Знания в каких областях необходимы для разработки ЭЭГ интерфейса мозг-компьютер?

Я студент компьютерных наук, и в рамках своего проекта я хотел бы разработать систему, которая переключает телевизионный канал, увеличивает его громкость и т. д., просто подумав об этом. Мое первичное исследование проложило путь к ЭЭГ BCI.

Какие области я должен исследовать, чтобы разработать такую ​​систему, и какое оборудование вообще необходимо? Насколько я знаю, нам нужно устройство ЭЭГ, прикрепленное к голове, передатчик для отправки сигнала на телевизор, приемник на стороне телевизора и правильная обработка сигналов и подача на телевизор. В основном мне нужно больше объяснений стороны ЭЭГ.

На все эти вопросы были даны ответы в предыдущем вопросе . Вам нужно задавать более конкретные вопросы.

Ответы (2)

Помимо того, что вы уже перечислили, вам потребуются продвинутые навыки обработки сигналов , так как до сих пор никто не придумал, как получить гораздо более значимую информацию из ЭЭГ, чем широкое состояние внимания (альфа-блокировка и Р300, а также вызванные импульсы). потенциалы), и, возможно, некоторые корреляты двигательных образов, хотя ни один из них еще не зарекомендовал себя в реальности.

Вам нужно будет очистить сигнал, используя такие методы, как анализ независимых компонентов/ICA и вейвлет-шумоподавление, и определить некоторые слабые корреляты умственной активности в сильной нерелевантной «фоновой» активности. Подходы к последнему, как я отмечал выше, делятся на два лагеря: либо попытаться идентифицировать какой-то известный нейропсихологический компонент, такой как P300, на основе единичного испытания; и/или использовать машинное обучение для независимой идентификации сигнала, причем машины опорных векторов, насколько мне известно, сейчас в моде. Я предполагаю, что последняя часть, о которой вы уже проинформированы.

Ознакомьтесь с MOBILab , чтобы узнать о некоторых ведущих фигурах в области обработки сигналов ЭЭГ, но имейте в виду, что ЭЭГ — это чрезвычайно зашумленная мера.

Есть ли у вас какие-либо рекомендуемые ссылки на SVM или другие методы машинного обучения с сигналами ЭЭГ?
Нет, извините. Ничто, в чем я лично даже наполовину убежден. Я очень мало верю в то, что я видел до сих пор.
onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1469-8986.2012.01471.x/… Прочтите это хотя бы ради милого LDA.
@Josh Мой коллега недавно защитил диссертацию , которая касается декодирования сигналов MEG в реальном времени. Я думаю, что это может предложить некоторые интересные подходы к извлечению и классификации признаков, которые могут или не могут подходить для BCI.

Что касается ЭЭГ, вам понадобится способ доступа к данным ЭЭГ в режиме реального времени, чтобы вы могли выполнять любые вычислительные методы, необходимые для генерации сигналов для управления телевизором. Некоторые из новых коммерческих ЭЭГ-гарнитур имеют SDK, которые вы можете использовать. Мы использовали систему Emotiv в нашей лаборатории для мобильных исследований ЭЭГ, и у них есть SDK, который можно приобрести для анализа необработанных данных ЭЭГ.

Конвейер обработки, вероятно, будет примерно таким: ЭЭГ -> Компьютер, обрабатывающий сигнал ЭЭГ -> Телевизионный передатчик -> Телевизор.