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Enregistrement W1500103696 · doi:10.1109/iembs.2003.1280200

Fractal dimension-based EEG biofeedback system

2004· article· en· W1500103696 sur OpenAlexaff
Ali Bashashati, Rabab Ward, Gary E. Birch, Mahmoud Reza Hashemi, Mohammad Ali Khalilzadeh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractal dimensionElectroencephalographyComputer scienceBrain–computer interfaceFractalSIGNAL (programming language)Dimension (graph theory)Correlation dimensionArtificial intelligenceFeature (linguistics)BiofeedbackInterface (matter)Fractal analysisPattern recognition (psychology)Speech recognitionMathematicsPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofeedback plays an increasingly important role in mainstream computer applications, including hands-free human-machine interaction. The most obvious use of this technology is to help disabled people interact with their environment. The main challenge in brain computer interfaces is to identify the particular EEG signal components that can be successfully used as control commands. In this study, we show that the fractal dimension of EEG is such a component. This is verified via the experiments carried. The fractal dimension is known to be a good measure of the chaotic behavior of the EEG signal. An algorithm proposed by Higuchi is used to estimate the fractal dimension. Visual and auditory information extracted from the EEG signal of each subject are fed back to himself. Each subject was asked to perform any mental activity so as to alter the value of his EEC's fractal dimension. Our experiments show the feasibility of the EEG biofeedback method to change the fractal dimension of the EEG signal. Our study introduces the fractal dimension as a new feature that can be controlled by a person and used in brain computer interface systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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