論文の概要: Learning Patterns in Imaginary Vowels for an Intelligent Brain Computer
Interface (BCI) Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12066v2
- Date: Fri, 18 Feb 2022 18:50:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 12:34:09.190518
- Title: Learning Patterns in Imaginary Vowels for an Intelligent Brain Computer
Interface (BCI) Design
- Title（参考訳）: 知的脳コンピュータインタフェース(bci)設計のための虚母音の学習パターン
- Authors: Parisa Ghane and Gahangir Hossain
- Abstract要約: 本稿では,脳コンピュータインタフェースシステムにおいて,母音をAI部分として認識するためのモジュラーフレームワークを提案する。
生の脳波信号から英語の母音を識別するモジュールを慎重に設計した。
提案するフレームワークのアルゴリズムは、将来の研究者や、同じワークフローに従いたい開発者にとって容易なものです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Technology advancements made it easy to measure non-invasive and high-quality
electroencephalograph (EEG) signals from human's brain. Hence, development of
robust and high-performance AI algorithms becomes crucial to properly process
the EEG signals and recognize the patterns, which lead to an appropriate
control signal. Despite the advancements in processing the motor imagery EEG
signals, the healthcare applications, such as emotion detection, are still in
the early stages of AI design. In this paper, we propose a modular framework
for the recognition of vowels as the AI part of a brain computer interface
system. We carefully designed the modules to discriminate the English vowels
given the raw EEG signals, and meanwhile avoid the typical issued with the
data-poor environments like most of the healthcare applications. The proposed
framework consists of appropriate signal segmentation, filtering, extraction of
spectral features, reducing the dimensions by means of principle component
analysis, and finally a multi-class classification by decision-tree-based
support vector machine (DT-SVM). The performance of our framework was evaluated
by a combination of test-set and resubstitution (also known as apparent) error
rates. We provide the algorithms of the proposed framework to make it easy for
future researchers and developers who want to follow the same workflow.
- Abstract（参考訳）: 技術進歩により、脳からの非侵襲的かつ高品質な脳波(eeg)信号の測定が容易になった。
したがって、ロバストで高性能なAIアルゴリズムの開発は、脳波信号を適切に処理し、パターンを認識することが重要となり、適切な制御信号が導かれる。
運動画像脳波信号の処理の進歩にもかかわらず、感情検出などの医療応用はまだAI設計の初期段階にある。
本稿では,脳コンピュータインタフェースシステムにおいて,母音をAI部分として認識するためのモジュラーフレームワークを提案する。
我々は、生の脳波信号が与えられた英語の母音を識別するモジュールを慎重に設計し、一方、ほとんどの医療アプリケーションのようなデータ貧弱な環境で発行される典型は避けた。
提案手法は, 適切な信号分割, フィルタリング, スペクトル特徴の抽出, 主成分分析による寸法の削減, そして決定木ベースサポートベクターマシン(dt-svm)による多種分類からなる。
フレームワークの性能は、テストセットと再置換(明らかな)エラー率の組み合わせによって評価されました。
提案するフレームワークのアルゴリズムは、将来の研究者や、同じワークフローに従いたい開発者にとって容易なものです。
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