論文の概要: EEG Right & Left Voluntary Hand Movement-based Virtual Brain-Computer Interfacing Keyboard with Machine Learning and a Hybrid Bi-Directional LSTM-GRU Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00035v1
- Date: Sun, 18 Aug 2024 02:10:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-09-08 15:40:57.121165
- Title: EEG Right & Left Voluntary Hand Movement-based Virtual Brain-Computer Interfacing Keyboard with Machine Learning and a Hybrid Bi-Directional LSTM-GRU Model
- Title（参考訳）: 機械学習とハイブリッド双方向LSTM-GRUモデルを用いた脳波右・左手動作に基づく仮想脳-コンピュータインターフェースキーボード
- Authors: Biplov Paneru, Bishwash Paneru, Sanjog Chhetri Sapkota,
- Abstract要約: 本研究は,脳波に基づくキーストローク検出のためのBMIに焦点を当てた。
キーストロークをシミュレートし予測するための信頼性の高い脳-コンピュータインタフェース(BCI)を開発することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study focuses on EEG-based BMI for detecting voluntary keystrokes, aiming to develop a reliable brain-computer interface (BCI) to simulate and anticipate keystrokes, especially for individuals with motor impairments. The methodology includes extensive segmentation, event alignment, ERP plot analysis, and signal analysis. Different deep learning models are trained to classify EEG data into three categories -- `resting state' (0), `d' key press (1), and `l' key press (2). Real-time keypress simulation based on neural activity is enabled through integration with a tkinter-based graphical user interface. Feature engineering utilized ERP windows, and the SVC model achieved 90.42% accuracy in event classification. Additionally, deep learning models -- MLP (89% accuracy), Catboost (87.39% accuracy), KNN (72.59%), Gaussian Naive Bayes (79.21%), Logistic Regression (90.81% accuracy), and a novel Bi-Directional LSTM-GRU hybrid model (89% accuracy) -- were developed for BCI keyboard simulation. Finally, a GUI was created to predict and simulate keystrokes using the trained MLP model.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,脳波を用いた随意性キーストローク検出のためのBMIに着目し,特に運動障害のある人を対象に,キーストロークをシミュレートし予測するための信頼性の高い脳-コンピュータインタフェース(BCI)を開発することを目的とする。
この手法には、広範囲なセグメンテーション、イベントアライメント、ERPプロット分析、信号解析が含まれる。
異なるディープラーニングモデルは、脳波データを、'resting state' (0)、'd' key press (1)、'l' key press (2)の3つのカテゴリに分類するように訓練される。
トキンタベースのグラフィカルユーザインタフェースとの統合により、ニューラルアクティビティに基づくリアルタイムキープレスシミュレーションが実現される。
特徴工学はERPウィンドウを利用し、SVCモデルはイベント分類において90.42%の精度を達成した。
さらに、BCIキーボードシミュレーションのために、MLP (89%の精度)、Catboost (87.39%の精度)、KNN (72.59%)、Gaussian Naive Bayes (79.21%)、Logistic Regression (90.81%の精度)、新しいBi-Directional LSTM-GRUハイブリッドモデル (89%の精度)が開発された。
最後に、トレーニングされたMLPモデルを使用してキーストロークを予測し、シミュレートするGUIが作成された。
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