ब्रेन मशीन इंटरफेस के प्रदर्शन को सुधारने के लिए पैसिव फीडबैक के रूप में SSVEP का मूल्यांकन

शाओचेंग वांग, एहसान टारकेश एस्वाहानी, सुंदरराजन वी। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय रिवरसाइड

सारांश

ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस पर अनुसंधान मुख्य रूप से मोटर इमेजरी कार्यों पर केंद्रित रहा है जैसे कि कंप्यूटर स्क्रीन पर एक कर्सर या अन्य वस्तुओं के आंदोलन से संबंधित कार्य। ऐसी अनुप्रयोगों में, यह महत्वपूर्ण है कि उपयोगकर्ता कब किसी वस्तु को स्थानांतरित करने में रुचि रखते हैं और कब उपयोगकर्ता इस कार्य में सक्रिय नहीं है, यह पहचानना। यह पेपर मोटर इमेजरी के दौरान उपयोगकर्ता की मानसिक स्थिति की पुष्टि करने के लिए स्थिर अवस्था दृश्य प्रेरित संभाव्यता (SSVEP) को एक प्रतिक्रिया तंत्र के रूप में मानता है। ये संभावनाएँ तब उत्पन्न होती हैं जब कोई विषय रुचि की एक चमकती वस्तु की ओर देखता है। इस पेपर में चार विभिन्न प्रयोग किए गए हैं। विषयों से कहा जाता है कि वे एक निर्दिष्ट दिशा में चमकती वस्तु के आंदोलन की कल्पना करें। अगर विषय इस कार्य में संलग्न है, तो SSVEP संकेत दृश्य पर्ण मंडल में पता लगाया जाएगा और इसलिए मोटर इमेजरी कार्य की पुष्टि होती है। प्रयोग के दौरान, दृश्य पर्ण मंडल के निकट 4 स्थानों पर ईईजी संकेत रिकॉर्ड किया जाता है। एक वजन योजना का उपयोग करते हुए, रिकॉर्ड किए गए संकेतों का सबसे अच्छा संयोजन चुना जाता है ताकि चमकती आवृत्ति की उपस्थिति का मूल्यांकन किया जा सके। प्रयोगात्मक परिणाम यह दर्शाते हैं कि जुगनू जैसी वस्तुओं के जटिल मोटर इमेजरी में भी SSVEP का पता लगाया जा सकता है। SSVEP फीडबैक के लिए नवीनीकरण समय 0.5 सेकंड सेट होने पर 85% की पहचान दर हासिल की जाती है।

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