論文の概要: EEG-based AI-BCI Wheelchair Advancement: A Brain-Computer Interfacing Wheelchair System Using Machine Learning Mechanism with Right and Left Voluntary Hand Movement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09763v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 07:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 05:02:48.421293
• Title: EEG-based AI-BCI Wheelchair Advancement: A Brain-Computer Interfacing Wheelchair System Using Machine Learning Mechanism with Right and Left Voluntary Hand Movement
• Title（参考訳）: 脳波をベースとしたAI-BCIホイールチェアの進化: 左右自家動作の機械学習機構を用いた脳-コンピュータ対面ホイールチェアシステム
• Authors: Biplov Paneru, Bishwash Paneru, Khem Narayan Poudyal,
• Abstract要約: このシステムは、自発的な左右の動きに基づいて車椅子のナビゲーションをシミュレートするように設計されている。 Support Vector Machines (SVM)、XGBoost、ランダムフォレスト、双方向長短期記憶(Bi-LSTM)アテンションベースモデルなど、さまざまな機械学習モデルを開発した。
• 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 paper presents an Artificial Intelligence (AI) integrated novel approach to Brain-Computer Interface (BCI)-based wheelchair development, utilizing a voluntary Right Left Hand Movement mechanism for control. The system is designed to simulate wheelchair navigation based on voluntary right and left-hand movements using electroencephalogram (EEG) data. A pre-filtered dataset, obtained from an open-source EEG repository, was segmented into arrays of 19x200 to capture the onset of hand movements. The data was acquired at a sampling frequency 200Hz in the laboratory experiment. The system integrates a Tkinter-based interface for simulating wheelchair movements, offering users a functional and intuitive control system. Various machine learning models, including Support Vector Machines (SVM), XGBoost, random forest, and a Bi-directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) attention-based model, were developed. The random forest model obtained 79% accuracy. Great performance was seen on the Logistic Regression model which outperforms other models with 92% accuracy and 91% accuracy on the Multi-Layer Perceptron (MLP) model. The Bi-LSTM attention-based model achieved a mean accuracy of 86% through cross-validation, showcasing the potential of attention mechanisms in BCI applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脳-コンピュータインタフェース(BCI)を用いた車椅子開発における人工知能(AI)の統合的アプローチについて述べる。 このシステムは、脳波(EEG)データを用いて、随意の左右の動きに基づいて車椅子のナビゲーションをシミュレートするように設計されている。 オープンソースのEEGリポジトリから得られた事前フィルタリングデータセットは、手の動きの開始をキャプチャするために19x200の配列に分割された。 データは実験室実験でサンプリング周波数200Hzで取得された。 このシステムは、車椅子の動きをシミュレートするためのTkinterベースのインターフェースを統合し、ユーザーが機能的で直感的な制御システムを提供する。 Support Vector Machines (SVM)、XGBoost、ランダムフォレスト、双方向長短期記憶(Bi-LSTM)アテンションベースモデルなど、さまざまな機械学習モデルを開発した。 ランダム森林モデルでは79%の精度が得られた。 Logistic Regressionモデルでは、Multi-Layer Perceptron(MLP)モデルでは92%の精度と91%の精度で、他のモデルよりも優れたパフォーマンスが見られた。 Bi-LSTMアテンションベースモデルは,クロスバリデーションにより平均86%の精度を達成し,BCI応用におけるアテンションメカニズムの可能性を示した。

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