Feature extraction obtained by two classes motor imagery tasks using symbolic transfer entropy

Symbolic Transfer Entropy 를 이용한 왼손/오른손 상상 움직임에서의 특징 추출

  • Kang, Sung-Wook (BioComputing Lab., Gwangju Institute of Science and Technology) ;
  • Jun, Sung-Chan (BioComputing Lab., Gwangju Institute of Science and Technology)
  • 강성욱 (바이오컴퓨팅 연구실, 광주과학기술원) ;
  • 전성찬 (바이오컴퓨팅 연구실, 광주과학기술원)
  • Published : 2010.11.05

Abstract

Brain-Computer Interface (BCI) 는 뇌 신호를 이용하여 생각으로 기계 및 컴퓨터를 제어 할 수 있는 기술이다. 뇌전도(Electroencephalography, EEG) 를 이용한 본 연구는 왼쪽/오른쪽 손 상상 움직임 실험에 대해서 특징 추출 (feature extraction)에 관�� 연구로 총 9명의 피험자로부터 얻어진 뇌 전도 데이터를 이용하여 전통적인 방법 (Common Spatial Pattern, CSP 및 Fisher Linear Discriminant, FLDA)을 이용해 구한 분류 정확도와 본 논문에서 사용 된 Symbolic transfer entropy (STE)을 통해 얻어진 특징에 대한 결과를 보여 준다. 본 연구를 통하여 STE를 통한 특징 추출 방법이 의미가 있다고 생각한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 광주과학기술원 바이오광학영상센터, 한국연구재단, 정보통신산업진흥원