INTEGRAL ALGORITHM OF P300 RECOGNITION IN EEG FOR BCI APPLICATION


Cite item

Full Text

Abstract

Aim - developing the integral algorithm of recognition of the evoked potential (ERP-response) to a target visual stimulus and testing of the proposed algorithm on the wireless 5-channel electroencephalograph Emotiv Insight with “dry” electrodes. Materials and methods. The objects of the study were the EEG records of five volunteers. Were used 5-channel wireless EEG headset Emotiv Insight, self-developed software «eSpeller», software environment MathWork® MATLAB R2015a. Results. It was found that the proposed integral algorithm of recognition of electrical activity of the cerebral cortex to a target visual stimulus shows the accuracy of the detection from 71.5% to 90.6% with the average value 80.1+7.2%, using EEG headset Emotiv Insight. Conclusion. The algorithm shows a high level of reliability of recognition of evoked potential to a target visual stimulus, does not require large computing power, sophisticated classification methods and machine learning. The testing of the algorithm suggests the possibility of using the electroencephalograph Emotiv Insight with "dry" electrodes in the development of BCI.

About the authors

S N Agapov

IT-Universe (Samara)

Email: sergeyagapov@it-universe.ru
specialist of the laboratory of mathematical processing of biological information, IT Universe LLC. of. 323, 3 Eroshevsky st., Samara, Russia, 443086

V A Bulanov

IT-Universe (Samara)

Email: vb@it-universe.ru
head of the laboratory of mathematical processing of biological information, IT Universe LLC.

A V Zakharov

Samara State Medical University

Email: zakharov1977@mail.ru
PhD, associate professor of the Department of Neurology and Neurosurgery, head of the Laboratory of Neurointerface of the Centre for breakthrough research «IT in Medicine», SSMU

M S Sergeeva

Samara State Medical University

Email: marsergr@yandex.ru
PhD, associate professor of the Department of Physiology with the course of life safety and medicine of catastrophes, head of the Laboratory of Applied Neurophysiology of the Centre for breakthrough research «IT in Medicine», SSMU.

V F Pyatin

Samara State Medical University

Email: pyatin_vf@list.ru
PhD, professor, head of the Department of Physiology with the course of life safety and medicine of catastrophes, head of the Department of Neurointerface and Applied Neurophysiology of the Centre for breakthrough research «IT in Medicine», SSMU

References

  1. Пятин В.Ф., Колсанов А.В., Сергеева М.С., Захаров А.В., Антипов О.И., Коровина Е.С., Тюрин Н.Л., Глазкова Е.Н. Информационные возможности использования мю- и бета-ритмов ЭЭГ доминантного полушария в конструировании нейрокомпьютерного интерфейса. Фундаментальные исследования. 2015; 2(5):975-978. Доступно по: http://www. fundamental-research.ru/ru/article/view?id=36967. Ссылка активна на 21.08.2016 г
  2. Edlinger G, Allison BZ, Guger C. How many people can use a BCI system? Clinical Systems Neuroscience. 2015:33-66
  3. Birbaumer N, Hinterberger T, Kuebler A,. Neumann N. The thought-translation device (TTD): Neurobehavioral mechanisms and clinical outcome. IEEE Trans. NeuralSyst. Rehabil. Eng. 2003.vol. 11(2):120-123
  4. Norcia AM, Appelbaum LG, Ales JM, Cottereau BR, Rossion B. The steady-state visual evoked potential in vision research. A review, J. Vis., 2015, vol. 15 (6):4
  5. Luck SJ. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. 2005, vol. 78(3)
  6. Krusienski DJ, Sellers EW, Cabestaing F, Bayoudh S, McFarland DJ, Vaughan TM, Wolpaw JR. A comparison of classification techniques for the P300 Speller. J. Neural Eng., 2006.vol. 3(4):299-305
  7. Sun S, Zhou J. A review of adaptive feature extraction and classification methods for EEG-based brain-computer interfaces. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2014:1746-1753
  8. Fazel-rezai R, Gavett S, Ahmad W, Rabbi A, Schneider E. A Comparison among Several P300 Brain-Computer Interface Speller Paradigms. Clin. EEG Neurosci. 2011.vol. 42(4):209-213

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2016 Agapov S.N., Bulanov V.A., Zakharov A.V., Sergeeva M.S., Pyatin V.F.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».