得到證實，並在應對誘發的視覺空間選擇性注意力時，即時偵測到了突發和頻率能量。所提出的新腦部狀態解碼的存在，可作為解釋被動或誘發神經振盪空時動力學的可行度量標準。
摘要：
神經科學計算領域的研究人員在實際進行神經分析，或是需要設計一個設定快速且訓練階段最少、具可解釋性的腦機介面（BCI）時，往往面臨重重困難。為了對感官、認知和運動大腦處理過程進行更易於理解的詮釋，我們需要可解釋的計算智能技術以及新的腦部狀態解碼。我們提出一個通用的模糊軟體系統外殼（shell），用於開發客製化的腦電圖（EEG）BCI 系統。它依賴於頭皮層面持續進行的 EEG 頻率能量同步/去同步突發，並支援透過語言特徵、特定模糊隸屬度建構、可解釋的 IF-THEN 規則，以及物聯網（IoT）概念進行快速 BCI 設定，使該 BCI 系統能獨立於設備與服務之外。它具有設計被動式和事件相關式 BCI 的潛力，並提供隨時間變化的頭皮源頭層面視覺化呈現選項。該提案系統的可行性已透過實際實驗得到證實，並在應對誘發的視覺空間選擇性注意力時，即時偵測到了突發和頻率能量。所提出的新腦部狀態解碼的存在，可作為解釋被動或誘發神經振盪空時動力學的可行度量標準。
摘要：
神經科學計算領域的研究人員在實際進行神經分析，或是需要設計一個設定快速且訓練階段最少、具可解釋性的腦機介面（BCI）時，往往面臨重重困難。為了對感官、認知和運動大腦處理過程進行更易於理解的詮釋，我們需要可解釋的計算智能技術以及新的腦部狀態解碼。我們提出一個通用的模糊軟體系統外殼（shell），用於開發客製化的腦電圖（EEG）BCI 系統。它依賴於頭皮層面持續進行的 EEG 頻率能量同步/去同步突發，並支援透過語言特徵、特定模糊隸屬度建構、可解釋的 IF-THEN 規則，以及物聯網（IoT）概念進行快速 BCI 設定，使該 BCI 系統能獨立於設備與服務之外。它具有設計被動式和事件相關式 BCI 的潛力，並提供隨時間變化的頭皮源頭層面視覺化呈現選項。該提案系統的可行性已透過實際實驗得到證實，並在應對誘發的視覺空間選擇性注意力時，即時偵測到了突發和頻率能量。所提出的新腦部狀態解碼的存在，可作為解釋被動或誘發神經振盪空時動力學的可行度量標準。
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