H28: A portable low-cost ssvep-based eeg signal processing unit along with visual stimuli

Abstract

A brain-computer interface (BCI) yields a communication between the human brain and other devices without getting the peripheral muscles involved. One common method to fulfill this objective is to analyze the evoked responses from the brain’s visual cortex (SSVEP) caused by gazing at a constantly flickering target, i.e., the visual stimulus. Most of the current SSVEP-based BCI systems are not able to concurrently satisfy the criteria of portability, cost-efficiency and accuracy. In this paper, a portable inexpensive device is presented and evaluated. This device is capable of recording and processing the electroencephalography (EEG) signals simultaneously with the help of a 32-bit STM32 F429 Cortex-M4 microcontroller. Amplitude spectral density analysis is implemented to classify the recorded data using the Goertzel algorithm instead of the widely used fast Fourier transform (FFT). This is a key feature which enables micro-controllers to be used as signal acquisition and processing units. The developed system performs the classification procedure on 4 channels of EEG data in less than 100 ^s immediately after it receives the necessary amount of data. A mean accuracy of 89.40% and a mean information transfer rate (ITR) of 20.83 bits/min were achieved.

Інтерфейс нейро-комп'ютер (ІНК) забезпечує зв'язок між людським мозком і іншими пристроями, не залучаючи периферійні м'язи. Одним з поширених методів для досягнення цієї мети є аналіз викликаних зорових реакцій кори головного мозку (SSVEP), викликаних наглядом за постійно мерехтливою мішенню, тобто візуальним стимулом. Більшість сучасних систем ІНК на основі SSVEP не можуть одночасно задовольняти критеріям мобільності, рентабельності і точності. У цій статті представлений і оцінений портативний недорогий пристрій. Цей пристрій здатний одночасно реєструвати і обробляти сигнали електроенцефалографії (ЕЕГ) за допомогою 32-розрядного мікроконтролера STM32 F429 Cortex-M4. Амплітудний спектральний аналіз щільності використовується для класифікації записаних даних з використанням алгоритму Герцеля замість широко використовуваного швидкого перетворення Фур'є (ШПФ). Це ключова функція, яка дозволяє використовувати мікроконтролери в якості блоків збору і обробки сигналів. Розроблена система виконує процедуру класифікації по 4 каналам даних ЕЕГ менш ніж за 100 мкс відразу ж після отримання необхідної кількості даних. Досягнуто середня точність 89,40% і середня швидкість передачі інформації (ITR) 20,83 біт / хв.

Интерфейс нейро-компьютер (ИНК) обеспечивает связь между человеческим мозгом и другими устройствами, не вовлекая периферийные мышцы. Одним из распространенных методов для достижения этой цели является анализ вызваемых зрительных реакций коры головного мозга (SSVEP), вызванных наблюдением за постоянно мерцающей мишенью, т. е. визуальным стимулом. Большинство современных систем ИМК на основе SSVEP не могут одновременно удовлетворять критериям мобильности, рентабельности и точности. В этой статье представлено и оценено портативное недорогое устройство. Это устройство способно одновременно регистрировать и обрабатывать сигналы электроэнцефалографии (ЭЭГ) с помощью 32-разрядного микроконтроллера STM32 F429 Cortex-M4. Амплитудный спектральный анализ плотности используется для классификации записанных данных с использованием алгоритма Герцеля вместо широко используемого быстрого преобразования Фурье (БПФ). Это ключевая функция, которая позволяет использовать микроконтроллеры в качестве блоков сбора и обработки сигналов. Разработанная система выполняет процедуру классификации по 4 каналам данных ЭЭГ менее чем за 100 мкс сразу же после получения необходимого количества данных. Достигнута средняя точность 89,40% и средняя скорость передачи информации (ITR) 20,83 бит / мин.