Informations

L'interface cerveau-ordinateur EEG est-elle fiable ?

L'interface cerveau-ordinateur EEG est-elle fiable ?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Je suis étudiant en informatique [je suppose que j'ai très peu de connaissances sur la partie biologique de l'EEG]. Je suis récemment tombé sur le sujet EEG et j'étais assez intéressé par celui-ci. Pour autant que je sache, nous obtenons un signal analogique (potentiel de mesure) du cerveau, le convertissons en numérique et le transmettons à l'ordinateur, et ainsi nous pouvons identifier différentes activités cérébrales.

Ma question est de savoir quelle est la fiabilité de ce signal. Serons-nous capables de faire la différence entre différentes activités (comme une pensée pour augmenter le volume de la télévision, ne pas se sentir bien, etc.) ?


Cela dépend beaucoup de quoi, exactement, vous essayez de faire.

Les mesures EEG ont tendance à être extrêmement fiables, mais les déductions que l'on peut tirer de l'état mental ne le sont pas nécessairement.

La BCI basée sur l'EEG repose en grande partie sur l'apprentissage automatique pour classer correctement les signaux en un nombre fini de catégories et agir en conséquence. Typiquement, vous ferez quelque chose comme ceci :

  1. Enregistrez des sessions EEG où les gens sont invités à penser à un nombre quelconque de «déclencheurs» (par exemple, augmenter le volume d'un téléviseur).
  2. Segmentez l'enregistrement en époques en dessinant une fenêtre autour de l'heure à laquelle le sujet a été invité à penser au déclencheur.
  3. Extrayez les caractéristiques insensibles au temps des époques et étiquetez-les en fonction du type de déclencheur. (par exemple : quelque chose d'aussi simple qu'une fenêtre déroulante sur chaque capteur).
  4. Former un classificateur supervisé (généralement une machine à vecteurs de support) sur les vecteurs de caractéristiques.
  5. Utilisez le classificateur pour décoder l'activité cérébrale future en temps réel.

Bien sûr, il existe de nombreuses subtilités et l'apprentissage automatique est un vaste sujet en soi. Le fait est que votre question est trop ambiguë pour y répondre directement.

Pour réitérer, l'EEG est fiable, mais comme pour la plupart des choses, il comporte un certain nombre de mises en garde :

  • Les topographies de tension au niveau du cuir chevelu peuvent varier considérablement d'un individu à l'autre en raison de différences anatomiques
  • L'EEG est très sensible au bruit électromagnétique
  • Les EEG non de qualité recherche (par exemple : EMOTIV EPOC) ont peu de canaux, ont tendance à être bruyants et perdent souvent le contact
  • Le placement du capuchon est difficile à faire de manière fiable en dehors du laboratoire