Motor imagery is a common control s

Motor imagery is a common control strategy in EEG-based brain-computer interfaces (BCIs). However, voluntary control of sensorimotor (SMR) rhythms by imagining a movement can be skilful and unintuitive and usually requires a varying amount of user training. To boost the training process, a whole class of BCI systems have been proposed, providing feedback as early as possible while continuously adapting the underlying classifier model. The present work describes a cue-paced, EEG-based BCI system using motor imagery that falls within the category of the previously mentioned ones. Specifically, our adaptive strategy includes a simple scheme based on a common spatial pattern (CSP) method and support vector machine (SVM) classification. The system's efficacy was proved by online testing on 10 healthy participants. In addition, we suggest some features we implemented to improve a system's "flexibility" and "customizability," namely, (i) a flexible training session, (ii) an unbalancing in the training conditions, and (iii) the use of adaptive thresholds when giving feedback.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภาพยนต์คือ กลยุทธ์การควบคุมทั่วไปในอินเทอร์เฟซ EEG สมองคอมพิวเตอร์บริติช) อย่างไรก็ตาม ควบคุมความสมัครใจของ sensorimotor (SMR) จังหวะโดยจินตนาการเคลื่อนไหวสามารถฝีมือ และ unintuitive และมักจะต้องการแตกต่างกันการฝึกอบรมผู้ใช้ เพิ่มการฝึกอบรม การเรียนทั้งหมดของระบบบีซีไอได้รับการเสนอ ป้อนกลับเร็วที่สุดในขณะปรับรุ่นลักษณนามพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง การทำงานปัจจุบันอธิบายสัญลักษณ์ paced, EEG โดยบีซีไอระบบใช้ภาพมอเตอร์ที่อยู่ภายในประเภทที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ เฉพาะ กลยุทธ์การปรับตัวของเรารวมถึงแบบง่าย ๆ ที่ขึ้นอยู่ทั่วไปรูปแบบ spatial (CSP) วิธีและสนับสนุนเวกเตอร์เครื่อง (SVM) ประเภท ประสิทธิภาพของระบบได้รับการพิสูจน์ โดยการทดสอบสุขภาพดี 10 คนออนไลน์ นอกจากนี้ เราขอแนะนำบางสิ่งที่เราดำเนินการปรับปรุงระบบ "ยืดหยุ่น" และ "เรา คือ การฝึกอบรม (i) มีความยืดหยุ่น, (ii) ความ unbalancing ในเงื่อนไขการฝึกอบรม และ (iii) การใช้การปรับเกณฑ์ให้ผลป้อนกลับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภาพมอเตอร์เป็นกลยุทธ์ที่ควบคุมร่วมกันใน EEG-based อินเตอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมอง (BCIs) อย่างไรก็ตามการควบคุมความสมัครใจของ sensorimotor (SMR) จังหวะด้วยการจินตนาการการเคลื่อนไหวอาจเป็นฝีมือและ unintuitive และมักจะต้องมีจำนวนที่แตกต่างกันของการฝึกอบรมผู้ใช้ เพื่อเพิ่มกระบวนการฝึกอบรมทั้งชั้นของระบบ BCI ได้รับการเสนอชื่อให้ข้อเสนอแนะอย่างเร็วที่สุดเท่าที่เป็นไปได้อย่างต่อเนื่องในขณะที่การปรับรูปแบบการจําแนกพื้นฐาน การทำงานในปัจจุบันอธิบายระบบ BCI คิวรวดเร็ว, EEG โดยใช้ภาพยานยนต์ที่อยู่ในหมวดหมู่ของคนที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ โดยเฉพาะกลยุทธ์การปรับตัวของเรามีรูปแบบที่เรียบง่ายอยู่บนพื้นฐานของรูปแบบเชิงพื้นที่ที่พบบ่อย (CSP) วิธีการและการสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ (SVM) การจัดหมวดหมู่ การรับรู้ความสามารถของระบบที่ได้รับการพิสูจน์โดยการทดสอบออนไลน์เมื่อวันที่ 10 ผู้เข้าร่วมที่มีสุขภาพดี นอกจากนี้เราแนะนำคุณสมบัติบางอย่างที่เราดำเนินการเพื่อปรับปรุงระบบของ "ความยืดหยุ่น" และ "customizability" คือ (i) การฝึกอบรมมีความยืดหยุ่น (ii) ความไม่สมดุลในสภาพการฝึกอบรมและ (iii) การใช้เกณฑ์การปรับตัว เมื่อให้ข้อเสนอแนะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภาพเป็นกลยุทธ์การควบคุมมอเตอร์ทั่วไปในคลื่นสมอง โดยการเชื่อมต่อคอมพิวเตอร์สมอง ( นานาชาติ ) อย่างไรก็ตาม การควบคุมความสมัครใจของ sensorimotor ( Smooth Criminal ) จังหวะการเคลื่อนไหวได้ด้วยจินตนาการและฝีมือ unintuitive และมักจะต้องมียอดเงินที่แตกต่างของการฝึกอบรมผู้ใช้ เพื่อเพิ่มกระบวนการฝึกอบรม ทั้งชั้นเรียนระบบ BCI ได้ถูกเสนอ การให้ข้อมูลย้อนกลับให้เร็วที่สุดเท่าที่เป็นไปได้อย่างต่อเนื่องในขณะที่การปรับแบบพื้นฐานแบบ งานปัจจุบันอธิบายคิวสภาพ ใช้มอเตอร์ระบบคลื่นสมอง BCI ภาพที่ตกอยู่ในประเภทของที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ที่ใช้ โดยเฉพาะกลยุทธ์การปรับตัวของเรามีรูปแบบเรียบง่ายตามรูปแบบทั่วไปเชิงพื้นที่ ( CSP ) วิธีการและเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน ( SVM ) การจำแนกประเภท ประสิทธิภาพของระบบได้ โดยการทดสอบออนไลน์ 10 คนสุขภาพดี นอกจากนี้เราขอแนะนำคุณสมบัติบางอย่างที่เราใช้ในการปรับปรุงระบบของ " ความยืดหยุ่น " และ " customizability " คือ ( 1 ) เซสชันการฝึกอบรมมีความยืดหยุ่น , ( ii ) การ unbalancing ในเงื่อนไขการฝึกอบรมและ ( 3 ) การใช้เกณฑ์แบบที่ให้ความคิดเห็น