[论文解读] 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 5

一句话总结

本研究提出了一种新型非侵入性EEG-BMI拼写器，仅使用8个EEG导联即实现了持续且无错误的信息传输速率（ITR）超过3 bit/秒。通过优化界面参数并最小化选择通知延迟，受试者实现了最高达12.75个字符/分钟的实际打字速度，显著超越了以往非侵入性BCI的极限，证明此类系统的ITR上限尚未达到。

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.

研究动机与目标

• 为克服当前非侵入性EEG-BMI通信速度长期受限的问题，其速度上限通常被限制在约1 bit/秒。
• 开发一种P300拼写器界面，实现显著高于以往报道的信息传输速率（ITR）。
• 评估通过缩短通知用户其选择结果所需时间，是否可提升实际打字性能。
• 证明非侵入性BCI的ITR极限尚未饱和，可通过界面优化进一步提升。

提出的方法

• 系统采用基于视觉奇慢任务的P300拼写器范式，用户关注在闪烁的虚拟键盘中目标字母。
• 从8个头皮电极记录EEG信号，特征提取基于刺激后约300 ms处P300诱发反应的振幅。
• 采用具有高斯分布特征的贝叶斯分类器解码P300响应，假设在奇慢与非奇慢条件下特征的条件分布为正态分布。
• 信息传输速率（ITR）通过噪声二元信道模型计算，互信息由10折交叉验证获得的混淆矩阵推导得出。
• 系统采用实时自由打字模式，用户输入一个44个字符的基准句子，可通过退格键纠正错误。
• 通过最小化选择通知时间来提升实际打字速度，性能以每分钟字符数（cpm）衡量。

实验结果

研究问题

• RQ1 非侵入性EEG-BMI拼写器能否实现远超普遍接受的1 bit/秒上限的信息传输速率？
• RQ2 在实时打字任务中，仅使用8个EEG导联，系统可实现的最高持续、无错误ITR是多少？
• RQ3 减少选择通知延迟对非侵入性BCI系统实际打字速度有何影响？
• RQ4 通过界面参数优化，P300拼写器的性能可多大程度上超越当前基准？

主要发现

• 六名无BCI使用经验的健康受试者仅使用8个EEG导联，即实现了持续且无错误的在线ITR超过3 bit/秒。
• 该系统实现了高达12.75个字符/分钟的实际无错误打字速度，可在3.5分钟内正确输入一个44个字符的句子。
• 通过优化界面参数实现了最高ITR，表明通过进一步调优仍有提升空间。
• 本研究证明非侵入性BCI的理论ITR极限尚未达到，挑战了1 bit/秒为上限的假设。
• 当特征不携带类别相关信息时，贝叶斯分类器达到85.71%的随机水平性能，验证了基线预期。
• 系统理论最大ITR计算为0.592 bit/传输，在完美分类条件下，确认了通信信道模型的上限。