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Une interface cerveau-ordinateur est un dispositif électronique utilisé pour la communication par les patients souffrant de troubles du motoneurone. L'utilisation d'une BCI permet d'améliorer les performances des techniques de rééducation pour les patients atteints de maladies neuronales. Les signaux de l'électroencéphalogramme cérébral, détectés et enregistrés par l'ICB, sont utilisés pour l'analyse. Ces signaux électriques contournent les neurones endommagés du cerveau et sont enregistrés par l'appareil pour saisir et comprendre l'intention du patient. La composante P300 de l'ERP utilisée…mehr

Produktbeschreibung
Une interface cerveau-ordinateur est un dispositif électronique utilisé pour la communication par les patients souffrant de troubles du motoneurone. L'utilisation d'une BCI permet d'améliorer les performances des techniques de rééducation pour les patients atteints de maladies neuronales. Les signaux de l'électroencéphalogramme cérébral, détectés et enregistrés par l'ICB, sont utilisés pour l'analyse. Ces signaux électriques contournent les neurones endommagés du cerveau et sont enregistrés par l'appareil pour saisir et comprendre l'intention du patient. La composante P300 de l'ERP utilisée pour la détection de l'attention envers un personnage est une technique populaire pour analyser l'intention des patients. La méthode proposée fonctionne bien pour l'attention manifeste. Mais le rapport signal/bruit des signaux EEG est faible, ce qui nuit à l'efficacité de la communication. Par conséquent, pour une utilisation efficace de l'ICB, une nouvelle méthode est conçue, basée sur le principe de l'attention cachée, où la cible apparaissant dans la périphérie visuelle du regard est enregistrée en tant qu'ERP. Il s'agit du correcteur géométrique utilisé pour les patients atteints du syndrome de verrouillage, c'est-à-dire ceux qui souffrent d'une altération ou d'une perte des mouvements oculaires. Les deux appareils sont donc comparés pour ce qui est de l'attention apparente et cachée.
Autorenporträt
Frau Mridu Sahu hat im Jahr 2017 am NIT Raipur promoviert, ihren M. Tech an der Technischen Universität von Chhattisgarh, Bhilai, C.G. und ihren B.Tech (CSE) am MANIT, Bhopal, im Jahr 2004 erworben. Ihr Forschungsgebiet ist Data Mining, Datenwissenschaften, Bildverarbeitung, Analyse und Design von Algorithmen. Sie hat mehr als 25 Veröffentlichungen.