Надежен ли интерфейс ЭЭГ мозг-компьютер?

Это очень сильно зависит от того, что именно вы пытаетесь сделать.

Измерения ЭЭГ, как правило, чрезвычайно надежны, но выводы, которые можно сделать о психическом состоянии, не обязательно таковы.

BCI на основе ЭЭГ в значительной степени полагается на машинное обучение, чтобы правильно классифицировать сигналы по конечному числу категорий и воздействовать на них. Как правило, вы будете делать что-то вроде этого:

1. Запишите сеансы ЭЭГ, на которых людям предлагается подумать о любом количестве «триггеров» (например, увеличить громкость телевизора).
2. Сегментируйте запись на эпохи, нарисовав окно вокруг времени, когда испытуемому было сказано подумать о триггере.
3. Извлеките нечувствительные ко времени функции из эпох и пометьте их в зависимости от типа триггера. (например: что-то такое простое, как скользящее окно для каждого датчика).
4. Обучите контролируемый классификатор (обычно машину опорных векторов) на векторах признаков.
5. Используйте классификатор для декодирования будущей активности мозга в режиме реального времени.

Конечно, есть много тонкостей, и машинное обучение само по себе является обширной темой. Дело в том, что ваш вопрос слишком неоднозначен, чтобы на него можно было ответить прямо.

Повторюсь, ЭЭГ надежна, но, как и в большинстве случаев, имеет ряд предостережений:

• Топография напряжения на уровне скальпа может сильно различаться у разных людей из-за анатомических различий.
• ЭЭГ очень чувствительна к электромагнитным помехам.
• ЭЭГ не исследовательского уровня (например, EMOTIV EPOC) имеют мало каналов, имеют тенденцию быть шумными и часто теряют контакт
• Надежное размещение колпачка за пределами лаборатории выполнить сложно.