[論文レビュー] An Affordable Bio-Sensing and Activity Tagging Platform for HCI Research

Siddharth, Aashish N. Patel+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 22, 2018

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 14被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、リアルタイムHCI研究を目的とした、安価でマルチモーダルなバイオセンシングプラットフォームを提示している。このプラットフォームは、EEG、ECG、PPG、アイグレース、アクティビティタグの統合を実現しており、自然な状況下でも高精度で時間同期されたデータ収集を可能にする。中央のコンピュートモジュールと組み込みカメラを備えたカスタムヘッドセットを基盤とし、商業的代替品と同等またはそれを上回るセンサ性能を検証済みである。

ABSTRACT

We present a novel multi-modal bio-sensing platform capable of integrating multiple data streams for use in real-time applications. The system is composed of a central compute module and a companion headset. The compute node collects, time-stamps and transmits the data while also providing an interface for a wide range of sensors including electroencephalogram, photoplethysmogram, electrocardiogram, and eye gaze among others. The companion headset contains the gaze tracking cameras. By integrating many of the measurements systems into an accessible package, we are able to explore previously unanswerable questions ranging from open-environment interactions to emotional response studies. Though some of the integrated sensors are designed from the ground-up to fit into a compact form factor, we validate the accuracy of the sensors and find that they perform similarly to, and in some cases better than, alternatives.

研究の動機と目的

• 実世界のHCI文脈において、多様な生理的および行動的データを収集可能な低コストでアクセス可能なプラットフォームの開発。
• EEG、ECG、PPG、アイグレースを含む多様なセンサからのリアルタイムで時間同期されたデータ取得の実現。
• 制御された環境下で商業的ベンチマークと比較して、自作センサの正確性を検証すること。
• オープン環境下での感情反応およびユーザー相互作用に関する新しいHCI研究を支援すること。
• 長期的かつ生態的妥当性のあるデータ収集を可能にするスケーラブルでモジュラーなシステムの提供。

提案手法

• システムは、中央のコンピュートモジュールを用いて、複数のセンサからのデータをリアルタイムに集約・時刻スタンプ付与・ストリーミングする。
• カスタム設計のヘッドセットは、アイグレーストラッキング用の二重カメラを内蔵し、EEG、PPG、ECGセンシング用の電極を統合している。
• 信号の忠実度を維持しつつコンパクトなフォームファクターを実現するようにセンサを設計し、ノイズ低減およびアーチファクト除去のための信号処理パイプラインを備える。
• すべてのセンサストリーム間でハードウェアトリガーによる時刻スタンプを用いて、データ同期を実現する。
• 標準化されたインターフェースを介して、追加のセンサのプラグアンドプレイ統合をサポートする。
• 精度と信頼性を評価するため、制御された条件下でセンサ出力を商業デバイスと比較する検証実験を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 低コストで統合されたバイオセンシングプラットフォームは、実世界のHCI応用において商業的システムと同等の信号品質を達成できるか？
• RQ2 生態的妥当性のある環境下で、多モーダルな生理的および行動的データがどれほど効果的に時間同期され収集できるか？
• RQ3 EEG、ECG、PPG、アイトラッキング用の自作センサは、感情反応およびユーザー参加度に関する新しい研究をどれほど支援できるか？
• RQ4 コストや技術的複雑さのため、従来は実現が難しかった新しい種類のHCI研究を、このプラットフォームが可能にするか？
• RQ5 ラボで制御された状況と比較して、オープン環境下でのシステムの性能はいかがなっているか？

主な発見

• 制御された検証テストにおいて、自作センサは商業的代替品と同等またはそれ以上の信号品質を示した。
• 本システムは、EEG、ECG、PPG、アイグレース信号の間で、1ミリ秒未満の精度で多モーダルデータストリームを時間同期できた。
• ヘッドセットのフォームファクターにより、制約のない自然な状況下でも安定した長時間のデータ収集が可能になった。
• 本プラットフォームは、自然な環境下で高精度な生理的および行動的データを収集でき、感情的および認知的反応に関する新しい研究を可能にした。
• 複数のセンサを一つの安価で携帯可能なシステムに統合することで、HCI研究者にとっての参入障壁が低下した。
• モジュラーな設計により、追加のセンサタイプとの柔軟な構成および拡張が可能になった。