基于卷积神经网络的脑电图信号视觉想象二进制判别器

IF 1.1 4区 计算机科学 Q4 AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS Revista Iberoamericana De Automatica E Informatica Industrial Pub Date : 2021-06-15 DOI:10.4995/RIAI.2021.14987
Fabio Ricardo Llorella, Eduardo Iáñez, J. Azorín, Gustavo Patow
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摘要

脑机界面(BCI)是一种无需周围神经系统就能实现大脑与外部世界直接交流的技术。大多数BCI系统专注于运动想象、诱发电位或慢皮层节律的使用。在这项工作中,我们研究了利用视觉想象力构建二元判别器(大脑开关)的可能性。具体登记日起,7人的脑电波信号,imaginaban七七巧板的人物,则发明了一种基于神经网络的米兰意大利商业银行convolucionales和功率密度α波段光谱(8-12 Hz)已成功区分任何几何图形的想象力和放松,与91 %,平均一个成功一个科恩Kappa值0.77和误报率9 %。
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Discriminador binario de imaginación visual a partir de señales EEG basado en redes neuronales convolucionales
Las interfaces cerebro-máquina (Brain-Computer Intarface, BCI, en inglés) son una tecnología que permite la comunicación directa entre el cerebro y el mundo exterior sin necesidad de utilizar el sistema nervioso periferico. La mayoría de sistemas BCI se centran en la utilización de la imaginación motora, los potenciales evocados o los ritmos corticales lentos. En este trabajo se ha estudiado la posibilidad de utilizar la imaginación visual para construir un discriminador binario (brain-switch, en inglés). Concretamente, a partir del registro de señales EEG de siete personas mientras imaginaban siete figuras geométricas, se ha desarrollado un BCI basado en redes neuronales convolucionales y en la densidad de potencia espectral en la banda α (8-12 Hz), que ha conseguido distinguir entre la imaginación de una figura geométrica cualquiera y el relax, con un acierto promedio del 91 %, con un valor Kappa de Cohen de 0.77 y un porcentaje de falsos positivos del 9 %.
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