Titre : Lutéine

Lutéine : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Brain-Computer Interfaces
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Sources (10000 au total)

A hybrid autoencoder framework of dimensionality reduction for brain-computer interface decoding.

As the scale of neural recording increases, Brain-computer interfaces (BCIs) are restrained by high-dimensional neural features, so dimensionality reduction is required as a preprocess of neural featu... A high-performance autoencoder was implemented by chaining convolutional layers to deal with spatial and frequency dimensions with bottleneck long short-term memory (LSTM) layers to deal with the temp... By applying the proposed method to two different datasets, we found that this dimensionality reduction method largely outperforms kernel principal component analysis (KPCA), partial least square (PLS)... A novel method is proposed as a reliable tool for efficient dimensionality reduction of neural signals. Its high performance and robustness are promising to enhance the decoding accuracy and long-term...

Fatigue in children using motor imagery and P300 brain-computer interfaces.

Brain-computer interface (BCI) technology offers children with quadriplegic cerebral palsy unique opportunities for communication, environmental exploration, learning, and game play. Research in adult... Thirty-seven typically-developing school-aged children were recruited to a prospective, crossover study. Participants attended three sessions: (A) motor imagery-BCI, (B) visual P300-BCI, and (C) video... Thirty-two children completed the protocol (age range 7-16, 63% female). Self-reported fatigue and EEG alpha band power increased across all sessions (F... Short periods (30-mintues) of BCI use can increase self-reported fatigue and EEG alpha band power to a similar degree in children performing motor imagery and P300 BCI paradigms. Performance was not a...