基于 EEG 拉普拉斯算子的词汇识别
医学物理
2012-04-27 v1 神经元与认知
摘要
近期关于脑电图 (EEG) 数据与心理刺激之间关系的研究表明，EEG 记录可用于识别呈现给受试者的听觉刺激。然而，识别率受到技术和生理伪影的严重影响。在本工作中，向受试者呈现七种以英文单词形式出现的听觉刺激（first, second, third, left, right, yes, 和 no），并使用 64 通道 Neuroscan EEG 系统记录时间锁定电场。我们使用表面拉普拉斯算子消除来自远离电极区域的源所产生的伪影。我们使用拉普拉斯算子的意图是提高从电场中识别听觉刺激的比率。为了计算拉普拉斯算子，我们使用了基于球谐函数的样条插值。对同一听觉刺激多次试验的电场 EEG 拉普拉斯算子结果进行平均，并利用这些平均值构建原型和测试样本。除了拉普拉斯算子外，我们还对平均后的原型和测试样本应用了 Butterworth 带通数字滤波器，并在时域中使用最小二乘度量将滤波后的测试样本与原型进行比较。我们还分析了样条插值阶数和带通滤波器参数对识别率的影响。我们的结果表明，使用拉普拉斯算子提高了识别率，并暗示了两个受试者之间存在空间同构性。
引用
@article{arxiv.1204.5841,
title = {Recognition of Words from the EEG Laplacian},
author = {J. Acacio de Barros and C. G. Carvalhaes and J. P. R. F. de Mendonça and P. Suppes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.5841},
year = {2012}
}