Empowering Brain-Computer Interface (BCI): Al-Based Interpretation of Motor Imagery in EEG Signals

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Brain-Computer Interface (BCI) technology facilitates direct interaction between individuals and computer systems by capturing brain activities, specifically through electroencephalogram (EEG), without relying on physical movement. Our research delves into the realm of 'Motor Imagery,' a BCI modality where users simulate movements mentally, bypassing the need for physical execution. This methodology harnesses brain signals evoked by imagined actions to command external devices. Particularly beneficial for individuals afflicted by conditions like cerebral palsy, stroke, amyotrophic lateral sclerosis, or spinal cord injuries, BCIs aim to restore impaired neural pathways, thereby reinstating lost motor functions. Moreover, leveraging artificial intelligence, notably via Artificial Intelligence model-enabled data collection, extraction, and signal classification, opens avenues for innovative applications such as 'Thought-Controlled Driving' or 'Mind-Powered Device Operation,' seamlessly translating classification outcomes into actionable commands. Additionally, we believe these technologies can be further enhanced by incorporating the results and performance of the random forest model used in our prototypes, achieving an accuracy of 82.0%, a recall rate of 81.8%, and an F1 score of 81.4%.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

f1804e3b-94e7-4d52-bcf8-a0784fa8bf50

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

953202_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" Bachir Daoud","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Fatima Zohra Nardjis Belounis","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Sabrine Ammar ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Sarra Mousselmal","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

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Empowering Brain-Computer Interface (BCI): Al-Based Interpretation of Motor Imagery in EEG Signals

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ترجمة الملخص

L’interface cerveau-ordinateur (BCI) permet une interaction directe entreles individus et les systèmes informatiques en capturant les activités cé-rébrales, notamment par electroencephalogram (EEG), sans recourir aumouvement physique. Notre recherche explore le domaine de l’« ImagerieMotrice », une modalité BCI où les utilisateurs simulent mentalement desmouvements, contournant ainsi le besoin d’exécution physique. Cette mé-thodologie exploite les signaux cérébraux évoqués par les actions imaginéespour commander des dispositifs externes. Particulièrement bénéfique pourles personnes atteintes de conditions telles que la paralysie cérébrale, l’ac-cident vasculaire cérébral, la sclérose latérale amyotrophique ou les lésionsde la moelle épinière, les BCI visent à restaurer les voies neuronales défi-cientes, rétablissant ainsi les fonctions motrices perdues. De plus, en tirantparti de l’intelligence artificielle, notamment via la collecte de données,l’extraction et la classification des signaux par Modèle d’intelligence artifi-cielle , de nouvelles applications innovantes telles que la « Conduite par laPensée » ou l’« Opération de Dispositifs par la Pensée » ouvrent des voies,traduisant sans heurts les résultats de la classification en commandes Deplus, nous croyons que ces technologies peuvent être encore améliorées enincorporant les résultats et les performances du modèle de forêt aléatoireutilisé dans nos prototypes, atteignant une précision de 82,0%, un taux derappel de 81,8%, et un score F1 de 81,4%.

كلمات الباحثين

EEG, BCI, artificial intelligence, Motor Imagery, neuralrehabilitation

إشراف وإعداد

الإشراف

Bachir Daoud, Sabrine Ammar

الإعداد

Fatima Zohra Nardjis Belounis, Sarra Mousselmal

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