Resumen

La detección del inicio de la tarea mental a partir del electroencefalograma continuo (EEG) en tiempo real es un problema crítico en el diseño de interfaces cerebro-computadora (BCI) de ritmo propio. El artículo muestra que el rendimiento del BCI de ritmo propio puede mejorarse significativamente al combinar una serie de técnicas simples que incluyen (1) filtros constantes con un tamaño de ancho de banda variable dependiendo de la frecuencia central, en lugar de filtros de ancho de banda constante para la descomposición de frecuencia de la señal EEG en la banda de 6 a 36 Hz; (2) optimización de parámetros de postprocesamiento específicos del sujeto que consisten en tiempo de permanencia y umbral, y (3) desviación antes del postprocesamiento al readaptar la salida de clasificación basada en los estados cerebrales actuales y anteriores, para reducir el número de detecciones falsas. Se muestra que este bloque de desviación es óptimo cuando se activa solo en casos especiales que se determinan durante la fase de

• Materias:Sistema de robot Redes de conectividad funcional Teléfonos inteligentes Interacción intuitiva
• Subjects:Robot system Functional connectivity networks Smart phones Intuitive interaction
• Palabras claves:Detección del inicio de la tarea mental; Electroencefalograma; BCI autodirigido; Filtros; Postprocesamiento; Des sesgo
• Keywords:Mental task onset detection; Electroencephalogram; Self-paced BCI; Filters; Postprocessing; Debiasing