基于单次试验脑电图的手腕与手指运动想象与执行的区分：一种感觉运动脑机接口
人工智能
2016-11-17 v1
摘要
脑机接口（BCI）可利用大脑的神经活动来控制假肢或矫形手。这种感觉运动BCI的核心在于解读从脑电图（EEG）中提取的神经信息。期望改进对EEG的解读，以使神经肌肉障碍患者能够进行日常活动。本文研究了区分与手腕和手指运动相关的EEG的可能性。在测试对象用双手执行和想象五种基本手部动作时记录EEG。使用独立成分分析（ICA）和时频技术，基于事件相关去同步/同步（ERD/ERS）提取频谱特征，同时使用Bhattacharyya距离（BD）进行特征降维。采用马氏距离（MD）聚类和人工神经网络（ANN）作为分类器，分别获得了65%和71%的平均准确率。这表明区分手腕和手指运动的EEG是可行的。该研究为BCI研究引入了一种新的运动任务组合。
引用
@article{arxiv.1108.5250,
title = {Single-trial EEG Discrimination between Wrist and Finger Movement Imagery and Execution in a Sensorimotor BCI},
author = {A. K. Mohamed and T. Marwala and L. R. John},
journal= {arXiv preprint arXiv:1108.5250},
year = {2016}
}
备注
33rd Annual International IEEE EMBS Conference 2011