SSVEPの評価：脳-機械インターフェースのパフォーマンス向上のための受動的フィードバックとしての利用
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シャオチェン・ワン、エフサン・タルケシュ・エスファハニ、スンダララジャン・V・カリフォルニア大学リバーサイド校
要約
脳-コンピュータインターフェースの研究は、主にカーソルやコンピュータ画面上の他のオブジェクトの移動に関わる運動イメージタスクに焦点を当てています。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を持っている時と、ユーザーがこのタスクに積極的でない時を検出することが重要です。本論文では、運動イメージ中の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。これらのポテンシャルは、被験者が気になる点滅するオブジェクトを見るときに誘発されます。この論文では4つの異なる実験が行われます。被験者には、指定された方向に点滅するオブジェクトの移動を想像するよう求められます。被験者がこのタスクに関与している場合、視覚皮質でSSVEP信号を検出することができ、その結果、運動イメージタスクが確認されます。実験中、EEG信号は視覚皮質の近くの4つの場所で記録されます。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、点滅周波数の存在を評価します。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でもSSVEPが検出できることを示しています。SSVEPフィードバックの更新時間が0.5秒に設定されている間、85％の検出率が達成されました。
シャオチェン・ワン、エフサン・タルケシュ・エスファハニ、スンダララジャン・V・カリフォルニア大学リバーサイド校
要約
脳-コンピュータインターフェースの研究は、主にカーソルやコンピュータ画面上の他のオブジェクトの移動に関わる運動イメージタスクに焦点を当てています。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を持っている時と、ユーザーがこのタスクに積極的でない時を検出することが重要です。本論文では、運動イメージ中の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。これらのポテンシャルは、被験者が気になる点滅するオブジェクトを見るときに誘発されます。この論文では4つの異なる実験が行われます。被験者には、指定された方向に点滅するオブジェクトの移動を想像するよう求められます。被験者がこのタスクに関与している場合、視覚皮質でSSVEP信号を検出することができ、その結果、運動イメージタスクが確認されます。実験中、EEG信号は視覚皮質の近くの4つの場所で記録されます。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、点滅周波数の存在を評価します。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でもSSVEPが検出できることを示しています。SSVEPフィードバックの更新時間が0.5秒に設定されている間、85％の検出率が達成されました。
シャオチェン・ワン、エフサン・タルケシュ・エスファハニ、スンダララジャン・V・カリフォルニア大学リバーサイド校
要約
脳-コンピュータインターフェースの研究は、主にカーソルやコンピュータ画面上の他のオブジェクトの移動に関わる運動イメージタスクに焦点を当てています。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を持っている時と、ユーザーがこのタスクに積極的でない時を検出することが重要です。本論文では、運動イメージ中の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。これらのポテンシャルは、被験者が気になる点滅するオブジェクトを見るときに誘発されます。この論文では4つの異なる実験が行われます。被験者には、指定された方向に点滅するオブジェクトの移動を想像するよう求められます。被験者がこのタスクに関与している場合、視覚皮質でSSVEP信号を検出することができ、その結果、運動イメージタスクが確認されます。実験中、EEG信号は視覚皮質の近くの4つの場所で記録されます。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、点滅周波数の存在を評価します。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でもSSVEPが検出できることを示しています。SSVEPフィードバックの更新時間が0.5秒に設定されている間、85％の検出率が達成されました。