抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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支援システムは,障害者と健康人の間のコミュニケーションの不可欠な方法である。脳コンピュータインタフェイス(BCI)は,ユーザが脳信号を超えて通信することを可能にする。ロックされた症候群は,被験者が話すことができない神経学的状態である。ロックイン症候群において,人は通常のモードで通信することができない。しかしながら,個人は周囲を認識し,彼の眼を動かす。任意の助けなしでロックイン症候群におけるコミュニケーションを可能にするために,Brainコンピューティングは実行可能なオプションである。この種のコミュニケーションは,特定の運動障害により影響を受けた。本研究では,それらの脳信号を検索することにより,Lock-in症候群患者に対するコミュニケーション法(オンスクリーンスペラー)に焦点を当てた。脳信号を獲得する一つの方法はEEGデバイスを用いている。EEG信号は電荷の流れを測定する。ニューロンは情報交換中に電気化学パルスを発生する。従来の方法は,分類の標的および非標的EEG信号のために使用される。本研究では,計算オーバーヘッドを減少させ,訓練サイクルの速度を増加させるために,非標的EEG信号を除外する手法を提案した。この目的のために,サポートベクトルマシン分類器を用いた。提案した手法では,データ空間に適用した二重平均化システムと性能を改善するためのサポートベクトルマシンを用いた。最初の平均はデータ空間に適用した。データ空間列と列において,信号はシーケンス増分ごとに平均である。第2の平均は,サポートベクトルマシンスコアに適用した。この予測法はよりロバストである。一方,提示した研究は,満足な結果を与える電極数の低減にも寄与する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
