Design considerations for long term non-invasive brain computer interface training with tetraplegic CYBATHLON pilot
Several studies in the recent past have demonstrated how Brain Computer Interface (BCI) technology can uncover the neural mechanisms underlying various tasks and translate them into control commands. While a multitude of studies have demonstrated the theoretic potential of BCI, a point of concern is...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Robinson, Neethu, Chouhan, Tushar, Mihelj, Ernest, Kratka, Paulina, Debraine, Frédéric, Wenderoth, Nicole, Guan, Cuntai, Lehner, Rea |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/154060 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Emerging trends in BCI-robotics for motor control and rehabilitation
بواسطة: Robinson, Neethu, وآخرون
منشور في: (2024) -
Wavlet phase-locking based binary classification of hand movement directions from EEG
بواسطة: Chouhan, Tushar, وآخرون
منشور في: (2020) -
Adaptive transfer learning for EEG motor imagery classification with deep convolutional neural network
بواسطة: Zhang, Kaishuo, وآخرون
منشور في: (2022) -
Genetic algorithm based deep learning model adaptation for improvising the motor imagery classification
بواسطة: R, Vishnupriya, وآخرون
منشور في: (2024) -
Neurophysiological predictors and spectro-spatial discriminative features for enhancing SMR-BCI
بواسطة: Robinson, Neethu, وآخرون
منشور في: (2020)