Evomoe : Mélange évolutif d'experts pour la classification SSVEP-EEG avec apprentissage indépendant de l'utilisateur

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Sciences de la vie, Génie biologique, Biophysique,
interface cerveau-ordinateur   électroencéphalographie   mélange évolutif d'experts   différences individuelles   apprentissage indépendant de l'utilisateur   SSVEP   apprentissage par transfert  

Analyse de “EVOMOE: Evolutionary Mixture-of-Experts for SSVEP-EEG Classification with User-Independent Training” I. Contexte de la recherche et problématique La technologie des interfaces cerveau-ordinateur (Brain-Computer Interface, BCI) possède dernièrement de vastes perspectives d’application dans l’ingénierie neuronale, l’assistance aux personn...

Réseau Neuronal Convolutionnel d'Attention Multi-Caractéristiques pour le Décodage de l'Imagination Motrice

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Automatique, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Sciences de la vie, Génie biologique,
attention multi-caractéristiques   réseaux neuronaux convolutionnels   imagination motrice   interface cerveau-ordinateur   modèle léger  

Le Brain-Computer Interface (BCI) est un moyen de communication reliant le système nerveux à l’environnement extérieur. La Motor Imagery (MI) est la fondation de la recherche BCI, elle se réfère à la répétition interne avant l’exécution du mouvement. Les technologies non invasives, telles que l’électroencéphalographie (EEG), permettent d’enregistre...

EISATC-Fusion: Fusion du réseau de convolution temporelle à auto-attention inception pour le décodage EEG de l'imagerie motrice

EISATC-Fusion: Fusion du réseau de convolution temporelle à auto-attention inception pour le décodage EEG de l'imagerie motrice

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie,
interface cerveau-ordinateur   imagerie motrice   effondrement de l'attention   réseau de convolution temporelle   apprentissage par transfert  

Contexte de la recherche La technologie d’interface cerveau-ordinateur (brain-computer interface, BCI) permet une communication directe entre le cerveau et les dispositifs externes. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que l’interaction homme-machine, la rééducation motrice et la médecine. Les paradigmes courants de BCI incluent le po...

Coefficient de corrélation temporelle-spectrale d'attention basé sur les ondelettes pour la classification EEG d'imagination motrice

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Médecine fondamentale, Neurologie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique,
interface cerveau-ordinateur   imagerie motrice   attention des canaux EEG   attention temporelle-spectrale   ondelet transformé   coefficient de corrélation  

Interface Cerveau-Machine (Brain-Computer Interface, BCI) : Développements et Applications en Imagerie Motrice EEG L’interface cerveau-machine (Brain-Computer Interface, BCI) a progressé rapidement ces dernières années et est considérée comme une technologie de pointe permettant de contrôler des dispositifs externes directement par le cerveau, sans...

L'état de mouvement préparatoire améliore les représentations EEG prémouvement pour les interfaces cerveau-ordinateur

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Automatique, Médecine, Neurologie, Sciences de la vie, Génie biologique, Biophysique,
interface cerveau-ordinateur   état de mouvement préparatoire   intention de prémouvement   paradigme de codage   représentation neuronale  

Les EEG de l’étape prémotrice aident les interfaces cerveau-ordinateur à reconnaître l’intention de mouvement Contexte et objectifs de la recherche L’interface cerveau-ordinateur (Brain-Computer Interface, BCI) est une technologie qui traduit directement les intentions humaines à partir de signaux nerveux pour contrôler des dispositifs, et possède ...