論文の概要: An Investigation on Non-Invasive Brain-Computer Interfaces: Emotiv Epoc+
Neuroheadset and Its Effectiveness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06914v1
- Date: Fri, 24 Jun 2022 05:45:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-17 20:34:24.317356
- Title: An Investigation on Non-Invasive Brain-Computer Interfaces: Emotiv Epoc+
Neuroheadset and Its Effectiveness
- Title（参考訳）: Emotiv Epoc+ Neuroheadset を用いた非侵襲脳-コンピュータインタフェースの検討とその効果
- Authors: Md Jobair Hossain Faruk, Maria Valero, Hossain Shahriar
- Abstract要約: 人間の脳から直接人間の音声を、Facebook Reality Labとカリフォルニア大学サンフランシスコ校が導入したデジタルスクリーンにデコードする。
そこで我々は,脳-機械インタフェース(BMI)アプローチを用いて,ヒト脳を制御するビジョンプロジェクトについて検討した。
我々は、非侵襲的、挿入可能、低コストのBCIアプローチが、身体麻痺の患者だけでなく、脳を理解するための代替手段の焦点となると想定している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561089
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study, we illustrate the progress of BCI research and present scores
of unveiled contemporary approaches. First, we explore a decoding natural
speech approach that is designed to decode human speech directly from the human
brain onto a digital screen introduced by Facebook Reality Lab and University
of California San Francisco. Then, we study a recently presented visionary
project to control the human brain using Brain-Machine Interfaces (BMI)
approach. We also investigate well-known electroencephalography (EEG) based
Emotiv Epoc+ Neuroheadset to identify six emotional parameters including
engagement, excitement, focus, stress, relaxation, and interest using brain
signals by experimenting the neuroheadset among three human subjects where we
utilize two supervised learning classifiers, Naive Bayes and Linear Regression
to show the accuracy and competency of the Epoc+ device and its associated
applications in neurotechnological research. We present experimental studies
and the demonstration indicates 69% and 62% improved accuracy for the
aforementioned classifiers respectively in reading the performance matrices of
the participants. We envision that non-invasive, insertable, and low-cost BCI
approaches shall be the focal point for not only an alternative for patients
with physical paralysis but also understanding the brain that would pave us to
access and control the memories and brain somewhere very near.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,BCI研究の進展と,同時代の発表の成果を紹介する。
まず、人間の言語を人間の脳から直接、facebook reality labとカリフォルニア大学サンフランシスコ校が導入したデジタルスクリーンにデコードする自然言語アプローチについて検討する。
そこで我々は,脳-機械インタフェース(BMI)アプローチを用いてヒト脳を制御するビジョンプロジェクトについて検討した。
また,eeg(emotiv epoc+ neuroheadset)を用いて,epc+装置の正確性と能力を示すために,教師付き学習分類器(naive bayes)と線形回帰(linear regression)の2つの教師付き学習分類器を用いて,神経工学研究における神経ヘッドセットを実験することにより,脳信号を用いたエンゲージメント,興奮、焦点、ストレス、緩和、関心などの6つの感情パラメータを同定する。
実験の結果, 被験者のパフォーマンス行列を読み取る際に, 上記の分類器の精度が69%, 62%向上したことが示された。
我々は、非侵襲的で挿入可能で低コストなBCIアプローチが、身体麻痺患者の代替手段であるだけでなく、記憶や脳に近づいた場所へアクセスし、制御するのに役立つ脳を理解するための焦点となると想定している。
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