Distinct cortical activity associated with varying parameters of imagined movements
Notice bibliographique
Résumé
Many EEG- and imagery-based BCI systems may have yielded limited functionality because the type of movements being imagined are too similar and/ or too vaguely characterized. To explore the relevance of distinctive imagined movements in EEG-based BCI systems, the current study employed two tasks that varied across five parameters including the somatotopic representation, side of the body, movement direction, transitiveness, and emotional valence. These two movements were: 1) signing one’s name on a $10-million lottery ticket, and 2) raising one’s left leg. Both movements were also contrasted with a no-movement, resting task. Participants (n = 28) first completed 120 trials of imagery followed by 120 trials of overt execution. Temporal and frequency-based EEG measures were assessed using a 32-electrode actiCAP system, with the main interest being to compare the tasks during the imagination. While the late positive component (LPC) over electrode P3 did not differ during the imagination of the two experimental tasks, LPC associated with both tasks was different from rest. Also, there was a larger motor-related component during the imagination of the leg-raise task at electrode Cz as compared to the sign and rest tasks. More importantly, differences were also found in the frequency domain. Imagination of the signing movement was associated with a significantly stronger pre-movement ERD at electrode C3 as compared to the leg raise and rest tasks. Also, imagination of the leg raise task was associated with a significantly stronger post-movement ERS at electrode Cz as compared to the rest and sign tasks. Critically, no single EEG measure could distinguish between all three conditions (e.g., both movements and rest) during action imagination. Also, the significant frequency measures were most likely associated with the somatotopic representation, side of the body, and transitiveness parameters. In sum, even if frequency-related measures were the most distinguishing features during action imagination, we suggest that vastly different imagined movements should be selected for the design of BCI classifiers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».