セミセルフペースのEEG脳のコンピューターインターフェイスに向けて：専用の時間スロットでの非開始状態からの解読開始状態

脳コンピューターインターフェイス（BCIS）は、環境と相互作用するための代替手段を、神経学的に障害のある個人の広範なクラスに提供します。多くのBCIは「同期」システムであり、システムは相互作用のタイミングを設定し、各プロンプトで被験者が発行しているコントロールコマンドを推測しようとします。対照的に、「非同期」BCISの被験者は相互作用をペースし、システムは被験者の制御コマンドがいつ発生するかを判断する必要があります。この論文では、両方のアプローチの強みに基づいたBCIの新しいアイデアを提案します。被験者は外部からペースを合わせており、BCIは、専用の時間スロットでコントロールを開始するという被験者の意図を解読することにより、制御コマンドが発行される時期を決定することができます。ランダムにインターリーブされた試験を受けた単一のタスクは、2種類の試験の感覚および運動要件が非常にほぼ同じである場合、開始および非開始状態を誘導するための刺激として使用できるかどうかをテストするために設計されました。さらに、開始状態と非開始状態の差別に関する重要な問題が研究されました。これら2つの状態を区別するEEGスペクトルパワーの能力をテストしました。4つの標準的なEEG周波数帯域のうち、頭頂部頭皮質に記録されたベータ帯バンドパワーは、最高のパフォーマンスを提供し、開始および非開始状態の正しい分類で86％の平均精度を達成しました。さらに、頭頂部および運動領域に記録されたデルタバンドのパワーは、良好なパフォーマンスをもたらし、したがって、これら2つの精神状態を差別するための代替機能としても使用できます。結果は、従来のEEG機能に基づいたBCI設計に対する提案されたアイデアの生存率を示しています。私たちの提案は、従来の同期BCIよりも被験者に大きな柔軟性を提供しながら、完全に非同期BCIの信号検出課題を軽減する可能性を提供します。

Brain computer interfaces (BCIs) offer a broad class of neurologically impaired individuals an alternative means to interact with the environment. Many BCIs are "synchronous" systems, in which the system sets the timing of the interaction and tries to infer what control command the subject is issuing at each prompting. In contrast, in "asynchronous" BCIs subjects pace the interaction and the system must determine when the subject's control command occurs. In this paper we propose a new idea for BCI which draws upon the strengths of both approaches. The subjects are externally paced and the BCI is able to determine when control commands are issued by decoding the subject's intention for initiating control in dedicated time slots. A single task with randomly interleaved trials was designed to test whether it can be used as stimulus for inducing initiation and non-initiation states when the sensory and motor requirements for the two types of trials are very nearly identical. Further, the essential problem on the discrimination between initiation state and non-initiation state was studied. We tested the ability of EEG spectral power to distinguish between these two states. Among the four standard EEG frequency bands, beta band power recorded over parietal-occipital cortices provided the best performance, achieving an average accuracy of 86% for the correct classification of initiation and non-initiation states. Moreover, delta band power recorded over parietal and motor areas yielded a good performance and thus could also be used as an alternative feature to discriminate these two mental states. The results demonstrate the viability of our proposed idea for a BCI design based on conventional EEG features. Our proposal offers the potential to mitigate the signal detection challenges of fully asynchronous BCIs, while providing greater flexibility to the subject than traditional synchronous BCIs.