用于上下文感知混合脑机接口的分层图模型
人机交互
2018-09-18 v1 信号处理
摘要
我们提出了一种基于分层图模型的上下文感知混合脑机接口(hBMI)，利用脑电图(EEG)和肌电图(EMG)活动的概率融合。基于在静止执行及随后双侧肢体五种不同手势的想象过程中收集的实验数据，我们通过会话内和跨会话在线分类分析证明了所提hBMI系统的可行性。此外，我们通过一种模拟的概率方法研究了该模型的上下文感知程度，并强调了我们的工作在神经生理学驱动的机器人手部假肢领域的潜在意义。
引用
@article{arxiv.1809.05635,
title = {Hierarchical Graphical Models for Context-Aware Hybrid Brain-Machine Interfaces},
author = {Ozan Ozdenizci and Sezen Yagmur Gunay and Fernando Quivira and Deniz Erdogmus},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.05635},
year = {2018}
}
备注
40th International Engineering in Medicine and Biology Conference (EMBC 2018)