Research of BCI system based on neural networks with high generalization and multi-channel orthogonal components

基于高泛化多通道正交分量神经网络的脑机接口系统研究

• 批准号: 21560393
• 负责人: NAKAYAMA Kenji
• 金额: $ 3万
• 依托单位: Kanazawa University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009 至 2011
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21560393/
• 关键词: BCI; ニューラルネットワーク; 脳波; メンタルタスク; 直交成分; ブレインコンピュータインタフェイス; フーリエ変換; 部分空間フィルタ; 直交化; 周波数分解能; 自己組織形写像; 誤差訂正符号; 分類; 自己回帰モデル

Brain Computer Interface(BCI) system has been developed. A method to emphasize features of the brain waves has been proposed. The orthogonalized components and parallel multi-layer neural networks are used to classify themental tasks. These results are averaged to obtain the final result. The high performance for mental task classification has been obtained. Another method, combining the special filter, binary classifiers and error correcting code, has beenproposed, resulting in high performance.

开发了脑机接口（BCI）系统。提出了一种强调脑电波特征的方法。采用正交分量和并行多层神经网络对心理任务进行分类。将这些结果求平均值以得到最终结果。该方法在心理任务分类方面取得了较好的效果。另一种将特殊滤波器、二值分类器和纠错码相结合的方法获得了较高的性能。

项目成果

CSP-ECOC combination on BCIapplication

BCI 应用中的 CSP-ECOC 组合

• 发表时间: 2012
• 作者: P. Prechaprapranwong;K. Nakayama;A. Hirano
• 通讯作者: A. Hirano

Common spatial patternwith error-correcting output code andpreprocessing on neural network-basedbrain-computer interface

基于神经网络脑机接口的具有纠错输出代码和预处理的常见空间模式

• 发表时间: 2011
• 期刊: Journal ofSignal Processing
• 作者: P. Prechaprapranwong;K. Nakayama;A. Hirano
• 通讯作者: A. Hirano

BCIにおける多チャネル脳波の特徴抽出法の検討

BCI中多通道脑电图特征提取方法的检验

• 发表时间: 2009
• 作者: 和田仁志;増山博之;笠原正治;高橋豊;齋藤宏哉,中山謙二,平野晃宏
• 通讯作者: 齋藤宏哉,中山謙二,平野晃宏

Common spatial pattern with error-correcting output cod and preprocessing on neural-network-based brain-computer interface

基于神经网络的脑机接口具有纠错输出编码和预处理的常见空间模式

• 发表时间: 2011
• 期刊: Journal of Signal Processing
• 作者: Yazane;T.;Masuyama;H.;Kasahara;S.;Takahashi;Y.;森崇彰,高博昭,橋本典征,上原秀幸,大平孝;Prapong Prechaprapranwong
• 通讯作者: Prapong Prechaprapranwong

A BCIsystem based on wavelet decompositionand support vector machine with adual-class voting mechanism

基于小波分解和支持向量机的双级投票机制BCI系统

• 发表时间: 2011
• 作者: G. Yang;K. Nakayama;A. Hirano
• 通讯作者: A. Hirano