Classificazione del segnale EEG per applicazioni di interfaccia cervello-computer

I recenti progressi nell'hardware del computer e nell'elaborazione del segnale hanno aperto la strada per sbloccare la capacità dei pazienti che non sono in grado di interagire fisicamente con coloro che sono al di fuori di loro stessi. L'hardware del computer e l'elaborazione dei segnali hanno reso evidente l'utilizzo dei segnali EEG o "onde cerebrali" per la comunicazione tra uomo e computer. A causa della sua elevata risoluzione temporale, basso costo e invasività, la tecnica di neuroimaging, l'elettroencefalografia (EEG), è uno strumento pratico per l'implementazione dei sistemi BCI. Poiché sono ad alta risoluzione temporale, convenienti e invasive, le tecniche di neuroimaging, lo strumento EEG è uno strumento affidabile per l'implementazione di sistemi BCI 

Elettrocorticogramma basato su interfacce cervello-computer

Lo strumento fornisce comunicazione e controllo alle persone paralizzate, stimolandole a scrivere, interagire e controllare i dispositivi connessi. In genere, il Sistema BCI si basa sull'elaborazione in tempo reale dei segnali EEG registrati quando gli utenti praticano compiti come il movimento della mano e del piede che induce l'ERD/ERS nella banda specifica dell'EEG. 

Come funziona il sistema EEG

I BCI avanzati utilizzano an Sistema EEG che registrano le attività EEG dal cuoio capelluto per monitorare il movimento del cursore, come selezionare lettere o icone o operare una neuroprotesi. L'unità centrale dei BCI funziona come un algoritmo di traduzione che converte l'input elettrofisiologico dell'utente in un output che controlla i dispositivi esterni. L'interazione tra i due controller adattivi è fortemente influenzata dal funzionamento di BCI, ovvero l'utente che codifica i propri comandi nel input elettrofisiologico fornito al BCI, e quindi un computer riconosce il comando contenuto nell'ingresso e li trasmette nel controllo del dispositivo.

I risultati di questo progetto esplorano l'efficacia dell'analisi tempo-frequenza e sono anche in grado di classificare compiti mentali con diversi livelli di difficoltà e possono aiutare a diagnosticare condizioni come ADHD. È stato dimostrato che la tecnica ha molto in comune con altre tecniche di elaborazione del segnale utilizzate per problemi di classificazione come SVM o KNN quindi dovrebbe essere utile anche al di fuori della sua attuale area di applicazione!

Inoltre, i segnali EEG di diversi soggetti sono stati studiati durante 6 canali durante l'esecuzione di cinque diversi tipi di attività cerebrali, tra cui il riposo e la risoluzione di semplici calcoli aritmetici, rotazione di figure geometriche, composizione di lettere mentali e conteggio.

Applicazioni

In precedenza gli usi del sistema erano limitati a poche cose, ma ha allungato il braccio arricchendo anche l'arena successiva con i suoi vantaggi 

• Acquisizione del segnale cerebrale (neurale): avanzamento di tecniche sia invasive che non invasive per l'acquisizione di segnali di qualità. 

• Algoritmi ed elaborazione: algoritmi avanzati di machine learning ed elaborazione del segnale, che sfruttano la potenza di calcolo veloce per consentire l'elaborazione online in tempo reale. 

• Neuroscienze di base: una migliore comprensione del codice neurale, della neuroanatomia funzionale, della fisiologia e di come queste siano correlate alla percezione e alla cognizione, consentendo l'interpretazione dei segnali nel contesto della neurobiologia.

A causa di queste nuove scoperte tecnologiche che consentono loro l'opportunità di comunicare nuovamente toccando e utilizzando solo le onde cerebrali come input. 

Certamente, an Dispositivo EEG è un'apparecchiatura medica altamente produttiva e utile che può trarre vantaggio in più di un modo. Quindi, se hai bisogno del sistema EEG per la tua clinica o ospedale, puoi ottenerlo da noi! 

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