The effect of selecting different time interval as event and type of phenomenon in performance of SBCI systems

Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 968

متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ICEE19_509

تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391

Abstract:

Self-paced Brain Computer Interface (SBCI) is an important class of BCI systems which has not received enough attention yet. As all brain researchers know certain events, such as motor imagery, can elicit event-related synchronization/ de synchronization (ERD/ERS) of neurons in the brain which manifest themselves in terms of band power changes in brain signals. The activation/deactivation of brain's cortical neural systems during a motor activity changes the complexity or randomness of spontaneous EEG and can be quantified accurately with fractal dimension & entropy. In this paper, we introduce two efficient factors in improving the performance of SBCI systems that are :1) determining a proper time interval in EEG signal as an event, we select this time interval which the phenomena are more able to indicate the brain activity,2) selecting appropriate phenomenon in two ways. In first way the power of each phenomenon (ERD or ERS) is variable in different subjects and it is important to choose one which is appropriate in application, in second way we select both of them with different method. With suitable selection of this variables, performance of SBCI and TPR increase and FPR decreases. This factors are also different for all the subjects and related to type of method. Thus it is subjectindependent and must be select manually

Authors

Mana Manoochehri

Faculty of Biomedical Engineering AmirKabir university of TechnologyTehran, Iran

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • R. J. R.Wolpaw, N. Birbaumer, D. J.McFarland, G. Pfurtscheller, and ...
  • S. G. Mason and G. E. Birch, :A brain -controlled ...
  • G. Pfurtscheller, G. R.Muller-Putz, J. Pfurtscheller, R. Rupp, "EEGBased Asynchronous ...
  • R. Boostani, M.H. Moradi, "A new approach in the BCI ...
  • نمایش کامل مراجع