Bayesian classifier for brain-computer interface based on mental representation of movements

Abstract

V stat'e rassmatrivaetsya ispol'zovanie baiesovskogo podkhoda k sozdaniyu klassifikatora dlya interfeisa mozg-komp'yuter, osnovannogo na raspoznavanii patternov EEG pri voobrazhenii fiksirovannogo nabora dvizhenii razlichnymi konechnostyami. Pokazano, chto prosteishii baiesovskii klassifikator, osnovannyi neposredstvenno na analize kovariatsionnykh matrits iskhodnogo signala mnogokanal'nykh zapisei EEG, ne ustupaet po effektivnosti klassifikatoru, osnovannomu na metode MCSP (Multiclass Common Spatial Patterns), obespechivayushchemu, po dannym literatury, nailuchshee raspoznavanie patternov EEG v interfeisakh mozg-komp'yuter. Issledovano vliyanie artefaktov, svyazannykh s dvizheniem glaz i morganiem, na kachestvo klassifikatsii patternov EEG i pokazano, chto ikh nalichie ne vliyaet na kachestvo raspoznavaniya.