High-Resolution Movement EEG Classification

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03143057" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03143057 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

High-Resolution Movement EEG Classification

Original language description

The aim of the contribution is to analyze possibilities of high-resolution movement classification using human EEG. For this purpose, a database of the EEG recorded during right-thumb and little-finger fast flexion movements of the experimental subjectswas created. The statistical analysis of the EEG was done on the subject's basis instead of the commonly used grand averaging. Statistically significant differences between the EEG accompanying movements of both fingers were found, extending the resultsof other so far published works. The classifier based on hidden Markov models was able to distinguish between movement and resting states (classification score of 94-100%), but it was unable to recognize the type of the movement. This is caused by the large fraction of other (nonmovement related) EEG activities in the recorded signals. A classification method based on advanced EEG signal denoising is being currently developed to overcome this problem.

Czech name

Klasifikace EEG s vysokým rozlišením

Czech description

Cílem příspěvku je analýza možností klasifikace pohybů s vysokým rozlišením z EEG signálu Pro tyto účely byla nahrávna databáze EEG obsahující rychlé EEG dorpovázející flexní pohyby pravého palce a malíčku. Dále byla provedena statistická analýza EEG, její výsledky rozšířili existující znalosti o změnách v EEG signálu během pohybu prstů. Klasifikátor postavený na HMM byl schopen rozlišit mezi pohybem a klidem, ale nebyl schopen uspokojivě detekovat pohyb.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

IN - Informatics

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2008

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

Computational Intelligence and Neuroscience

ISSN

1687-5265

e-ISSN

—

Volume of the periodical

2008

Issue of the periodical within the volume

15.01.08

Country of publishing house

US - UNITED STATES

Number of pages

10

Pages from-to

—

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—