Evaluacija i razvoj sustava za automatsku identifikaciju relevantne moždane aktivnosti : diplomski rad - Zadro, Ivana (I. Zadro, 2014)
Sažetak na hrvatskom: U ovom radu je predložena metoda za identifikaciju diskriminativnih uzoraka moždane aktivnosti s primjenom za mozak-računalo sučelje (eng. Brain Computer Interface). Višekanalni EEG signal se segmentira u diskriminativne klastere u prostorno-vremensko-frekvencijskoj domeni. Klasteriranje započinje procjenom relevantnosti u spektralnoj domeni signala pomoću Fisherovog koefcijenta i određivanjem praga te završava spektralnim klasteriranjem. Metoda ima sposobnost ekstrakcije uzoraka moždane aktivnosti u prostoru, vremenu i frekvenciji specifični za pojedini subjekt. Evaluacija predložene metode se vrši na primjeru klasifikacije EEG snimki različitih zamišljenih motoričkih radnji. Tehnika Common Spatial Patterns (CSP) se primjenuje za ekstrakciju značajki iz svakog klastera. Algoritam se primjenjuje na sve subjekte iz podatkovnog seta IIa s BCI natjecanja IV te na subjekte iz podatkovnog seta IVa s BCI natjecanja III. Za oba podatkovna seta dobivene prosječne točnosti klasifikacije nadmašuju one dobivene komparativnom metodom Filter Bank Common Spatial Patterns (FBCSP).