基于SSVEP的大脑与计算机接口中的疲劳因素和疲劳指数:系统性审查和元分析
Maedeh Azadi Moghadam1, Ali Maleki2
1Department of Biotechnology, Faculty of New Sciences and Technologies, Semnan University, Semnan, Iran.
Frontiers in human neuroscience
|December 6, 2023
概括
静态视觉唤起潜能 (SSVEP) 大脑计算机接口 (BCI) 中的视觉刺激会导致疲劳. 这次审查发现,有吸引力和多样化的刺激会减少疲劳,特定的EEG指标可以量化它.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 人与计算机的交互
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 疲劳是基于稳定状态视觉唤起潜能 (SSVEP) 的脑电脑接口 (BCI) 的现实应用的重要限制.
- 现有关于疲劳指标的研究显示出不一致性,需要进行全面审查.
- 定量指数通常用于评估视觉刺激对用户疲劳的影响.
研究的目的:
- 系统地审查和元分析与SSVEP-BCI相关的疲劳指数.
- 研究不同刺激模式对用户疲劳的影响.
- 确定可靠的定量措施,以评估BCI用户的疲劳.
主要方法:
- 一项系统性审查和对2000年至2022年间发表的研究的元分析.
- 纳入标准侧重于脑电图 (EEG) 研究,调查视觉任务期间的精神和视觉疲劳.
- 分析定量疲劳指标,包括频率指数,信号噪声比 (SNR),SSVEP振幅和多尺度.
主要成果:
- 包含吸引力和变化的刺激,如变焦运动,牛顿环运动和暗示模式,有效地减少BCI疲劳.
- 线索颜色有效缓解疲劳,而线索形状和背景不会显著影响它.
- 分析显示,在疲劳状态下,α和theta频谱振幅显著增加,SNR和SSVEP振幅下降.
结论:
- 这些发现可以为设计更优,更少疲劳的SSVEP-BCI刺激协议提供信息.
- 定量EEG指标可以可靠地评估用户的疲劳水平,而不依赖于自我报告.
- 这项研究为改善用户体验和BCI系统的长期可用性提供了基础.
