舌は口腔内に位置する審美的に有用な器官である。 それは少しだけ疲労の複雑な方法で動くことができます。 舌によって操作される支援技術に関する多くの研究は、麻痺した個人に対する舌-人間コンピュータインタフェースまたは舌-機械インタフェース(TMI)と呼ばれている。 しかし、それらの多くは、口の中や舌の上に置かれたセンサや磁気トレーサーなどのハードウェアからなる目障りなシステムです。 したがって、これらのアプローチは迷惑で、審美的に魅力がなく、非衛生的である可能性があります。 本研究では、1-D舌ベースの制御または支援技術上の通信のための機械学習アルゴリズムの成功の調査を介してのみglossokinetic電位を使用して自然で信頼性の高い舌-マシンインタフェースを開発することを目的としました。 Glossokinetic潜在的な応答は舌の先端が付いている頬の壁に触れることによって発生します。 この研究では、22-34歳の8人の男性と2人の女性の素朴な健康な被験者が参加しました。 機械学習アルゴリズムとして,線形判別分析,サポートベクターマシン,k最近傍を用いた。 その後、最大の成功率は、サポートベクターマシンで最高の参加者のための99%の精度を達成しました。 この研究は、障害者が自然で、目立たず、迅速かつ信頼性の高い方法で支援装置を制御するのに役立つ可能性があります。 さらに,GKPベースのTMIは,EEG信号から生じる重大な不十分さを有する従来の脳波(EEG)ベースの脳-コンピュータインタフェースの代替制御および通信チャネルであることが期待されている。

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