Hệ thống cải tiến nâng cao hiệu năng giao diện não - máy tính thông qua việc giải mã dữ liệu bị mất của tín hiệu điện não đồ không xâm lấn

Tóm tắt

Phương pháp đề xuất trong bài báo nhằm mục đích nắm bắt các mô hình tối ưu dựa trên hai đặc điểm chính trong chuỗi thời gian điện não đồ (EEG) liên tục: Động lực thông qua khám phá các hành vi phát triển theo thời gian và các mối tương quan bằng cách xác định mối quan hệ tiềm ẩn giữa nhiều tín hiệu não. Từ những khai thác này, phương pháp được đề xuất trích xuất thành công khai thác các biến ẩn và phát hiện ra động lực của chúng để khôi phục tự động các giá trị còn thiếu. Các thử nghiệm mô phỏng chứng minh rằng phương pháp được đề xuất cung cấp hiệu suất tái tạo tốt hơn lên đến 67% so với phương pháp phân tích suy biến cho giá trị bị mất (MSVD) và phương pháp nội suy. Sau đó, thử nghiệm phân loại chuyển động trên dữ liệu hoàn chỉnh, dữ liệu bị thiếu và dữ liệu khôi phục theo phương pháp đề xuất cho kết quả chính xác lần lượt là 92,15%, 73,19% và 86,18%, điều này chứng minh tính khả thi trong việc ứng dụng của phương pháp đề xuất.