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Conference papers

L'ACI : un outil pour les Interfaces Cerveau-Machine

Abstract : Résumé – La majorité des études utilisant l'ACI pour les systèmes BCI exploitent soit FastICA soit INFOMAX, sans réelle justification. L'objectif de notre article est d'attirer l'attention des utilisateurs des ACI, dans le contexte des BCI, sur la nécessité de choisir la méthode d'ACI la plus appropriée. Six méthodes d'ACI, les plus connues de la littérature, sont retenues. Une étude comparative de leurs performances, par le biais de simulations physiologiquement réalistes est menée. Les résultats obtenus laissent envisager qu'un choix judicieux d'une méthode d'ACI peut significativement améliorer les performances du système BCI. Abstract – Several studies dealing with ICA-based BCI systems have been reported. Most of them have considered only a limited number of ICA methods, namely FastICA and INFOMAX. The aim of this paper is to underline the importance of selecting an appropriate ICA method. Six ICA algorithms (namely SOBI, COM2, JADE, ICAR, FastICA and INFOMAX) among those that are widely used in ICA community are considered. A comparative study of performances of these algorithms is then conducted on simulated electrophysiological data. Results show that an appropriate selection of ICA algorithm may significantly improve the capabilities of BCI systems.
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https://www.hal.inserm.fr/inserm-00188326
Contributor : Lotfi Senhadji <>
Submitted on : Friday, November 16, 2007 - 1:06:03 PM
Last modification on : Tuesday, May 26, 2020 - 6:50:28 PM
Long-term archiving on: : Monday, April 12, 2010 - 2:27:13 AM

Identifiers

  • HAL Id : inserm-00188326, version 1

Citation

Amar Kachenoura, Laurent Albera, Lotfi Senhadji, Pierre Comon. L'ACI : un outil pour les Interfaces Cerveau-Machine. 21ème Colloque sur le Traitement du Signal et des Images, 2007. GRETSI 2007, Nov 2007, Troyes, France. pp.677-680. ⟨inserm-00188326⟩

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