Tytuł pozycji:
Review of solutions for the application of example of machine learning methods for Motor Imagery in correlation with Brain-Computer Interfaces
Presently, numerous public databases presenting the collected EEG signals, including the ones in the scope of Motor Imagery (MI), are available. Simultaneously, machine-learning methods, which enable effective and fast discovering of information, also in the sets of biomedical data, are constantly being developed. In this paper, a set of 30 of some of the latest scientific publications from the years 2016-2021 has been analyzed. The analysis covered, among others: public data repositories in the form of EEG signals as input data; numbers and types of the analyzed tasks in the scope of MI in the above-mentioned databases; and Deep Learning (DL) architectures.
Obecnie dostępne są liczne ogólnodostępne bazy danych prezentujące zebrane sygnały EEG, w tym z zakresu obrazowania motorycznego (MI). Jednocześnie stale rozwijane są metody uczenia maszynowego, które umożliwiają efektywne i szybkie odkrywanie informacji, także w zbiorach danych biomedycznych. W niniejszym artyule przeanalizowano zestaw 30 spośród najnowszych publikacji naukowych z lat 2016- 2021. Analizie poddano m.in.: publiczne repozytoria danych w postaci sygnałów EEG jako dane wejściowe; liczby i rodzaje analizowanych zadań z zakresu obrazowania motorycznego w ww. bazach; i architektury Deep Learning (DL).
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).
