2021
DOI: 10.3390/s21217244
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Use of Force Feedback Device in a Hybrid Brain-Computer Interface Based on SSVEP, EOG and Eye Tracking for Sorting Items

Abstract: Research focused on signals derived from the human organism is becoming increasingly popular. In this field, a special role is played by brain-computer interfaces based on brainwaves. They are becoming increasingly popular due to the downsizing of EEG signal recording devices and ever-lower set prices. Unfortunately, such systems are substantially limited in terms of the number of generated commands. This especially applies to sets that are not medical devices. This article proposes a hybrid brain-computer sys… Show more

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“…En la Figura 11 se presenta las metodologías utilizadas por los diferentes autores; una de ellas es el análisis de correlación canónica (CCA) (Boboc et al, 2019;Du et al, 2021;Gao et al, 2017;Lin et al, 2019;Yang et al, 2018;Zhang et al, 2017;Zhang et al, 2018) o, variaciones de este método, como el análisis de correlación canónica de banco de filtros (FBCCA) (Cao et al, 2021;Chen et al, 2018;Chen et al, 2020), el método eCCA-Y, desarrollado e implementado por Yin et al (2021) o, el método de análisis canónico de correlación basado en plantillas comunes optimizadas (OCT-CCA) (Peng et al, 2022). Entre otras metodologías, están las máquinas de vector soporte (SVM) (Han et al, 2019;Kubacki, 2021;Li et al, 2019;Rakshit et al, 2017), una de las más utilizadas, clasificadores lineales o clasificadores como la extensión al índice de sincronización multivariable empleado por Ha et al (2021)…”
Section: Métodos De Clasificaciónunclassified
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“…En la Figura 11 se presenta las metodologías utilizadas por los diferentes autores; una de ellas es el análisis de correlación canónica (CCA) (Boboc et al, 2019;Du et al, 2021;Gao et al, 2017;Lin et al, 2019;Yang et al, 2018;Zhang et al, 2017;Zhang et al, 2018) o, variaciones de este método, como el análisis de correlación canónica de banco de filtros (FBCCA) (Cao et al, 2021;Chen et al, 2018;Chen et al, 2020), el método eCCA-Y, desarrollado e implementado por Yin et al (2021) o, el método de análisis canónico de correlación basado en plantillas comunes optimizadas (OCT-CCA) (Peng et al, 2022). Entre otras metodologías, están las máquinas de vector soporte (SVM) (Han et al, 2019;Kubacki, 2021;Li et al, 2019;Rakshit et al, 2017), una de las más utilizadas, clasificadores lineales o clasificadores como la extensión al índice de sincronización multivariable empleado por Ha et al (2021)…”
Section: Métodos De Clasificaciónunclassified
“…Una interfaz cerebro-computador (BCI) es un sistema que permite la comunicación directa entre el cerebro y una máquina, por lo que también se llama interfaz cerebro-máquina (BMI, por sus siglas en inglés). Esta comunicación permite determinar la intención de un usuario para interactuar con un elemento de su entorno, por lo que puede ser utilizada para diversas aplicaciones como, por ejemplo, el control de drones (Dumitrescu et al, 2021), robots móviles (Liu et al, 2020), exoesqueletos (Gordleeva et al, 2017) o brazos robóticos (Achic et al, 2016;Chen et al, 2020;Du et al, 2021;Ha et al, 2021;Kubacki, 2021;Postelnicu et al, 2019;Rakshit et al, 2016;Yang et al, 2018;Zhang et al, 2017), usados principalmente en tareas de asistencia, permitiendo que personas con parálisis puedan manipular objetos y realizar diferentes tareas de forma independiente.…”
Section: Introductionunclassified
“…In a recent study by Kubacki (2021), the author proposed a novel hybrid BCI system for item sorting. The research is carried out using an industrial robot in the virtual model.…”
Section: Electrooculographymentioning
confidence: 99%
“…Currently, motor-impaired individuals and speech-impaired individuals can control a virtual computer cursor [ 8 ] and computer keyboard [ 9 , 10 ] to browse the web by means of noninvasive BCIs. Due to the inconvenience for patients with quadriplegia, many scholars have proposed BCIs based on steady-state visual evoked potential (SSEVP) and motor imagery (MI) to support wheelchair mobility to assist patients in walking [ 11 ], to control robotic arms instead of manual grasping [ 12 15 ], to control a robotic arm in place of an artificial arm [ 16 ], and to enable interaction by means of various other assistive devices [ 17 , 18 ]. Although single-mode BCIs have achieved some promising results in the abovementioned studies, hybrid BCIs based on multimodal signals and shared control systems can offer improved accuracy and interaction efficiency [ 19 ].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%