Brain-Computer Interface su umani tramite elettrocorticografia (ECoG)

ecog

[Shenoy P, Miller KJ, Ojemann JG, Rao RP. Generalized features for electrocorticographic BCIs. IEEE Trans Biomed Eng. 2008 Jan;55(1):273-80.]

Full Text: http://homes.cs.washington.edu/~rao/gen-features-ecog-bcis-08.pdf

Questo articolo del 2008 mostra come sia possibile fare ricerca nell’ambito della Brain-Computer Interface (che ha come obiettivo principalmente il controllo neurale di protesi artificiali, di sedie a rotelle, la riproduzione artificiale di un set di parole, ecc.) utilizzando l’elettrocorticografia intracranica (detta anche iEEG o ECoG) su pazienti con epilessia intrattabile che si erano sottoposti a operazioni di neurochirurgia, non provocando dunque alcuno stress ulteriore agli stessi.

Abstract:

“This paper studies classifiability of electrocorticographic signals (ECoG) for use in a human brain-computer interface (BCI). The results show that certain spectral features can be reliably used across several subjects to accurately classify different types of movements. Sparse and nonsparse versions of the support vector machine and regularized linear discriminant analysis linear classifiers are assessed and contrasted for the classification problem. In conjunction with a careful choice of features, the classification process automatically and consistently identifies neurophysiological areas known to be involved in the movements. An average two-class classification accuracy of 95% for real movement and around 80% for imagined movement is shown. The high accuracy and generalizability of these results, obtained with as few as 30 data samples per class, support the use of classification methods for ECoG-based BCIs.

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