초록
이 논문은 전두엽 전기뇌파(ECoG) 신호로부터 손가락 굴곡을 예측하는 것을 목표로 한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 경쟁 대회 IV에서 우승한 방법을 제시한다. 최근 ECoG 기반 BCI는 연구계의 주목을 받고 있다. 실제로 ECoG는 전통적인 EEG 기록에 비해 더 높은 공간 해상도와 우수한 신호 품질을 제공할 뿐만 아니라 장기적 사용에도 적합하다. 이러한 특성은 정밀한 뇌 활동을 복원하고 효과적인 ECoG 기반 신경의학적 보조기기(신경의학적 보철물)를 구현할 수 있게 한다. 신호 처리는 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에서 뇌 신호를 명령으로 변환하는 데 있어 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 특정 주파수 대역의 ECoG 신호의 진폭 변조를 기반으로 한 선형 회귀 방법을 제안하며, 개별 손가락 굴곡 예측을 위한 단기 기억을 포함하고 있다. 제안된 방법의 효과성은 BCI 경쟁 대회 IV의 데이터셋 4에서 예측된 손가락 굴곡 값과 실제 기록된 값 사이의 상관계수를 가장 높게 달성함으로써 입증되었다.