論文の概要: The evolution of AI approaches for motor imagery EEG-based BCIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06290v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 07:42:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 13:36:16.991078
• Title: The evolution of AI approaches for motor imagery EEG-based BCIs
• Title（参考訳）: 運動画像脳波に基づくBCIのためのAIアプローチの進化
• Authors: Aurora Saibene, Silvia Corchs, Mirko Caglioni, Francesca Gasparini
• Abstract要約: 運動画像(MI)脳波(EEG)ベースの脳コンピュータインタフェース(BCI)は、人間と機械の直接通信を可能にする。 これらのシステムは、医療分野からエンターテイメント産業にまたがるアプリケーションを開発する可能性を開く。 人工知能(AI)アプローチは、特にBCIユーザに正しい一貫性のあるフィードバックを提供したい場合に、基本的な重要性を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.294014185517203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Motor Imagery (MI) electroencephalography (EEG) based Brain Computer Interfaces (BCIs) allow the direct communication between humans and machines by exploiting the neural pathways connected to motor imagination. Therefore, these systems open the possibility of developing applications that could span from the medical field to the entertainment industry. In this context, Artificial Intelligence (AI) approaches become of fundamental importance especially when wanting to provide a correct and coherent feedback to BCI users. Moreover, publicly available datasets in the field of MI EEG-based BCIs have been widely exploited to test new techniques from the AI domain. In this work, AI approaches applied to datasets collected in different years and with different devices but with coherent experimental paradigms are investigated with the aim of providing a concise yet sufficiently comprehensive survey on the evolution and influence of AI techniques on MI EEG-based BCI data.
• Abstract（参考訳）: 運動画像(MI)脳波(EEG)ベースの脳コンピュータインタフェース(BCI)は、運動想像と結びついた神経経路を利用することで人間と機械間の直接通信を可能にする。 そのため、医療分野からエンタテインメント業界にまたがるアプリケーションを開発できる可能性が開けた。 この文脈では、AI(Artificial Intelligence)アプローチは、特にBCIユーザに正確で一貫性のあるフィードバックを提供したい場合に、基本的に重要である。 さらに、MI EEGベースのBCIの分野で公開されているデータセットは、AIドメインから新しいテクニックをテストするために広く利用されている。 本研究は,MIEEGに基づくBCIデータに対するAI技術の進化と影響に関する,簡潔かつ十分な包括的調査を提供することを目的として,異なる年と異なるデバイスで収集したデータセットにAIアプローチを適用する。

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