Abstract-Electroencephalogram (EEG) inspelningar under höger och vänster motoriska bilder gör det möjligt att etablera en ny kommunikationskanal för t.ex. patienter med amyotrofisk lateral skleros. Ett sådant EEG-baserat hjärndatorgränssnitt (BCI) kan användas för att utveckla ett enkelt binärt svar för styrning av en enhet. Tre ämnen deltog i en serie online-sessioner för att testa om det är möjligt att använda gemensamma rumsliga mönster för att analysera EEG i realtid för att ge feedback till försökspersonerna. Dessutom undersöktes den klassificeringsnoggrannhet som kan uppnås efter endast tre dagars utbildning. Mönstren beräknas från en uppsättning flerkanaliga EEG-data med metoden för gemensamma rumsliga mönster och återspeglar den specifika aktiveringen av kortikala områden. Genom konstruktion, gemensamma rumsliga mönster vikta varje elektrod efter dess betydelse för diskriminering uppgift och dämpa buller i enskilda kanaler genom att använda korrelationer mellan angränsande elektroder. Experiment med tre ämnen resulterade i en felfrekvens på 2, 6 och 14% vid online-diskriminering av vänster- och högerstyrda motorbilder efter tre dagars utbildning och gjorde gemensamma rumsliga mönster till en lovande metod för ett EEG-baserat gränssnitt mellan hjärnan och datorn. Index Terms-Brain-datorgränssnitt (BCI), gemensamma rumsliga mönster (CSP), händelserelaterad desynkronisering (ERD), realtid programvara.
I REF, Guger et al. undersökte möjligheten att använda gemensamma rumsliga mönster för att analysera EEG i realtid och ge feedback till försökspersonerna.
Real-time EEG analysis with subject-specific spatial patterns for a brain-computer interface (BCI)
{'venue': 'IEEE transactions on rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'journal': 'IEEE transactions on rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}