Czasopismo | ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA | Rocznik 2016 - zeszyt 11

Testowanie algorytmu wykorzystującego rozwiązanie zagadnienia odwrotnego do klasyfikacji sygnałów sterujących

10.15199/13.2016.11.17

Urszula Jagodzińska-Szymańska

nr katalogowy: 102446
10.15199/13.2016.11.17

Celem artykułu jest zaprezentowanie wyników testowania algorytmu do klasyfikacji sygnałów EEG opartego na rozwiązywaniu zagadnienia odwrotnego. W wyniku rozwiązania zagadnienia odwrotnego uzyskano pewne przybliżenie lokalizacji aktywnych obszarów mózgu. Wszystkie obliczenia były realizowane dla sygnałów z H eadsetu Emotiv EPOC (wstępnie przetworzonych) dotyczących ruchu prawą i lewą ręką. Wzięto pod uwagę sygnały o częstotliwości 12 Hz związane z wyobrażaniem ruchu. Do przeprowadzenia klasyfikacji sygnałów wykorzystano algorytm Gowera. Podstawą do zastosowania tego algorytmu jest t-statystyka oraz zjawisko synchronizacji i desynchronizacji ERD/ERS występujące przy wyobrażeniu ruchu prawą i lewą ręką. Słowa kluczowe: BCI, zagadnienie odwrotne w BCI, algorytm Gowera w klasyfikacji sygnałów BCI.Przeniesienie informacji związanych z ruchem może nastąpić bezpośrednio z mózgu do komputera bez użycia systemu nerwowego i mięśni. Do tego celu można wykorzystać systemy BCI (interfejsy mózg-komputer). Przeprowadzono eksperyment mający na celu określenie obszarów, w których uzyskuje się największą trafność wyników podczas prowadzonych testów. W eksperymencie intencja ruchu prawą i lewą ręką została opisana za pomocą sygnałów EEG. Sygnały związane z intencją ruchu zostały odczytane z powierzchni głowy. Przeprowadzono klasyfikację odczytanych sygnałów za pomocą algorytmu opartego na rozwiązaniu zagadnienia odwrotnego. Po rozwiązaniu zagadnienia odwrotnego uzyskuje się bezpośrednio pełną informację o lokalizacji źródeł sygnałów w poszczególnych obszarach mózgu. Ustalono, że szczególnie ważne są sygnały pojawiające się w polu 4 i 6 Brodmanna, zarówno w półkuli lewej, jak i prawej. Planowanie ruchu związane jest z korą przedrucho[...]

Bibliografia

[1] Dąbrowski M., Laus-Mączyńska K. 1978. "Metody wyszukiwania i klasyfikacji informacji". WNT.
[2] Gower J. C., Ross G. J. S. 1969. “Minimum Spanning Trees and Single Linkage Cluster Analysis". Journal Roy. Stat. Ass. C-Appl. Stat. No 18: 64-64.
[3] Gower J. C. 1967. “A comparison of Some Methods of Cluster Analysis", Biometrics vol. 23: 623-637.
[4] Jagodzińska U. 2013. “The implementation of algorithms for inverse solutions in EEG brain-computer interfaces". Signal Processing Symposium, IEEE base.
[5] Jagodzińska U. 2013. “Towards the Applications of Algorithms for Inverse Solutions in EEG Brain-Computer Interfaces", International Journal of Electronics and Telecommunications, ISSN 2081-8491: 277-283.
[6] Jagodzińska, U. 2013. “Applying Algorithms for inverse solutions in classifying EEG signals. Wykorzystywanie algorytmów do rozwiązywania zagadnień odwrotnych do klasyfikacji sygnałów EEG". ELEKTRONIKA - Konstrukcje, Technologie, Zastosowania 9/2013: 144-147.
[7] Jagodzińska-Szymańska U. 2015. “Implementation of BCI for classifying the intention of movement based on the location of EEG signal sources", ELEKTRONIKA - Konstrukcje, Technologie, Zastosowania 9/2015: 60-63.
[8] Lawson CH, L. i inni. 1995. “Solving Least Square Problems, Classics in Applied Mathematics". Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia SIAM.
[9] Narsingh Deo. 1980. "Teoria Grafów i Jej Zastosowania w Technice i Informatyce". PWN.
[10] Pascual-Marqui R.D., 1999, “Review of Methods for solving the EEG Inverse Problem". International Journal of Bioelectromagnetism v. 1 No. 1: 75-86.
[11] Rogers J., Tamimoto T. 1960. “A computer program for classifying Plants", Science vol. 18: 103-110.
[12] Ross G. J. S. 1969. “Minimum Spanning Trees", Journal Roy. Stat. Ass. C-Appl. Stat. vol. 18: pp. 103-110.
[13] Talairach, Brain Atlas. Dostępne: http://www.talairach.org
[stan na dzień 07.08.2014].

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 102446 "Testowanie algorytmu wyko..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - e-zeszyt (pdf) 2016-11 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	35.00 zł

Prenumerata

ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

420.00 zł

ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - papierowa prenumerata roczna	528.00 zł brutto 488.89 zł netto 39.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

570.00 zł

ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	636.00 zł brutto 588.89 zł netto 47.11 zł VAT (stawka VAT 8%)

636.00 zł

Zeszyt

2016-11

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma