モーターリハビリテーションのためのEEGベースの脳コンピューターインターフェイスデータベース

加工センターとしての人間の脳は、身体、認知、感情、社会的機能を制御し、知覚、信号分析、意思決定を可能にします。 ただし、これらの機能は、外傷性（頭への打撃）または非外傷性因子（とりわけ脳卒中、感染症など）に起因する脳損傷（ABI）の影響を受ける可能性があります。 毎年、ABIの約5,500万件の新しい症例が報告されており、後遺症は患者とその家族の生活の質に影響を与える可能性があります。 このシナリオは、失われた能力を緩和および回復するためのツールの研究を推進しています。 アルゼンチンの国立エントレリオス大学の工学部のリハビリテーション工学および神経筋および感覚研究センター（CIRINS）は、EEGベースの脳計測インターフェース（BCI）を使用したモーターリハビリテーションツールの革新に重点を置いて、神経筋および感覚リハビリテーションシステムを開発しました。 これらのBCIは、経済と汎用性を際立たせ、運動機能のリハビリテーションに大きな影響を示しています。 BCIの課題には、信号の複雑さ、アーティファクト、および人間間のばらつきが含まれるため、ユーザーの意図とキャリブレーション時間の延長を推定することが困難です。 これらの問題を緩和するために、深い学習と辞書学習に基づく戦略が提案されており、データのまばらな表現を可能にし、ノイズと欠損データを堅牢にしているが、分類に課題がある。 この研究では、このタイプのシグナルの処理と特徴抽出のための新しいアルゴリズムの開発に適用される脳波信号のデータベースを開発し、リハビリテーションプロセスをサポートするテクノロジーの開発に貢献することを提案しています。