Classification linéaire des motifs EEG basse résolution produits par des mouvements de main imaginés

Les interfaces cerveau-ordinateur (BCI) basées sur l'électroencéphalographie (EEG) nécessitent une détection en ligne des états mentaux à partir des signaux EEG spontanés. Dans ce cadre, la transformation de Laplacien de surface (SL) des signaux EEG a prouvé qu'elle améliorait les scores de reconnaissance de l'activité motrice imaginée. Les résultats que nous avons obtenus lors de la première année d'un projet européen nommé interfaces cérébrales adaptatives (ABI) suggèrent que : 1) la détection de l'activité mentale imaginée peut être obtenue en utilisant la méthode de projection dans l'espace des signaux (SSP) comme classificateur et 2) un type particulier d'électrodes peut être utilisé dans un tel dispositif BCI, réconciliant les bénéfices des formes d'onde SL et le besoin d'utiliser peu d'électrodes. La reconnaissance de l'activité mentale a été tentée sur des données EEG brutes et transformées SL de cinq personnes en bonne santé réalisant deux tâches mentales, à savoir des mouvements de main imaginés à droite et à gauche.