視覚フィードバックを用いたEEG-EOG信号に基づく高性能スペリングシステム【JST・京大機械翻訳】

Lee Min-Ho; Williamson John; Won Dong-Ok; Fazli Siamac; Lee Seong-Whan

文献

J-GLOBAL ID：201802253941880906 整理番号：18A1301135

視覚フィードバックを用いたEEG-EOG信号に基づく高性能スペリングシステム【JST・京大機械翻訳】

A High Performance Spelling System based on EEG-EOG Signals With Visual Feedback

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資料名：
巻： 26 号： 7 ページ： 1443-1459 発行年： 2018年
JST資料番号： W0560A ISSN： 1534-4320 CODEN： ITNSB3 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文において,著者らは,マルチモーダル脳波-電気光学(EEG-EOG)信号と視覚フィードバック技術を使用する,非常に正確で高速なスペリングシステムを提案した。過去20年にわたって,様々なタイプのスペラーシステムが,脳-コンピュータインタフェイスとEOG/eye追跡研究において開発された。しかしながら,これらの従来のシステムには,スペリング精度(または復号化)とタイピング速度の間のトレードオフがある。特に,健康なユーザと物理的に挑戦された参加者は,急速に消耗される可能性がある。したがって,高速タイピング速度を有するスペラーシステムの必要性があり,一方,高レベルのスペリング精度を保持している。本論文では,ユーザとスペラーシステムが最適意思決定のために協調的に動作できるように,EEGとEOG信号を視覚フィードバック技術と組み合わせた最初のハイブリッドスペラーシステムを提案した。提案したシステムは,古典的な列列事象関連ポテンシャル(ERP)スペラー,EOGコマンド検出器,および視覚フィードバックモジュールから成る。最初に,オンラインERPスペラーはEEGエポックからすべての候補特性の分類確率を計算する。第二に,特性をそれらの確率によってソートして,最も高い確率を有する特性を,列-カラムスパンレイアウト内の視覚フィードバックとして強調した。最終的に,ユーザはEOGコマンドを作り出すことによってターゲットとして特性を能動的に選択することができる。提案したシステムは,20人の参加者を通して,97.6%のスペリング精度と39.6(±13.2)[ビット/分]の情報伝達率を示した。この拡張実験では,視覚フィードバックを再設計し,チャネル数(4チャネル)を最小化し,スペラー性能を向上させ,使用性を増加させた。最も重要なことに,新しい重みづけ戦略は,6人の参加者を通して,100%の精度と57.8(±23.6)[ビット/分]の情報伝達率をもたらした。本論文は,提案したシステムが実用的なスペラー応用のための信頼できる通信チャネルを提供でき,既存のシステムを補完するために使用できることを実証した。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】

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