استراتيجية استخراج الميزات البارامترية وتصنيفها للتفاعل بين الدماغ والكمبيوتر

تم استكشاف استراتيجيات النمذجة البارامترية بالاشتراك مع تحليل التمييز الخطي للاستخدام في واجهة الدماغ والكمبيوتر المعتمدة على تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). تم تحليل تمرين الكتابة الذاتي اليساري/اليميني من خلال توسيع نموذج الانحدار الذاتي التقليدي (AR) لاستخراج ميزات EEG باستخدام نموذج الانحدار الذاتي مع المدخلات الخارجية (ARX) لتصفية الميزات واستخراجها مجتمعة. يشكل الجهد الكهربائي المسبق للاستعداد (وهو جهد متصل بالحدث يسبق بدء الحركة) الإشارة المدخلة الخارجية لنموذج ARX. بناءً على تجارب مع ستة موضوعات، وُجد أن حالة ARX لنمذجة كل من الإشارة والضجيج كانت أكثر فعالية بكثير من نمذجة الضجيج فقط (وهو شائع في أنظمة BCI) مع طريقة AR التي أدت إلى دقة تصنيف بلغت 52.8+/-4.8% بينما كانت طريقة ARX بدقة 79.1+/-3.9% عبر المواضيع. تشير النتائج إلى دور استخراج الميزات المعتمد على ARX في أنظمة BCI المعتمدة على الجهود المستحثة والمتعلقة بالحدث.