[论文解读] Open-Source Concealed EEG Data Collection for Brain-Computer-Interfaces -- Real-World Neural Observation Through OpenBCI Amplifiers with Around-the-Ear cEEGrid Electrodes

Michael Thomas Knierim, Christoph Berger+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 31, 2021

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 59被引用 5

一句话总结

本论文提出了一种开源、低成本、可穿戴的脑电图（EEG）系统，采用耳周cEEGrid电极与OpenBCI放大器集成，适用于真实世界中的脑机接口（BCI）研究。该系统可实现长时间、舒适的神经信号记录，并通过在心流状态和认知负荷变化期间观察到的α波功率变化，验证了其可行性，支持了时间域α活动与任务专注之间的关联。

ABSTRACT

Observing brain activity in real-world settings offers exciting possibilities like the support of physical health, mental well-being, and thought-controlled interaction modalities. The development of such applications is, however, strongly impeded by poor accessibility to research-grade neural data and by a lack of easy-to-use and comfortable sensors. This work presents the cost-effective adaptation of concealed around-the-ear EEG electrodes (cEEGrids) to the open-source OpenBCI EEG signal acquisition platform to provide a promising new toolkit. An integrated system design is described, that combines publicly available electronics components with newly designed 3D-printed parts to form an easily replicable, versatile, single-unit around-the-ear EEG recording system for prolonged use and easy application development. To demonstrate the system's feasibility, observations of experimentally induced changes in visual stimulation and mental workload are presented. Lastly, as there have been no applications of the cEEGrids to HCI contexts, a novel application area for the system is investigated, namely the observation of flow experiences through observation of temporal Alpha power changes. Support for a link between temporal Alpha power and flow is found, which indicates an efficient engagement of verbal-analytic reasoning with intensified flow experiences, and specifically intensified task absorption.

研究动机与目标

• 解决真实世界BCI应用中缺乏可访问、舒适且可穿戴EEG系统的问题。
• 实现在生态有效环境中长时间、无干扰的神经数据采集。
• 将开源硬件（OpenBCI）与定制3D打印cEEGrid电极适配器结合，以提升可用性与可复现性。
• 探索cEEGrid在人机交互中的新应用，特别是用于检测心流状态。
• 为研究人员提供一个完全开源、低成本的工具包，以实现真实世界神经观测的复制与拓展。

提出的方法

• 将市售OpenBCI EEG放大器与定制3D打印cEEGrid电极支架集成，实现耳周位置的电极放置。
• 通过增材制造（3D打印）技术设计并制造低成本、隐蔽且舒适的电极阵列。
• 使用公开获取的电子元器件和开源软件进行信号采集与处理。
• 在包含视觉刺激和认知负荷变化的受控任务中实现实时EEG数据采集。
• 应用谱分析方法提取时间域α波功率（8–12 Hz），作为认知参与度的神经相关指标。
• 通过参与者在诱发心流和认知负荷任务期间的行为与神经数据，对系统进行实验验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否使用开源组件可靠构建一种低成本、可穿戴且隐蔽的EEG系统，以适用于真实世界中的BCI应用？
• RQ2 cEEGrid-OpenBCI系统是否能产生稳定且可解释的EEG信号，适用于检测认知状态？
• RQ3 通过该系统测量的时间域α波功率变化，能否作为心流体验的神经标记？
• RQ4 在真实世界环境中，认知负荷如何影响cEEGrid系统捕获的EEG信号模式？
• RQ5 该开源系统在多大程度上能够支持在传统实验室环境之外的可复现、可访问的神经数据采集？

主要发现

• cEEGrid-OpenBCI系统成功实现了长时间、舒适且隐蔽的EEG记录，适用于真实世界应用。
• 通过可测量的EEG信号变化，可靠检测到视觉刺激和认知负荷变化的实验诱导效应。
• 在诱发心流的任务中观察到时间域α波功率显著增加，支持其作为任务专注神经相关指标的作用。
• 该系统在通过非侵入性、可穿戴EEG检测认知状态（如认知负荷和心流）方面表现出可行性。
• 开源设计使研究人员能够完整复制和扩展系统，促进了BCI研究中的可访问性与创新。
• 将3D打印cEEGrid与OpenBCI集成，提供了一种可扩展、低成本且用户友好的真实世界神经监测平台。