Интересная вещь кстати. По ЭЭГ в свою очередь можно попытаться предсказывать приступы эпилепсии. А несколько лет назад на Kaggle даже проходило соревнование.
Пример: Надел гарнитуру на голову, подвигал бровями, губами — компьютер все это распознал и классифицировал. Появилась возможность использовать эти события для любых действий. Например в нашем случае, можно 5 классов назначить на 4 кнопки стрелочек + отсутствие действия. Образно говоря: «Удалось поиграть в платформер».
Собственно такая возможность есть и в стандартном софте, который можно скачать с сайта.
Мы тестируем разные варианты, чтобы можно было различать именно мозговую активность, а не артефакты при записи. И желательно за небольшие промежутки времени.
Есть нейроинтерфейсы, которые ориентированы на классификацию длительных периодов активности (например сосредоточенность на учебе или качество сна).
В целом, я планировал описать результаты, описание экспериментов и архитектуру нейронки в следующей статье. Эту статью можно рассматривать как введение и основные моменты.
Но если вам интересно, то вкратце:
1. Распознавание движений мышц лица/окно 1 сек/сдвиг 100 мс/5 классов, включая нейтральный, — точность 98%.
2. Концентрация/расслабление/окно 0.5-1.5 сек/ сдвиг 250-500 мс — точность 80-90% в зависимости от испытуемого
Собственно такая возможность есть и в стандартном софте, который можно скачать с сайта.
Мы тестируем разные варианты, чтобы можно было различать именно мозговую активность, а не артефакты при записи. И желательно за небольшие промежутки времени.
Есть нейроинтерфейсы, которые ориентированы на классификацию длительных периодов активности (например сосредоточенность на учебе или качество сна).
Но если вам интересно, то вкратце:
1. Распознавание движений мышц лица/окно 1 сек/сдвиг 100 мс/5 классов, включая нейтральный, — точность 98%.
2. Концентрация/расслабление/окно 0.5-1.5 сек/ сдвиг 250-500 мс — точность 80-90% в зависимости от испытуемого