Omurilik yaralanması olan bireylerde EEG sinyallerinin sınıflandırılması

Elektroensefalogram (EEG), kafa derisine stratejik olarak yerleştirilen elektrotlar aracılığıyla kaydedilen beynin elektriksel aktivitesini ifade eder. EEG, bireyler ile çevreleri arasında bir iletişim kanalı kurma, beyin fonksiyonlarını anlama ve hem tanı hem de tedavi amaçlı müdahalelere destek olma gibi çeşitli uygulamalara sahiptir. EEG bileşenleri arasında, istemli hareketlerin planlanması ve gerçekleştirilmesiyle ilişkili nöral sinyaller olan Hareketle İlişkili Kortikal Potansiyeller (MRCP'ler), bu uygulamaların ilerlemesinde önemli bir rol oynamaktadır.Bu araştırma, EEG sinyallerinin sınıflandırılmasını, iki farklı özellik çıkarma tekniği olan Hadamard Temel Yöntemi ve Detrend Edilmiş Varyans Tabanlı MRCP Özellik Çıkarma (VB-MFED) yaklaşımı kullanarak incelemektedir.Hadamard Temel Yöntemi, EEG sinyallerini benzersiz temel fonksiyonlara ayrıştırmak için ortogonal dönüşümleri kullanarak kritik nöral aktivitelerin daha yüksek bir hassasiyetle çıkarılmasını sağlar. Buna karşılık, VB-MFED, Hareketle İlişkili Kortikal Potansiyellerin (MRCP'ler) çıkarılmasını geliştirmek için özel olarak tasarlanmış, optimize edilmiş bir yöntemdir. Uyarlamalı filtreleme, temel çizgi düzeltme ve uzamsal filtreleme gibi optimize edilmiş ön işleme adımları içererek, hareketle ilgili görevlerle ilişkili nöral sinyalleri izole eder ve güçlendirir.Bu çalışma, omurilik yaralanması (SCI) olan bireylerde el açma, palmar kavrama, lateral kavrama, pronasyon ve supinasyon gibi belirli hareket türlerine odaklanarak, denenen hareketlerle ilişkili MRCP'lerin sınıflandırılmasına odaklanmaktadır. Deneysel sonuçlar, VB-MFED yaklaşımının geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek sınıflandırma doğruluğu sağladığını göstermekte, gerçek zamanlı uygulamalar için potansiyelini ortaya koymaktadır. Bulgular, MRCP'lerin gelişmiş beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) sistemlerinde kullanımının uygulanabilirliğini vurgulamakta ve motor bozuklukları olan bireyler için yenilikçi nöroreabilitasyon çözümleri için temel oluşturmaktadır.