Single-trial-EEG-based BCI using ICA, ECDL and DBN

使用 ICA、ECDL 和 DBN 的基于脑电图的单次试验 BCI

• 批准号: 20300196
• 负责人: YAMAZAKI Toshimasa
• 金额: $ 9.57万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20300196/
• 关键词: ヒューマンインターフェース; 単一試行脳波; BCI; ICA; ECDL; 数量化分析II類; LOOCV; DBN; Bereitschaftpotential; 確率推論; 標準脳

A new single-trial-EEG-based Brain-Computer Interface (BCI) was developed using independent component analysis (ICA), equivalent current dipole source localization (ECDL) and dynamic Bayesian Network (DBN). Quantification Method of type II (QM2) and the BN were used as learning model for categorical data. All the QM2 models for the seven subjects had correlation ratios of more than 0.9, yielding the good discrimination between left and right hands to be imagined, and the correction rates in LOOCV of more than 0.8. Using the obtained BN, the classification rule was established on the basis of the conditional probabilities in the "motor cortex" nodes. Moreover, the generalization to the DBN allowed us to apply to the Bereitschaftpotential, and led to the better performance of the classification rule.

将独立分量分析(ICA)、等效偶极子源定位(ECDL)和动态贝叶斯网络(DBN)相结合，提出了一种新的基于单次试验脑电信号的脑机接口(BCI)。第二类量化方法(QM2)和神经网络作为分类数据的学习模型。所有7个受试者的QM2模型的相关系数都在0.9以上，左右手的辨别效果很好，LOOCV的校正率都在0.8以上。利用得到的贝叶斯网络，建立基于运动皮层节点条件概率的分类规则。此外，对DBN的推广允许我们应用于Bereitschaft势，并导致分类规则的更好的性能。

项目成果

信号源の到来方向に基づくソフトマスク処理による信号分離

使用基于信号源到达方向的软掩模处理进行信号分离

• 发表时间: 2011
• 作者: 岩崎宣生;井上勝裕;松崎隆哲;平野剛;五反田博
• 通讯作者: 五反田博

光刺激誘発電位を利用したBCIシステムにおける脳波の特徴抽出

使用光刺激诱发电位的 BCI 系统中的脑电图特征提取

• 发表时间: 2009
• 作者: 井上勝裕;嘉賀寿恵;入江純;山口朋也
• 通讯作者: 山口朋也

Shape Description of 3D Objects by Curvature Spin Images Generated via Gaze Modeling

通过注视建模生成的曲率旋转图像来描述 3D 对象的形状

• 发表时间: 2011
• 期刊: Proc.of the 42nd ISCIE International Symposium on Stochastic Systems and Systems Theory and its Applications
• 作者: T.Nakamae;M.Maeda;K.Inoue
• 通讯作者: K.Inoue

Feature Extraction of Visual Evoked Potentials Using State-Space Model

使用状态空间模型提取视觉诱发电位的特征

• 发表时间: 2010
• 期刊: Proc. of SICE Annual Conference 2010
• 作者: J. Irie;T.Yamaguchi;K.Omori and K.Inoue
• 通讯作者: K.Omori and K.Inoue

EEG signal analysis during miss operation in BCI system

BCI系统误操作时的脑电信号分析

• 发表时间: 2008
• 期刊: Proc. of SICE Annual Conference 2008
• 作者: Junpei Kaminaka;他
• 通讯作者: 他