文献

J-GLOBAL ID：201802211512467059   整理番号：18A2024041

SSVEPベースBCIのための異なるフィードバック法【JST・京大機械翻訳】

Different Feedback Methods For An SSVEP-Based BCI

著者 (7件)： Benda Mihaly (Faculty of Technology and Bionics, Rhine-Waal University of Applied Sciences, Kleve, 47533, Germany) ,  Stawicki Piotr (Faculty of Technology and Bionics, Rhine-Waal University of Applied Sciences, Kleve, 47533, Germany) ,  Gembler Felix (Faculty of Technology and Bionics, Rhine-Waal University of Applied Sciences, Kleve, 47533, Germany) ,  Grichnik Roland (Faculty of Technology and Bionics, Rhine-Waal University of Applied Sciences, Kleve, 47533, Germany) ,  Rezeika Aya (Faculty of Technology and Bionics, Rhine-Waal University of Applied Sciences, Kleve, 47533, Germany) ,  Saboor Abdul (Faculty of Technology and Bionics, Rhine-Waal University of Applied Sciences, Kleve, 47533, Germany) ,  Volosyak Ivan (Faculty of Technology and Bionics, Rhine-Waal University of Applied Sciences, Kleve, 47533, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 1939-1943  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,著者らのオンラインSSVEPベースBCIスペラーにおける分類進展のユーザを知らせるための異なる方法を検討した。異なるユーザフィードバックを,各刺激に対して別々に計算した分類閾値からの距離に基づいて与えた。著者らは,各異なるフィードバックタイプに関連する精度とスペリング時間の比較に焦点を合わせた。比較のためにフィードバックなしの8つの異なる方法を試験し,2つのパラダイム(増加と減少)を,3つの変化するパラメータについて,オンラインのスペリング作業の間に,それぞれ(増加と減少)の試験を行った。8番目の方法は,最良の実行フィードバックモダリティの組合せであった。28のターゲットスペラーを用いて,異なるフィードバック法により同じ単語を分割した。アンケートを用いて,7人の健康な参加者により快適性のレベルを評価した。著者らは,散布時間の実質的減少を見出した。それらは,少なくとも1つのパラメータで,著者らの被験者の各々に対して,非フィードバック条件のspelling時間の12~77%に減少した。しかし,期待されるように,このパラメータは各ユーザに対して異なっていた。個人的最速フィードバック法に従って,それらの組合せを,また,spellingのために用いた。これらの組合せフィードバック法は,通常,個々の最良フィードバックよりも遅いスペリングをもたらしたが,フィードバックなしの場合よりも高速であった。全体として,異なるフィードバック法による平均散布時間は以下の通りであった:フィードバック,95.09s,増加するサイズ,62.94s,減少サイズ,87.73s,増加するコントラスト,124.37s,増加するデューティサイクル,134.70s,および減少するデュティサイクル,103.77s。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アンケート ,  コントラスト ,  *フィードバック ,  単語 ,  快適性 ,  スペリング ,  高速度
準シソーラス用語： デューティサイクル ,  被験者 ,  健康 ,  モダリティ ,  ユーザフィードバック ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： SSVEP ,  BCI ,  フィードバック