Информационные потоки при формировании дополнительного канала обратной связи для интерфейса мозг-компьютер
- 1 к.м.н., доцент, зав. лабораторией медицинской кибернетики, кафедра цифровых технологий, Воронежский государственный университет
- 2 д.ф.-м.н., профессор, зав. кафедрой цифровых технологий, Воронежский государственный университет
- 3 к.ф.-м.н., доцент, вед. программист, лаборатория медицинской кибернетики, кафедра цифровых технологий; доцент, кафедра программирования и информационных технологий, Воронежский государственный университет
- 4 к.ф.-м.н., доцент, кафедра цифровых технологий, Воронежский государственный университет
- 5 магистрант, кафедра цифровых технологий; техник, лаборатория медицинской кибернетики, Воронежский государственный университет
Аннотация
Представлен подход к формированию дополнительного канала коммуникации с обратной связью для синхронных и асинхронных нейрокомпьютерных интерфейсов (НКИ). Продемонстрировано, что формирование такого канала для асинхронных НКИ возможно только с применением алгоритмов, позволяющих информировать пользователя о промежуточных результатах обработки сигналов. Рассмотрена проблема ресурсоемкости используемых алгоритмов. Показано, что, с учетом физиологических особенностей восприятия человека, существенные ограничения по их ресурсоемкости отсутствуют. Описаны относительные изменения информационной энтропии по сравнению с НКИ без дополнительного канала обратной связи.
Для цитирования
Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Вахтин А.А., Борзунов С.В., Алексеев А.В. Информационные потоки при формировании дополнительного канала обратной связи для интерфейса мозг-компьютер // Технологии живых систем. 2016. № 7. С. 34–40.
Список источников
- Wolpaw J.R., McFarland D.J. Control of a two-dimensional movement signal by a noninvasive brain-computer interface in humans // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2004. V. 101. № 51.
- Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Theresa M. Brain-computer interfaces for communication and control // Vaughan Clinical Neurophysiology. 2002. № 113. Р. 767-791.
- Борзунов C.В., Кургалин С.Д., Максимов А.В. и др. Оценка скорости работы нейрокомпьютерного интерфейса, основанного на технологии SSVEP // Известия РАН. Сер. Теория и системы управления. 2014. № 1. С. 121-129.
- Nicolas-Alonso L. Fernando, Gomez-Gil Jaime. Brain Computer Interfaces. Sensors. 2012. P. 1211-1279.
- Lotte F., Congedo M., L´ecuyer A., Lamarche F., Arnaldi B. A review of classification algorithms for EEG-based brain-computer interfaces // Journal of Neural Engineering. 2007. № 4. Р. R1-R13. doi:10.1088/1741-2560/4/2/R01.
- Gao X., Xu D., Cheng M. et al. A BCI-Based Environmental Controller for the Motion- Disabled // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2003. V. 11. № 2. P. 137-140.
- Туровский Я.А., Кургалин С.Д. Оценка скорости работы нейрокомпьютерного интерфейса, реализованного с использованием гибридного интеллекта // Биомедицинская радиоэлектроника. 2015. № 3. С. 61-70.
- Туровский Я.А., Кургалин С.Д. Моделирование нейрокомпьютерного интерфейса на основе гибридного интеллекта // Труды XII Всерос. совещания по проблемам управления «ВСПУ-2014». М.: ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН. 2014. С. 6422-6431.