歌唱イメージングをEEGベースのブレイン・コンピュータ・インターフェースの追加または代替制御タスクとして調査する

科学分野:

• 神経科学
• 生体医工学
• ヒューマンコンピュータインタラクション

背景:

• BCIは、身体運動なしでのコミュニケーションと制御を可能にし、通常は運動イメージング（MI）タスクを使用する。
• 現在のBCIは、しばしば限定的なMIタスク（例：手、足、舌）を分類するため、コマンドオプションとシステムユーティリティが制限される。
• メンタルタスクのレパートリーを拡大することは、BCI機能とユーザーエクスペリエンスを向上させるために不可欠である。

研究 の 目的:

• 歌唱イメージング（SI）をBCIの新しいメンタルタスクとして有効性を調査すること。
• SIを従来のMIパラダイムの代替および追加タスクとして評価すること。
• マルチクラスBCIシナリオにおけるSIの包含が達成可能なコマンド数に与える影響を評価すること。

主な方法:

• MI（手、足、舌）、SI、および安静状態を実行している14人の参加者から収集されたEEGデータ。
• 特徴抽出にフィルターバンク共通空間パターン（FBCSP）を使用。
• ランダムフォレストアルゴリズムを2クラス、4クラス、5クラス、6クラスの設定で分類に使用。

主要な成果:

• SIを組み込んだ分類精度は、2クラス、4クラス、5クラスのシナリオにおいて、MIタスクのサブセットと同等であった。
• 6クラスのシナリオでは、平均精度は約60%に達し、一部の参加者は70%を超えた。
• タスクの難易度や好みに関する主観的なフィードバックも収集された。

結論:

• 歌唱イメージング（SI）は、運動イメージングベースのBCI（MI-BCI）の実行可能な追加または代替タスクである。
• SIは利用可能なコマンド数を増やすことができ、BCIシステムの機能容量を向上させる。
• この研究は、タスクオプションを拡大することにより、より柔軟でユーザー中心のBCIアプリケーションの開発を進める。