Классификация сигналов ЭЭГ для приложений интерфейса мозг-компьютер
Последние достижения в области компьютерного оборудования и обработки сигналов открыли возможность для пациентов, которые не могут физически взаимодействовать с теми, кто находится за их пределами. Компьютерное оборудование и обработка сигналов сделали очевидным использование сигналов ЭЭГ или «мозговых волн» для связи между людьми и компьютерами. Благодаря высокому временному разрешению, низкой стоимости и инвазивности метод нейровизуализации, электроэнцефалография (ЭЭГ), является практическим инструментом для внедрения систем BCI. Поскольку они обладают высоким временным разрешением, экономичными и инвазивными методами нейровизуализации, инструмент ЭЭГ является надежным инструментом для внедрения систем BCI.
Электрокортикограмма на основе интерфейсов мозг-компьютер
Инструмент обеспечивает общение и контроль для парализованных людей, стимулируя их произносить слова, взаимодействовать и управлять подключенными устройствами. Как правило, Система BCI полагается на обработку в реальном времени сигналов ЭЭГ, записанных, когда пользователи отрабатывают такие задачи, как движение руки и ноги, которое вызывает ERD / ERS в определенном диапазоне ЭЭГ.
Как работает система ЭЭГ
Расширенные BCI используют Система ЭЭГ которые записывают активность ЭЭГ от кожи головы для отслеживания движения курсора - например, выбор букв или значков или управление нейропротезом. Центральный блок BCI работает как алгоритм трансляции, который преобразует электрофизиологический ввод пользователя в вывод, который управляет внешними устройствами. На взаимодействие между двумя адаптивными контроллерами сильно влияет работа BCI, то есть пользователь, который кодирует свои команды в электрофизиологический ввод, поступающий в ИМК, а затем компьютер распознает команда содержится во входных данных и передает их в устройство управления.
Результаты этого проекта исследуют эффективность частотно-временного анализа, а также позволяют классифицировать умственные задачи с разными уровнями сложности и могут помочь диагностировать такие состояния, как Синдром Дефицита Внимания. Было показано, что этот метод имеет много общего с другими методами обработки сигналов, используемыми для задач классификации, таких как SVM или KNN так что он должен быть полезен и за пределами его текущей области применения!
Кроме того, сигналы ЭЭГ от нескольких испытуемых изучались по 6 каналам при выполнении пяти различных типов мозговой активности, включая отдых и решение простых арифметических операций, вращение геометрических фигур, составление мысленных букв и счет.
Приложения
Раньше использование системы ограничивалось несколькими вещами, но она расширила свои возможности, а также обогатила следующую арену своими преимуществами.
- Получение мозговых (нейронных) сигналов: развитие как инвазивных, так и неинвазивных методов для получения качественного сигнала.
- Алгоритмы и обработка: передовые алгоритмы машинного обучения и обработки сигналов, которые используют преимущества высокой вычислительной мощности для обработки в реальном времени в режиме онлайн.
- В основе нейробиологии: лучшее понимание нейронного кода, функциональной нейроанатомии, физиологии и того, как они связаны с восприятием и познанием, что позволяет интерпретировать сигналы в контексте нейробиологии.
Благодаря этим новым технологическим прорывам, которые дают им возможность снова общаться, нажимая и используя только мозговые волны в качестве входных данных.
Конечно, Устройство ЭЭГ это высокопроизводительное и стоящее медицинское оборудование, которое может принести пользу сразу несколькими способами. Итак, если вам нужна система ЭЭГ для вашей клиники или больницы, вы можете получить ее у нас!
Чтобы узнать больше о нашем медицинском оборудовании (система ЭЭГ, прибор ЭМГ, эндотрахеальная трубка ionm, система терапии тазового дна, система тренировки равновесия и многое другое) посетите наш веб-сайт https://neuro-style.com/
Для получения любой помощи и информации о наших продуктах вы можете связаться с нами по телефону (65) 6563-2678.