論文の概要: EEG-based AI-BCI Wheelchair Advancement: A Brain-Computer Interfacing Wheelchair System Using Deep Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09763v3
• Date: Sun, 12 Jan 2025 15:56:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 21:19:24.750556
• Title: EEG-based AI-BCI Wheelchair Advancement: A Brain-Computer Interfacing Wheelchair System Using Deep Learning Approach
• Title（参考訳）: EEGをベースとしたAI-BCIホイールチェアの進化:ディープラーニングアプローチを用いた脳-コンピュータインターフェース車椅子システム
• Authors: Biplov Paneru, Bishwash Paneru, Bipul Thapa, Khem Narayan Poudyal,
• Abstract要約: この研究は、人工知能(AI)を組み込んだBCI(Brain-Computer Interface)に基づく車椅子開発のための革新的戦略を提供する。 このデバイスは、脳波(EEG)データを使って車椅子のナビゲーションを模倣する。
• 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 offers a revolutionary strategy to developing wheelchairs based on the Brain-Computer Interface (BCI) that incorporates Artificial Intelligence (AI) using a The device uses electroencephalogram (EEG) data to mimic wheelchair navigation. Five different models were trained on a pre-filtered dataset that was divided into fixed-length windows using a sliding window technique. Each window contained statistical measurements, FFT coefficients for different frequency bands, and a label identifying the activity carried out during that window that was taken from an open-source Kaggle repository. The XGBoost model outperformed the other models, CatBoost, GRU, SVC, and XGBoost, with an accuracy of 60%. The CatBoost model with a major difference between training and testing accuracy shows overfitting, and similarly, the best-performing model, with SVC, was implemented in a tkinter GUI. The wheelchair movement could be simulated in various directions, and a Raspberry Pi-powered wheelchair system for brain-computer interface is proposed here.
• Abstract（参考訳）: この研究は、脳-コンピュータインタフェース(BCI)に基づく車椅子の開発に革命的戦略を提供する。このデバイスは、脳波データを用いて車椅子のナビゲーションを模倣する。 5つの異なるモデルが事前にフィルタされたデータセットでトレーニングされ、スライディングウィンドウ技術を用いて固定長のウィンドウに分割された。 それぞれのウィンドウには、統計測定、異なる周波数帯域に対するFFT係数、オープンソースのKaggleリポジトリから取得したウィンドウ内で実行されたアクティビティを識別するラベルが含まれていた。 XGBoostモデルは他のモデル、CatBoost、GRU、SVC、XGBoostを60%の精度で上回りました。 トレーニングとテストの精度の大きな違いを持つCatBoostモデルは、オーバーフィットを示し、同様に、SVCによる最高のパフォーマンスモデルは、トキンタGUIで実装された。 車椅子の動きを様々な方向にシミュレートし, Raspberry Piを用いた脳-コンピュータインタフェースのための車椅子システムを提案する。

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