脳波インターフェースによる車椅子ナビゲーションのための潜在場共有制御アプローチの可能性

科学分野:

• 神経科学; ロボット工学; リハビリテーション工学

背景:

• 脳波（EEG）ベースのブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）は、障害を持つ人々が外部デバイスを制御するための可能性を提供します。
• EEG信号の質の限界は、特に車椅子ナビゲーションのような複雑なタスクにおいて、BCIのパフォーマンスを妨げる可能性があります。
• 既存の脳制御車椅子（BCW）は、限られたまたは狭い環境での柔軟な移動に苦労しています。

研究 の 目的:

• EEGデコーディングと環境情報を統合したBCW用の共有コントローラーを開発および評価すること。
• 特に狭い場所での困難な状況でのBCWの柔軟な移動能力を強化すること。
• 提案された共有制御システムのパフォーマンスを、BCIのみの制御および従来のキーボード制御と比較すること。

主な方法:

• ポテンシャル場法を用いて共有コントローラーを設計し、EEGデコーディング結果（運動イメージパラダイム）と環境データを融合させました。
• 12人の被験者による仮想車椅子ナビゲーション実験と、5人の被験者による実際の実験を実施しました。
• 制御パフォーマンスは、キーボード制御、BCIのみの制御、および提案された共有制御の3つのモードで評価されました。

主要な成果:

• 共有コントローラーは、BCIのみの制御と比較して、一般的および狭い環境の両方でナビゲーションパフォーマンスを大幅に向上させました。
• 仮想複雑環境での成功率は8.33％から83.33％に増加し、実際の二方向ナビゲーションでは23.33％から66.67％に増加しました。
• 共有制御は、キーボード制御と同等の成功率（p>0.05）を達成し、実際のテストでは平均ナビゲーション時間を約100秒短縮しました。

結論:

• 提案された共有制御方法は、困難な狭い環境でのBCWの操縦性を向上させます。
• このアプローチは、移動障害を持つ人々の自立と生活の質を向上させるための有望なソリューションを提供します。
• 共有制御は、現在のBCIシステムの限界に対処するBCW技術における重要な進歩を表しています。