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저자정보
Hanjin Park (Gwangju Institute of Science and Technology) Sunghan Lee (Gwangju Institute of Science and Technology) Sung Chan Jun (Gwangju Institute of Science and Technology)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
474 - 478 (5page)

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The motor imagery (MI)-based brain-computer interface (BCI) could provide a new channel for control and communication from the brain activity without engaging muscles or external input devices. Recently, artificial intelligence (AI) approaches are greatly blooming in neuroscience. In this reasoning, it is quite interesting to explore the possibility that the performance of MI BCI is improved using artificial intelligence (AI) approach. We used filter bank common spatial pattern (FBCSP) as a feature extraction method for the 2-class MI EEG dataset and built a shallow artificial network (ANN) as a classifier. We performed the general classification with ANN model and compared with the traditional classification methods. We achieved an averaged classification accuracy of 74.3% in 2- class MI from 52 subjects with our ANN approach, while the traditional classifiers that is individual classification made 65% averaged accuracy.
#Brain-computer interface (BCI) #motor imagery (MI) #common spatial filter (CSP) #artificial neural networks (ANN)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methods and Materials
3. Results
4. Discussion
5. Conclusion
References

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