ターゲット検出のための脳-コンピュータインターフェースにおける急速なシリアルビジュアルプレゼンテーションパラダイムの10年:現在の状態とトレンド

科学分野:

• 神経科学
• コンピュータ科学
• 生物医学工学

背景:

• 電気脳図 (EEG) ベースの急速シリアルビジュアルプレゼンテーション (RSVP) は,脳-コンピュータインターフェース (BCI) の画像ターゲット検出を改善するための重要なパラダイムとして2015年以来登場しています.
• このパラダイムは主に健康な個人に利用され,より広範な適用の必要性を強調しています.
• このレビューは2015年から2024年の10年間の研究をカバーし,関連する86の出版物を分析しました.

研究 の 目的:

• 過去10年間における標的検出のためのEEGベースのRSVPの進歩を包括的に検討する.
• RSVP-BCIの研究における現在の傾向,限界,および将来の方向性を特定する.
• RSVPコミュニティの継続的な進歩のための将来の軌跡を明示する.

主な方法:

• Scopus と Web of Science を用いて体系的な文献レビューが行われました.
• 2015年から2024年までの論文をスクリーニングし,フィルタリングし,分析のために86件の論文が選択されました.
• RSVPの研究は,公的なデータセット,パラダイムエンコーディング,およびデコーディング方法によって分類され,8つのモードの組み合わせが検討されました.

主要な成果:

• 異なる対象グループやモダリティの組み合わせにおける多様なターゲットタイプに関する研究は,著しく不足していることがわかりました.
• これは,RSVP-BCIの将来的な発展の重要な機会を示しています.
• このレビューでは,各年齢層にわたる包摂性や強化された刺激インターフェースを含む改善の鍵となる分野を特定しました.

結論:

• このレビューは,データセット,エンコーディング,デコーディング方法,およびアプリケーションを含むRSVPベースのターゲット検出の進歩の包括的な概要を提供します.
• RSVP-BCIの将来的な開発は,包括性,ユーザーフレンドリーなインターフェース,および高度なアルゴリズムを優先すべきである.
• この発見は,将来の研究を導き,よりアクセシブルなRSVP-BCIシステムを育成することを目的としています.