Performance measurement for brain-computer or brain-machine interfaces: a tutorial.
Performance measurement for brain-computer or brain-machine interfaces: a tutorial.
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DOI：
10.1088/1741-2560/11/3/035001
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发表时间：
2014-06
影响因子：
4
通讯作者：
Huggins JE
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Thompson DE;Quitadamo LR;Mainardi L;Laghari KU;Gao S;Kindermans PJ;Simeral JD;Fazel-Rezai R;Matteucci M;Falk TH;Bianchi L;Chestek CA;Huggins JE
脑机接口（bci）有潜力成为有价值的临床工具。然而，脑机接口的不同性质，加上参与脑机接口研究的实验室数量众多，使得统一的性能报告变得困难。为了解决这种情况，我们提出了一个关于脑机接口研究中的性能测量的教程。2013年国际脑机接口会议在加利福尼亚州太平洋格罗夫的Asilomar会议中心举行了一个关于这个主题的研讨会。这份手稿包含了研讨会成员的一致意见，经过接下来几个月的讨论和无法参加研讨会的作者的输入而完善。为离散和连续bci开发了方法报告清单。对不同类型脑机接口研究的相关指标进行了审查，并对其应用进行了说明，以鼓励实验室之间统一应用。研究生和其他刚接触脑机接口研究的研究人员可能会发现本教程是对该领域性能测量的有用介绍。
Brain-Computer Interfaces (BCIs) have the potential to be valuable clinical tools. However, the varied nature of BCIs, combined with the large number of laboratories participating in BCI research, makes uniform performance reporting difficult. To address this situation, we present a tutorial on performance measurement in BCI research. A workshop on this topic was held at the 2013 International BCI Meeting at Asilomar Conference Center in Pacific Grove, California. This manuscript contains the consensus opinion of the workshop members, refined through discussion in the following months and the input of authors who were unable to attend the workshop. Checklists for methods reporting were developed for both discrete and continuous BCIs. Relevant metrics are reviewed for different types of BCI research, with notes on their application to encourage uniform application between laboratories. Graduate students and other researchers new to BCI research may find this tutorial a helpful introduction to performance measurement in the field.
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偏差，最佳线性估计以及基于峰值的大脑计算机界面算法的开环模拟与闭环性能之间的差异。
DOI：
10.1016/j.neunet.2009.05.005
发表时间：
2009-11
期刊：
Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
影响因子：
--
作者：
Chase SM;Schwartz AB;Kass RE
通讯作者：
Kass RE
影响因子：
4
作者：
Coyle, Shirley M.;Ward, Tomas E.;Markham, Charles M.
通讯作者：
Markham, Charles M.
影响因子：
9.8
作者：
Ganguly K;Carmena JM
通讯作者：
Carmena JM
影响因子：
2
作者：
Aloise, Fabio;Schettini, Francesca;Cincotti, Febo
通讯作者：
Cincotti, Febo
影响因子：
3.7
作者：
D'Albis, Tiziano;Blatt, Rossella;Matteucci, Matteo
通讯作者：
Matteucci, Matteo