Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Implementation of artificial intelligence and machine learning-based methods in brain-computer interaction

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F23%3A10252678" target="_blank" >RIV/61989100:27240/23:10252678 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482523006005" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482523006005</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107135" target="_blank" >10.1016/j.compbiomed.2023.107135</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Implementation of artificial intelligence and machine learning-based methods in brain-computer interaction

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Brain-computer interfaces are used for direct two-way communication between the human brain and the computer. Brain signals contain valuable information about the mental state and brain activity of the examined subject. However, due to their non-stationarity and susceptibility to various types of interference, their processing, analysis and interpretation are challenging. For these reasons, the research in the field of brain- computer interfaces is focused on the implementation of artificial intelligence, especially in five main areas: calibration, noise suppression, communication, mental condition estimation, and motor imagery. The use of algorithms based on artificial intelligence and machine learning has proven to be very promising in these application domains, especially due to their ability to predict and learn from previous experience. Therefore, their implementation within medical technologies can contribute to more accurate information about the mental state of subjects, alleviate the consequences of serious diseases or improve the quality of life of disabled patients.

  • Název v anglickém jazyce

    Implementation of artificial intelligence and machine learning-based methods in brain-computer interaction

  • Popis výsledku anglicky

    Brain-computer interfaces are used for direct two-way communication between the human brain and the computer. Brain signals contain valuable information about the mental state and brain activity of the examined subject. However, due to their non-stationarity and susceptibility to various types of interference, their processing, analysis and interpretation are challenging. For these reasons, the research in the field of brain- computer interfaces is focused on the implementation of artificial intelligence, especially in five main areas: calibration, noise suppression, communication, mental condition estimation, and motor imagery. The use of algorithms based on artificial intelligence and machine learning has proven to be very promising in these application domains, especially due to their ability to predict and learn from previous experience. Therefore, their implementation within medical technologies can contribute to more accurate information about the mental state of subjects, alleviate the consequences of serious diseases or improve the quality of life of disabled patients.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF16_019%2F0000867" target="_blank" >EF16_019/0000867: Centrum výzkumu pokročilých mechatronických systémů</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Computers in Biology and Medicine

  • ISSN

    0010-4825

  • e-ISSN

    1879-0534

  • Svazek periodika

    163

  • Číslo periodika v rámci svazku

    107135

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    24

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    001023633000001

  • EID výsledku v databázi Scopus