350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №12 за 2011 г.
Статья в номере:
Источники активности мозга, значимые и незначимые для классификации паттернов ЭЭГ, соответствующих воображению движений
Ключевые слова: интерфейс мозг-компьютер метод независимых компонент классификация паттернов ЭЭГ воображение движений
Авторы:
П. Д. Бобров - аспирант, Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, аспирант, ФЭИ Технический университет Остравы, Чешская республика Д. Гусек - доктор технической кибернетики, с.н.с., Институт Информатики АН Чешской республики, член секции Международной ассоциации вычислительной статистики (IASC) Международного института статистики (ISI) А. В. Коршаков - к. ф.-м. н., ст. науч. сотрудник, РНЦ «Курчатовский Институт» А. А. Фролов - д. б. н., к. ф.-м. н., зав. лаб. «Математическая нейробиология обучения», Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН
Аннотация:
Показано, что при воображении движений активность мозга является суперпозицией компонент как зависящих, так и не зависящих от типа воображаемого движения. Показано, что исключение последних из анализа значительно повышает эффективность интерфейса мозг-компьютер, основанного на распознавании типов воображаемых движений.
Страницы: 3-15
Список источников
  1. Блум Ф., Лейзерсон А., Хофстедтер Л. Мозг, разум и поведение. М.: Мир. 1988.
  2. Галкина Н.С., Боравова А.И. Динамика формирования мю- и альфа-ритмов электроэнцефалограммы детей 2-3-го года жизни // Физиология человека. 1996. № 5. С. 30-36.
  3. Berg, P., Scherg, M., Dipole modelling of eye activity and its application to the removal of eye artefacts from the EEG and MEG. Clin // Phys. Physiol. Meas. 1991. 12 Suppl. A.49-54.
  4. Bobrov, P., Frolov, A., Cantor, C., Fedulova, I., Bakhnyan, M., Zhavoronkov, A.,Brain-Computer Interface Based on Generation of Visual Images.PLoS ONE. 2011. 6(6):e20674.doi:10.1371/journal.pone.0020674
  5. Daly, J.J. and Wolpaw, J.R., Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation // The Lancet Neurilogy. 2008. 7. 11. Р. 1032-1043.
  6. Delorme, A., Makeig, S., EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics. Journal of Neuroscience Methods. 2004. 134. P. 9-21.
  7. Frolov, A., Husek, D., Bobrov, P., Comparison of four classification methods for brain computer interface. Neural Network World, 2011. 21(2). P. 101-192.
  8. Hyvarinen, A., Karhunen, J., Oje, E., Independent component analysis. Willey, New-York. 2002.
  9. Kachenoura, A., Albera, L., Senhadji, L., Comon, P., ICA: a potential tool for BCI systems // IEEE Signal Processing Magazine. 2008. 25(1). P. 57-68.
  10. Krusienski, D.J., Wolpaw, J.W., Brain-computer interface research at the Wadsworth center: Development in noninvasive communication and control // International Review of Neurobiology. 2009.86. P. 147-157.
  11. Neuper, С., Pfurtscheller, G., Motor imagery and ERD, in: Event-Related Desynchronization. Handbook of Electroenceph. And Clin // Neurophysiol, rev. ed, G. Pfurtscheller and F. H. L. da Silva, Eds. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier. 1999.
  12. Pfurtscheller, G., EEG event-related desynchronization (ERD) and eventrelated synchronization (ERS) // Niedermeyer E, Lopes da Silva FH, editors. Electroencephalography: basic principles, clinical applications and related fields, 4th ed. Baltimore. MD: Williams and Wilkins. 1999.
  13. Pfurtscheller, G., Neuper, C., Event-related synchronization of mu rhythm in the EEG over the cortical hand area in man // Neurosci. Lett. 1994. 174. P. 93-96.
  14. Storm van Leeuwen, W., Arntz, A., Spoelstra, P., Wieneke, G.H., The use of computer analysis for diagnosis in routine electroencephalography // Rev. EEG Neurophysiol. 1976. 2. P. 318-327.
  15. Suffczynski, P., Kalitzin, S., Pfurtscsheller, G., Lopes da Silva, F.H.,Computantional model of thalamo-cortical networks: dynamical control of alpha rhythms in relation to focal attention // Inernational Journal of Psychophysiology. 2001. 43:25-40.
  16. Wolpaw, J.R., Birbaumer, N., McFarland, D.J., Pfurtscheller, G., Vaugan, T.M., Brain-computer interface for communication and control // Clinical Neurophysiology. 2002. 113. P. 767-791.