การประเมินผล SSVEP ในฐานะการส่งกลับข้อมูลแบบพาสซีฟเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของอินเตอร์เฟซสมองและคอมพิวเตอร์
Nuri Djavit
อัปเดตเมื่อ
16 ส.ค. 2555
การประเมินผล SSVEP ในฐานะการส่งกลับข้อมูลแบบพาสซีฟเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของอินเตอร์เฟซสมองและคอมพิวเตอร์
Nuri Djavit
อัปเดตเมื่อ
16 ส.ค. 2555
การประเมินผล SSVEP ในฐานะการส่งกลับข้อมูลแบบพาสซีฟเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของอินเตอร์เฟซสมองและคอมพิวเตอร์
Nuri Djavit
อัปเดตเมื่อ
16 ส.ค. 2555
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. University of California Riverside
บทคัดย่อ
การวิจัยในส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์มุ่งเน้นไปที่งานจินตภาพการเคลื่อนไหวเป็นหลัก เช่น งานที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวของเคอร์เซอร์หรือวัตถุอื่น ๆ บนหน้าจอคอมพิวเตอร์ ในแอปพลิเคชันดังกล่าว สิ่งสำคัญคือการตรวจจับเมื่อผู้ใช้สนใจที่จะเคลื่อนย้ายวัตถุ และเมื่อผู้ใช้ไม่มีการใช้งานในภารกิจนี้ บทความนี้ประเมินศักยภาพสมองที่ถูกเร้าด้วยการเห็นในสภาวะคงตัว (SSVEP) เป็นกลไกป้อนกลับเพื่อยืนยันสถานะทางจิตของผู้ใช้ระหว่างการจินตภาพการเคลื่อนไหว ศักยภาพเหล่านี้จะถูกเร้าเมื่อผู้ทดสอบมองไปที่วัตถุเป้าหมายที่กำลังกะพริบ การทดลองที่แตกต่างกันสี่แบบถูกจัดทำขึ้นในบทความนี้ ผู้ทดสอบจะถูกขอให้จินตนาการถึงการเคลื่อนไหวของวัตถุกะพริบในทิศทางที่กำหนด หากผู้ทดสอบมีส่วนร่วมในภารกิจนี้ สัญญาณ SSVEP จะสามารถตรวจจับได้ในเปลือกสมองส่วนการมองเห็น ดังนั้นจึงเป็นสิ่งที่ยืนยันงานจินตภาพการเคลื่อนไหว ในระหว่างการทดลอง สัญญาณ EEG จะถูกบันทึกที่ตำแหน่ง 4 ตำแหน่งใกล้กับเปลือกสมองส่วนการมองเห็น การใช้โครงร่างการให้น้ำหนักช่วยในการเลือกการผสมผสานที่ดีที่สุดของสัญญาณที่บันทึกไว้ เพื่อประเมินการมีอยู่ของความถี่การกะพริบ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าสามารถตรวจจับ SSVEP ได้ แม้ในการจินตภาพการเคลื่อนไหวที่ซับซ้อนของวัตถุที่กะพริบ โดยสามารถบรรลุอัตราการตรวจจับได้ที่ 85% ในขณะที่เวลาการรีเฟรชสำหรับการป้อนกลับของ SSVEP ถูกตั้งไว้ที่ 0.5 วินาที
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. University of California Riverside
บทคัดย่อ
การวิจัยในส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์มุ่งเน้นไปที่งานจินตภาพการเคลื่อนไหวเป็นหลัก เช่น งานที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวของเคอร์เซอร์หรือวัตถุอื่น ๆ บนหน้าจอคอมพิวเตอร์ ในแอปพลิเคชันดังกล่าว สิ่งสำคัญคือการตรวจจับเมื่อผู้ใช้สนใจที่จะเคลื่อนย้ายวัตถุ และเมื่อผู้ใช้ไม่มีการใช้งานในภารกิจนี้ บทความนี้ประเมินศักยภาพสมองที่ถูกเร้าด้วยการเห็นในสภาวะคงตัว (SSVEP) เป็นกลไกป้อนกลับเพื่อยืนยันสถานะทางจิตของผู้ใช้ระหว่างการจินตภาพการเคลื่อนไหว ศักยภาพเหล่านี้จะถูกเร้าเมื่อผู้ทดสอบมองไปที่วัตถุเป้าหมายที่กำลังกะพริบ การทดลองที่แตกต่างกันสี่แบบถูกจัดทำขึ้นในบทความนี้ ผู้ทดสอบจะถูกขอให้จินตนาการถึงการเคลื่อนไหวของวัตถุกะพริบในทิศทางที่กำหนด หากผู้ทดสอบมีส่วนร่วมในภารกิจนี้ สัญญาณ SSVEP จะสามารถตรวจจับได้ในเปลือกสมองส่วนการมองเห็น ดังนั้นจึงเป็นสิ่งที่ยืนยันงานจินตภาพการเคลื่อนไหว ในระหว่างการทดลอง สัญญาณ EEG จะถูกบันทึกที่ตำแหน่ง 4 ตำแหน่งใกล้กับเปลือกสมองส่วนการมองเห็น การใช้โครงร่างการให้น้ำหนักช่วยในการเลือกการผสมผสานที่ดีที่สุดของสัญญาณที่บันทึกไว้ เพื่อประเมินการมีอยู่ของความถี่การกะพริบ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าสามารถตรวจจับ SSVEP ได้ แม้ในการจินตภาพการเคลื่อนไหวที่ซับซ้อนของวัตถุที่กะพริบ โดยสามารถบรรลุอัตราการตรวจจับได้ที่ 85% ในขณะที่เวลาการรีเฟรชสำหรับการป้อนกลับของ SSVEP ถูกตั้งไว้ที่ 0.5 วินาที
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. University of California Riverside
บทคัดย่อ
การวิจัยในส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์มุ่งเน้นไปที่งานจินตภาพการเคลื่อนไหวเป็นหลัก เช่น งานที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวของเคอร์เซอร์หรือวัตถุอื่น ๆ บนหน้าจอคอมพิวเตอร์ ในแอปพลิเคชันดังกล่าว สิ่งสำคัญคือการตรวจจับเมื่อผู้ใช้สนใจที่จะเคลื่อนย้ายวัตถุ และเมื่อผู้ใช้ไม่มีการใช้งานในภารกิจนี้ บทความนี้ประเมินศักยภาพสมองที่ถูกเร้าด้วยการเห็นในสภาวะคงตัว (SSVEP) เป็นกลไกป้อนกลับเพื่อยืนยันสถานะทางจิตของผู้ใช้ระหว่างการจินตภาพการเคลื่อนไหว ศักยภาพเหล่านี้จะถูกเร้าเมื่อผู้ทดสอบมองไปที่วัตถุเป้าหมายที่กำลังกะพริบ การทดลองที่แตกต่างกันสี่แบบถูกจัดทำขึ้นในบทความนี้ ผู้ทดสอบจะถูกขอให้จินตนาการถึงการเคลื่อนไหวของวัตถุกะพริบในทิศทางที่กำหนด หากผู้ทดสอบมีส่วนร่วมในภารกิจนี้ สัญญาณ SSVEP จะสามารถตรวจจับได้ในเปลือกสมองส่วนการมองเห็น ดังนั้นจึงเป็นสิ่งที่ยืนยันงานจินตภาพการเคลื่อนไหว ในระหว่างการทดลอง สัญญาณ EEG จะถูกบันทึกที่ตำแหน่ง 4 ตำแหน่งใกล้กับเปลือกสมองส่วนการมองเห็น การใช้โครงร่างการให้น้ำหนักช่วยในการเลือกการผสมผสานที่ดีที่สุดของสัญญาณที่บันทึกไว้ เพื่อประเมินการมีอยู่ของความถี่การกะพริบ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าสามารถตรวจจับ SSVEP ได้ แม้ในการจินตภาพการเคลื่อนไหวที่ซับซ้อนของวัตถุที่กะพริบ โดยสามารถบรรลุอัตราการตรวจจับได้ที่ 85% ในขณะที่เวลาการรีเฟรชสำหรับการป้อนกลับของ SSVEP ถูกตั้งไว้ที่ 0.5 วินาที