Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: minimum spanning trees

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Implementacja wybranej metody klasterowej do klasyfikacji źródeł sygnałów EEG związanych z wyobrażaniem ruchu

Jagodzińska-Szymańska U.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2014

Vol. 55, nr 10

74-79

Interfejsy mózg-komputer (Brain-Computer Interface) wykorzystują właściwości fal elektromagnetycznych mózgu rejestrowane za pomocą technik elektroencefalograficznych (EEG). Fale te są rejestrowane za pomocą elektrod na powierzchni głowy. Położenie źródeł sygnałów oraz ich natężenie znajdowane jest poprzez rozwiązanie zagadnienia odwrotnego. Proponowany w artykule algorytm do klasyfikacji sygnałów oparty jest na rekonstrukcji źródeł sygnałów. Algorytm przetestowano dla sygnałów związanych z ruchem prawą i lewą ręką, dlatego obliczenia przeprowadzono przede wszystkim dla fal o częstotliwości 20 Hz związanych m.in. z aktywnością myślową i ruchową. Użyte w teście dane były przetworzone i pochodziły z bazy Idiap. W artykule uwzględniono wyniki testów dla trzech zestawów danych, ale wobec niewielkiej różnicy między otrzymanymi wynikami, przedstawiono je tylko dla jednego zestawu. Wykorzystanie atlasów mózgu może poprawić wyniki klasyfikacji przez bardziej precyzyjne uwzględnienie obszarów mózgu związanych z konkretnym rodzajem aktywności.

Brain-Computer Interfaces use the features of the electromagnetic brain waves registered with the use of electroencephalographic techniques (EEG). Signals are recorded from the surface of the scalp by means of electrodes. Source locations of signals and their strength are obtained when finding the solution to the inverse problem. The algorithm for signal classification proposed in this article is based on source reconstruction. The algorithm was tested for signals connected to the right and left hand movement, therefore calculations were conducted mainly for 20 Hz frequency waves connected with movement and imagining movement activities. The data used in the experiment, which were taken from the Idiap data base, were preprocessed. The article describes test results for three data sets, but due to the insignificant difference, the results are presented for one data set. Classification results may be improved with the use of brain atlases by taking into consideration more precise areas of the brain connected to the given activity.