Comparison of Using Mono-Polar and Bipolar Electroencephalogram (EEG) Electrodes for Detection of Right and Left Hand Movements in a Self-Paced Brain Computer Interface (BCI)
Notice bibliographique
Résumé
Unlike synchronous brain computer interfaces (BCI), self-paced (asynchronous) ones have the advantage of being operational at all times and not only at specific system-defined periods. A 3-state self-paced BCI is capable of detecting two different brain states (e.g. two movements) from the ongoing EEG. However, a 2-state one can only detect one brain state from the ongoing EEG. This study evaluates the performance of a 3-state self-paced BCI in detecting right and left hand movements. At first, we compare the performance of the system in differentiating between right and left hand movements using two different inputs: (1) mono-polar, and (2) bipolar electrode setting. Using bipolar electrode setting which yielded better performance than a mono-polar one, we evaluate the overall performance of the 3-state BCI system in a self-paced testing paradigm. Using data collected from two able-bodied individuals, it is shown that the average performance (true positive rate) of the system in detecting the presence of movements is 54.7% at a fixed false positive rate of 1%, and the average performance of the system in differentiating between right and left hand movements is 70.25%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».