一个基于高频SSVEP和sEMG的高速混合BCI系统

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 混合脑电脑接口 (BCI) 将多个生物信号与脑电图 (EEG) 集成,以提高系统性能.
• 稳态视觉唤起电位 (SSVEP) 和表面电肌图 (sEMG) 是流行的非侵入性BCI信号,因为它们易于使用和高信号噪声比 (SNR).
• 现有的基于SSVEP的BCI经常使用低频刺激,可能会影响用户的舒适性和实际适用性.

研究的目的:

• 开发和评估一种新的混合BCI系统,将高频SSVEP和sEMG信号结合起来.
• 为了提高BCI系统的性能和舒适性,用于拼写应用.
• 为了证明融合高频SSVEP和sEMG的可行性,以增强BCI功能.

主要方法:

• 同时采集来自参与者的脑电图 (EEG) 和表面肌电图 (sEMG) 信号.
• 对EEG (对于高频SSVEP) 和sEMG信号进行独立分析.
• 分析的SSVEP和sEMG数据的融合,以确定拼写的目标刺激.
• 开发的混合BCI系统的在线性能评估.

主要成果:

• 开发的混合BCI系统实现了88.07±1.43%的平均精度.
• 该系统显示了159.12 ± 4.31比特/分钟的高信息传输速率 (ITR).
• 高频SSVEP和sEMG信号的融合在提高BCI整体性能方面被证明是有效的.

结论:

• 高频SSVEP与sEMG的集成为开发先进的混合BCI提供了一个有希望的方法.
• 与现有方法相比,拟议的系统在准确性和信息传输速度方面取得了显著的改进.
• 这种混合的BCI方法显示了实际应用的潜力,特别是拼写任务,通过提高用户体验和系统效率.