Интерфейсы мозг — компьютер на основе ЭЭГ с использованием воображаемых движений: методы и проблемы
EEG-Based Brain-Computer Interfaces Using Motor-Imagery: Techniques and Challenges
2019-03-22
SCID: 54.1/xxbzxzza
Discuss with AI
ЭЭГ-основанные интерфейсы мозг–компьютерклассификацияизвлечение признаковмоторное воображениеобработка сигналов
Figures from the paper
Abstract (AI)
Интерфейсы мозг — компьютер (ИМК) на основе электроэнцефалографии (ЭЭГ), особенно использующие данные о воображаемых движениях (ВМ), обладают потенциалом стать прорывными технологиями как в клинической практике, так и в сфере развлечений. Данные о ВМ формируются, когда испытуемый представляет движение конечности. В статье рассматриваются современные методы обработки сигналов для ИМК на основе ЭЭГ с использованием данных о ВМ, при этом особое внимание уделяется применяемым методам выделения, отбора и классификации признаков. Кроме того, обобщены основные области применения ИМК на основе ЭЭГ, особенно систем, использующих данные о ВМ, и представлено подробное обсуждение наиболее распространённых проблем, препятствующих разработке и коммерциализации ИМК на основе ЭЭГ.
Key Findings
1
Основное внимание уделено методам извлечения и отбора признаков, а также классификации данных ЭЭГ моторного воображения.
2
Определяются и подробно обсуждаются основные проблемы, препятствующие развитию и коммерциализации интерфейсов мозг–компьютер на основе ЭЭГ.
3
В статье рассматриваются современные методы обработки сигналов для интерфейсов мозг–компьютер на основе ЭЭГ и моторного воображения.
4
Обобщаются клинические и развлекательные применения интерфейсов мозг–компьютер на основе ЭЭГ, особенно систем, использующих сигналы моторного воображения.
Research Object
интерфейсы мозг–компьютер на основе ЭЭГ с использованием воображаемых движений
Research Subject
методы обработки сигналов, области применения и проблемы развития, в частности извлечение и отбор признаков, а также классификация данных ЭЭГ воображаемых движений
Publication Details
Publication Date
2019-03-22
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest