[論文レビュー] Spatial Tactile Brain-Computer Interface Paradigm Applying Vibration Stimuli To Large Areas Of User?S Back

T. Kodama, Shoji Makino+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 16, 2014

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 8被引用数 10

ひとこと要約

本研究は、四肢麻痺症および閉鎖状態の患者における通信を目的として、広範囲の背面部に振動刺激を用いてEEGでP300反応を誘発する、画期的な背面触覚脳インターフェース（btBCI）を提案する。ハプティクスゲームパッドとEEG記録を用いたシステムは、オンラインBCI実験で97％を超える行動的正確性と最大85.71％の分類正確性を達成し、補助的通信の強力な可能性を示した。

ABSTRACT

We aim at an augmentation of communication abilities of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) patients by creating a brain-computer interface (BCI) which can control a computer or other device by using only brain activity. As a method, we use a stimulus-driven BCI based on vibration stimuli delivered via a gaming pad to the user's back. We identify P300 responses from brain activity data in response to the vibration stimuli. The user's intentions are classified according to the P300 responses recorded in the EEG. From the results of the psychophysical and online BCI experiments, we are able to classify the P300 responses very accurately, which proves the effectiveness of the proposed method.

研究の動機と目的

• 重度の運動機能障害を有する者向けの非視覚的・非聴覚的脳インターフェースの開発を目的とする。
• 広範囲の背面部への触覚刺激を用いて、EEGで信頼性の高いP300反応を誘発できるかを調査すること。
• P300反応を用いた刺激駆動型BCIの性能を、健康でBCI経験のない被験者を対象として評価すること。
• 本btBCIが感覚または運動機能障害を有する患者にとって、代替通信インターフェースとしての可能性を評価すること。

提案手法

• ハプティクスゲームパッド（'ZEUS VYBE'）が、奇数パラダイムに従い、背面部に空間的に分散された触覚刺激を提供した。
• EEG信号は、10-10国際システムに従い配置された16個のアクティブ電極を用いたg.USBampアンプで記録した。
• P300反応は、200–1000 msの遅延範囲における平均化されたイベント関連電位（ERP）を用いてEEGデータから同定した。
• ユーザーの意思をオンラインBCI分類に適用するために、段階的線形判別分析（SWLDA）分類器を用いた。
• リズミカルなパターンを避けるために、刺激間隔（350–370 ms）をランダム化した。
• 7名のBCI経験のない被験者を対象に、水平で仰向けの姿勢で心理物理学的およびオンラインBCI実験を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 広範囲の背面部に刺激を加えることで、EEGで検出可能なP300反応を信頼性高く誘発できるか？
• RQ2 背面部のターゲット刺激と非ターゲット刺激を区別する際の行動的正確性と反応時間は何か？
• RQ3 背面部刺激を用いたP300ベースのBCIは、実用的通信に十分な分類正確性を達成できるか？
• RQ4 個々の被験者や異なるERP平均化戦略の下で、btBCIの性能はどのように変動するか？

主な発見

• 心理物理学実験では、全6つのターゲットコマンドについて、グランド平均の行動的正確性が97％以上であった。
• 反応時間にターゲット間で有意差がなく、一貫した知覚処理が行われていたことが示された。
• 200–1000 msの遅延窓内において、全EEG電極で明確なP300反応が平均ERPに観察された。
• オンラインbtBCI分類正確性は、最良のERP平均化シナリオで最大85.71％に達し、16.7％のランダムレベルをはるかに上回った。
• 情報伝送レートは、10試行平均で0.6～3.3ビット/分、単一試行分類では0.5～10.9ビット/分であった。
• 高水準の個別被験者スコア（最高62.45％）が示されたことから、延長されたユーザー訓練により今後の改善が強く期待された。