WO2024167397 - A METHOD OF PROCESSING BRAIN SIGNALS IN A BRAIN-COMPUTER INTERFACE SYSTEM

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Publication Number WO/2024/167397
Publication Date 15.08.2024
International Application No. PCT/MY2024/050008
International Filing Date 06.02.2024
Title **
[English] A METHOD OF PROCESSING BRAIN SIGNALS IN A BRAIN-COMPUTER INTERFACE SYSTEM
[French] PROCÉDÉ DE TRAITEMENT DE SIGNAUX CÉRÉBRAUX DANS UN SYSTÈME D'INTERFACE CERVEAU-MACHINE
Applicants **
RAFFLES ISKANDAR SDN BHD G-05, Medini 7, Jalan Medini Sentral 5 Bandar Medini Iskandar Malaysia Johor Bahru, 79250, MY
Inventors
ARSOVKI, Sasa G-05, Medini 7, Jalan Medini Sentral 5 Bandar Medini Iskandar Malaysia Johor Bahru, 79250, MY
Priority Data
PI2023000598   07.02.2023   MY
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Abstract[English] The present invention relates to a method (100) of processing brain signals in a brain-computer interface system. The method (100) comprises the steps of obtaining a plurality of brain signals from a brain signal measurement device (101); analysing the brain signals through clustering and matrix transposing (102); extracting features of the analysed brain signals (103); characterized by dividing the extracted features into a plurality of slices (104); transforming the slices into a plurality of grey scale images (105); classifying the brain signals based on the grey scale images through a deep learning classifier (106); and translating the classified brain signals into commands (107).[French] La présente invention concerne un procédé (100) de traitement de signaux cérébraux dans un système d'interface cerveau-machine. Le procédé (100) comprend les étapes consistant à obtenir une pluralité de signaux cérébraux à partir d'un dispositif de mesure de signaux cérébraux (101) ; à analyser les signaux cérébraux par regroupement et transposition matricielle (102) ; à extraire des caractéristiques des signaux cérébraux analysés (103) ; caractérisé par la division des caractéristiques extraites en une pluralité de tranches (104) ; à transformer les tranches en une pluralité d'images à niveaux de gris (105) ; à classer les signaux cérébraux sur la base des images à niveaux de gris par l'intermédiaire d'un classificateur d'apprentissage profond (106) ; et à traduire les signaux cérébraux classés en commandes (107).
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