생체의학 신호 처리 딥러닝

생체의학 신호 처리 딥러닝

 

 

BCI (Brain-Computer Interface) 또는 BMI (Brain-Machine Interface) 장치는 뇌 활동 신호와 외부 컴퓨터 또는 기타 장치 간의 직접적인 통신 경로 (양방향 정보 흐름)를 제공하는 통신 시스템이다. BCI 장치를 사용하여 실시간으로 뇌파 (EEG) 데이터를 얻는 과정이 필요하다. 데이터는 이미 FFT (고속 푸리에 변환) 알고리즘을 사용하여 주파수 영역으로 변환된다. 그런 다음 Python 프로그래밍 언어와 관련 과학 및 숫자 라이브러리 중 일부를 사용하여 데이터를 사전 처리한다.

 

뇌파 신호는 전극을 통해 두피에서 비침습적으로 전기적 활동을 기록한다. EEG 신호의 최대 진폭은 100mV이고 주파수 범위는 0–100Hz이다. 이러한 신호는 델타, 세타, 알파, 베타 및 감마파로 분류된다. 델타파는 가장 낮은 주파수 범위, 즉 0  ~4Hz를 갖는다. 세타파와 알파파의 주파수 범위는 각각 4~8Hz와 9~13Hz이다. 마지막으로 베타파의 주파수 범위는 14~30Hz이고 감마파의 주파수 범위는 30~100Hz이다.

 

EEG 신호를 사용하여 로봇을 제어하기 위해 BCI (뇌-컴퓨터 인터페이스 장치)가 사용된다. BCI는 인간의 뇌 신호를 사용하여 외부 장치를 제어하거나 통신하는 시스템이다. BCI 시스템에는 신호 수집, 신호 처리, 출력 제어 및 작동 프로토콜의 네 가지 주요 기능이 있다.