Decoding EEG rhythms offline and online during motor imagery for standing and sitting based on a brain-computer interface

Nayid Triana-Guzman, Alvaro D. Orjuela-Cañon, Andres L. Jutinico, Omar Mendoza-Montoya, Javier M. Antelis

Producción científica: Contribución a una revistaArtículorevisión exhaustiva

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Resumen

Los sistemas de interfaz cerebro-ordenador (BCI) basados en imágenes motoras (IM) han mostrado avances prometedores para la rehabilitación motora de las extremidades inferiores. El objetivo de este estudio era desarrollar una BCI basada en IM para las acciones de levantarse y sentarse. Treinta y dos sujetos sanos participaron en el estudio utilizando 17 electrodos EEG activos. Se utilizó una combinación del método de patrón espacial común de banco de filtros (FBCSP) y la técnica de análisis discriminante lineal regularizado (RLDA) para descodificar los ritmos EEG offline y online durante la imaginería motora de bipedestación y sedestación. El análisis offline indicó que la clasificación de las imágenes motoras y del estado de reposo proporcionó una precisión media del 88,51 ± 1,43% y del 85,29 ± 1,83% para las transiciones de sentado a de pie y de de pie a sentado, respectivamente. Las precisiones medias de los experimentos en línea de sentado a de pie y de de pie a sentado fueron del 94,69 ± 1,29% y del 96,56 ± 0,83%, respectivamente. A partir de estos resultados, creemos que la BCI basada en MI puede ser útil para futuros sistemas de bipedestación controlados por el cerebro.
Idioma originalInglés estadounidense
Número de artículo961089
Páginas (desde-hasta)961089
PublicaciónFrontiers in Neuroinformatics
Volumen16
DOI
EstadoPublicada - sep. 2 2022

Áreas temáticas de ASJC Scopus

  • Neurociencia (miscelánea)
  • Ingeniería biomédica
  • Informática aplicada

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Decoding EEG rhythms offline and online during motor imagery for standing and sitting based on a brain-computer interface'. En conjunto forman una huella única.

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