Araştırmacılar, beyin-bilgisayar arayüzlerinin (BCI) performansını artırmak için BCI-sift adlı yeni bir Python tabanlı araç geliştirdi. Bu sistem, beyin sinyallerindeki gürültülü ve karmaşık veriler arasından en önemli özellikleri otomatik olarak seçerek makine öğrenmesi algoritmalarının daha doğru çalışmasını sağlıyor. Araç, sensorimotor kortekse yerleştirilen 64-128 elektrotla sekiz katılımcının konuşma verilerini analiz ederek test edildi. BCI-sift, scikit-learn ile uyumlu yapısı sayesinde farklı optimizasyon yöntemlerini entegre ediyor ve klinisyenlerin BCI uygulamalarında daha güvenilir sonuçlar elde etmesine yardımcı oluyor. Bu gelişme, felçli hastaların düşünce gücüyle cihazları kontrol etmesini sağlayan teknolojilerin ilerlemesinde önemli bir adım.

arXiv (Nörobilim) 0

Nörobilim & Psikoloji

3 gün önce

Beyin-bilgisayar arayüzlerinde yeni dönem: Hareket tabanlı görsel uyarım

Araştırmacılar, beyin-bilgisayar arayüzü teknolojisinde çığır açabilecek yeni bir yöntem geliştirdi. Geleneksel yanıp sönen ışık stimülasyonu yerine hareket tabanlı görsel uyarım kullanan bu sistem, kod modülasyonlu hareket görsel uyarılmış potansiyeller (c-MVEP) adını taşıyor. Çalışmada, pseudo-rastgele diziler kullanılarak nesnelerin hareket ettirilerek beyin aktivitesinin stimüle edilmesi sağlanıyor. EEG kayıtları üzerinde yapılan karşılaştırmalarda, yeni yöntemin mevcut flickering tabanlı sistemlerle benzer performans gösterdiği, ancak daha düşük frekans aralığında odaklandığı tespit edildi. Bu gelişme, özellikle ışık hassasiyeti olan kullanıcılar için beyin-bilgisayar arayüzü teknolojilerinin daha konforlu hale gelmesini sağlayabilir.

arXiv (Nörobilim) 0