[論文レビュー] Pushing the Communication Speed Limit of a Noninvasive BCI Speller

Po T. Wang, Christine King+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 3, 2012

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 35被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、8つのEEGチャネルのみを用いて、持続的でエラーのない情報伝送レート（ITR）が3 bit/secを超える非侵襲的EEGベースのBCIスパellerを提案する。インターフェースのパrameter最適化と選択通知遅延の最小化により、被験者は最大12.75文字/分の実用的スピードで入力が可能となり、従来の非侵襲的BCIの限界を著しく上回り、このようなシステムのITR上限がまだ到達していないことを示している。

ABSTRACT

Electroencephalogram (EEG) based brain-computer interfaces (BCI) may provide a means of communication for those affected by severe paralysis. However, the relatively low information transfer rates (ITR) of these systems, currently limited to 1 bit/sec, present a serious obstacle to their widespread adoption in both clinical and non-clinical applications. Here, we report on the development of a novel noninvasive BCI communication system that achieves ITRs that are severalfold higher than those previously reported with similar systems. Using only 8 EEG channels, 6 healthy subjects with little to no prior BCI experience selected characters from a virtual keyboard with sustained, error-free, online ITRs in excess of 3 bit/sec. By factoring in the time spent to notify the subjects of their selection, practical, error-free typing rates as high as 12.75 character/min were achieved, which allowed subjects to correctly type a 44-character sentence in less than 3.5 minutes. We hypothesize that ITRs can be further improved by optimizing the parameters of the interface, while practical typing rates can be significantly improved by shortening the selection notification time. These results provide compelling evidence that the ITR limit of noninvasive BCIs has not yet been reached and that further investigation into this matter is both justified and necessary.

研究の動機と目的

• 非侵襲的EEGベースのBCIの長年の通信速度制限（現在は約1 bit/secに上限がある）を克服すること。
• これまで報告されたものよりも顕著に高い情報伝送レート（ITR）を実現できるP300スパellerインターフェースを開発すること。
• ユーザーの選択を知らせるまでの時間を短縮することで、実用的入力性能が向上するかを評価すること。
• 非侵襲的BCIにおけるITRの上限がまだ飽和していないこと、およびインターフェース最適化によってさらなる向上が可能であることを示すこと。

提案手法

• 本システムは、ユーザーがフラッシュする仮想キーボード内のターゲット文字に注目する視覚的オッズボールタスクに基づくP300スパellerパラダイムを採用する。
• 8つの頭皮電極からEEG信号を記録し、刺激後約300 msにおけるP300誘発電位の振幅に基づいて特徴抽出を行う。
• 特徴が正規分布に従うと仮定したベイズ分類器を用いてP300反応をデコードする。これは、オッズボールおよび非オッズボール状態の下で特徴の条件付き正規性を仮定する。
• 情報伝送レート（ITR）はノイズのある二値チャネルモデルを用いて計算され、10分割交差検証により得られた誤り行列から相互情報量が導出される。
• ユーザーは44文字のベンチマーク文を自由にタイピングするリアルタイムのフリー入力モードを使用し、誤りはバックスペースで修正する。
• 選択通知時間を最小限に抑え、実用的入力速度を向上させる。性能は文字/分（cpm）で測定される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非侵襲的EEGベースのBCIスパellerは、一般的に認知されている1 bit/secの上限を著しく上回る情報伝送レートを達成できるか？
• RQ2 リアルタイムタイピングタスクにおいて、8つのEEGチャネルのみで持続的かつエラーのない最高のITRはどの程度達成可能か？
• RQ3 選択通知遅延を短縮することで、非侵襲的BCIシステムにおける実用的入力速度にどのような影響を与えるか？
• RQ4 インターフェースパrameterの最適化が、現在のベンチマークを上回るP300スパellerの性能向上にどの程度寄与できるか？

主な発見

• 経験の少ない6名の健常被験者が、8つのEEGチャネルのみを用いて、持続的でエラーのないオンラインITRを3 bit/secを超える水準で達成した。
• 本システムにより、最大12.75文字/分の実用的かつエラーのない入力速度が実現可能となり、44文字の文を3.5分未満で正確に入力可能となった。
• 最良のITRは、インターフェースパrameterの最適化によって達成されており、さらなるチューニングによって性能向上が可能であると示唆された。
• 本研究により、非侵襲的BCIにおける理論的ITR上限がまだ到達していないことが実証され、1 bit/secが上限であるという仮定に疑問を呈した。
• 特徴にクラス関連情報が存在しない場合、ベイズ分類器は85.71%のランダムレベル性能を示し、想定通りのベースラインを確認した。
• 理論的最高ITRは、完全分類状態を仮定した場合、0.592 bit/送信として計算され、通信チャネルモデルの上限を確認した。