tungan är ett estetiskt användbart organ beläget i munhålan. Det kan röra sig på komplexa sätt med mycket lite trötthet. Många studier om hjälpmedel som drivs av tunga kallas tunga-mänskliga datorgränssnitt eller tunga-maskingränssnitt (TMI) för förlamade individer. Men många av dem är påträngande system som består av hårdvara som sensorer och magnetisk spårare placerad i munnen och på tungan. Därför kan dessa tillvägagångssätt vara irriterande, estetiskt tilltalande och ohygieniska. I denna studie syftade vi till att utveckla ett naturligt och pålitligt tungmaskingränssnitt med enbart glossokinetiska potentialer via undersökning av framgången med maskininlärningsalgoritmer för 1-d tungbaserad kontroll eller kommunikation om hjälpmedel. Glossokinetiska potentiella svar genereras genom att vidröra bukkala väggar med spetsen av tungan. I denna studie deltog åtta manliga och två kvinnliga naiva friska försökspersoner i åldern 22-34 år. Linjär diskriminantanalys, stödvektormaskin och k-närmaste granne användes som maskininlärningsalgoritmer. Då uppnåddes den största framgångsgraden en noggrannhet på 99% för den bästa deltagaren i support vector machine. Denna studie kan tjäna funktionshindrade att kontrollera hjälpmedel på ett naturligt, diskret, snabbt och pålitligt sätt. Dessutom förväntas att GKP-baserad TMI kan vara alternativ kontroll-och kommunikationskanal för traditionell elektroencefalografi (EEG)-baserade hjärn-datorgränssnitt som har betydande brister som uppstått från EEG-signalerna.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.