オンライン通信のための非侵襲的なMRCPベースのBCIです

科学分野:

• 神経科学は神経科学である.
• バイオメディカルエンジニアリング
• リハビリテーション技術 リハビリテーション技術

背景:

• 重度の運動障害を持つ個人は,しばしば信頼できるコミュニケーション方法が欠けている.
• 脳のコンピュータインターフェース (BCI) は,コミュニケーション能力を回復するための有望な道を提供します.
• 既存のBCIは,広範な校正または外部ヒントを必要とし,直感的な使用を制限する可能性があります.

研究 の 目的:

• EEG信号からの動きの意図を非同期的に検出するための新しいBCIシステムを開発し,評価する.
• ボタンを押すようにして,スペリングアプリケーションを制御するためのタスクアグノスティックなフレームワークを作成します.
• 運動障害のある人のコミュニケーションを可能にするシステムのパフォーマンスを評価する.

主な方法:

• EEGデータから運動関連の皮質ポテンシャル (MRCPs) を検出するためにBCIシステムが開発されました.
• システムは,外部から誘導を受けることなく,自己発起の動きを非同期的に検出します.
• 列列スキャナー (3x3と5x5) を使った綴りインターフェースは,BCIによって5文字の単語を入力するために制御されました.

主要な成果:

• MRCPベースの分類器は,異なるインターフェース構成で一貫した検出パフォーマンスを示しました.
• 参加者は平均54.4%の真の陽性率 (TPR) を達成し,ターゲットキャラクターの60.9%を正しく選択しました.
• 5文字の単語は,41.7%の試みで,誤った陽性の割合が低い.

結論:

• 開発されたBCIシステムは,運動障害のある人のための非侵襲的なコミュニケーション支援として潜在性を示しています.
• タスクアグノスティックでMRCPベースのアプローチは,さまざまなアプリケーションに堅牢で適応可能な制御を提供します.
• この研究は,直感的で,自発的な制御と最小限の校正を備えた,将来の家庭用BCIの基礎を築きます.