脳・マシン・インターフェースの性能向上のための受動的フィードバックとしてのSSVEPの評価
ヌリ・ジャヴィット
更新日
2012/08/16
脳・マシン・インターフェースの性能向上のための受動的フィードバックとしてのSSVEPの評価
ヌリ・ジャヴィット
更新日
2012/08/16
脳・マシン・インターフェースの性能向上のための受動的フィードバックとしてのSSVEPの評価
ヌリ・ジャヴィット
更新日
2012/08/16
カリフォルニア大学リバーサイド校、Shaocheng Wang、Ehsan Tarkesh Esfahani、Sundararajan V.
要約
脳コンピューターインターフェースの研究は、主にコンピュータ画面上のカーソルや他のオブジェクトの移動を伴うような運動イメージタスクに焦点を当ててきました。このようなアプリケーションでは、ユーザーがオブジェクトを移動させることに関心があるときと、ユーザーがこのタスクにアクティブでないときを検出することが重要です。本論文では、運動イメージにおけるユーザーの精神状態を確認するためのフィードバックメカニズムとして、定常状態視覚誘発電位（SSVEP）を評価します。これらの電位は、被験者が点滅する関心のあるオブジェクトを見たときに誘発されます。本論文では4つの異なる実験が行われます。被験者は、特定の方向に点滅するオブジェクトの動きをイメージするように求められます。被験者がこのタスクに関与している場合、視覚皮質でSSVEP信号が検出され、それによって運動イメージタスクが確認されます。実験中、視覚皮質付近の4つの位置でEEG信号が記録されます。重み付けスキームを使用して、記録された信号の最適な組み合わせが選択され、点滅周波数の存在が評価されます。実験結果は、点滅するオブジェクトの複雑な運動イメージにおいてもSSVEPが検出可能であることを示しています。SSVEPフィードバックの更新時間を0.5秒に設定した状態で、85%の検出率が達成されました。
カリフォルニア大学リバーサイド校、Shaocheng Wang、Ehsan Tarkesh Esfahani、Sundararajan V.
要約
脳コンピューターインターフェースの研究は、主にコンピュータ画面上のカーソルや他のオブジェクトの移動を伴うような運動イメージタスクに焦点を当ててきました。このようなアプリケーションでは、ユーザーがオブジェクトを移動させることに関心があるときと、ユーザーがこのタスクにアクティブでないときを検出することが重要です。本論文では、運動イメージにおけるユーザーの精神状態を確認するためのフィードバックメカニズムとして、定常状態視覚誘発電位（SSVEP）を評価します。これらの電位は、被験者が点滅する関心のあるオブジェクトを見たときに誘発されます。本論文では4つの異なる実験が行われます。被験者は、特定の方向に点滅するオブジェクトの動きをイメージするように求められます。被験者がこのタスクに関与している場合、視覚皮質でSSVEP信号が検出され、それによって運動イメージタスクが確認されます。実験中、視覚皮質付近の4つの位置でEEG信号が記録されます。重み付けスキームを使用して、記録された信号の最適な組み合わせが選択され、点滅周波数の存在が評価されます。実験結果は、点滅するオブジェクトの複雑な運動イメージにおいてもSSVEPが検出可能であることを示しています。SSVEPフィードバックの更新時間を0.5秒に設定した状態で、85%の検出率が達成されました。
カリフォルニア大学リバーサイド校、Shaocheng Wang、Ehsan Tarkesh Esfahani、Sundararajan V.
要約
脳コンピューターインターフェースの研究は、主にコンピュータ画面上のカーソルや他のオブジェクトの移動を伴うような運動イメージタスクに焦点を当ててきました。このようなアプリケーションでは、ユーザーがオブジェクトを移動させることに関心があるときと、ユーザーがこのタスクにアクティブでないときを検出することが重要です。本論文では、運動イメージにおけるユーザーの精神状態を確認するためのフィードバックメカニズムとして、定常状態視覚誘発電位（SSVEP）を評価します。これらの電位は、被験者が点滅する関心のあるオブジェクトを見たときに誘発されます。本論文では4つの異なる実験が行われます。被験者は、特定の方向に点滅するオブジェクトの動きをイメージするように求められます。被験者がこのタスクに関与している場合、視覚皮質でSSVEP信号が検出され、それによって運動イメージタスクが確認されます。実験中、視覚皮質付近の4つの位置でEEG信号が記録されます。重み付けスキームを使用して、記録された信号の最適な組み合わせが選択され、点滅周波数の存在が評価されます。実験結果は、点滅するオブジェクトの複雑な運動イメージにおいてもSSVEPが検出可能であることを示しています。SSVEPフィードバックの更新時間を0.5秒に設定した状態で、85%の検出率が達成されました。