故障ベースデータ収集による脳コンピュータインタフェイスの修復【JST・京大機械翻訳】

Winston Cailin; Winston Caleb; Winston Chloe N; Winston Claris; Winston Cleah; Rao Rajesh PN; Just Rene

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217358614136 整理番号：22P0307327

故障ベースデータ収集による脳コンピュータインタフェイスの修復【JST・京大機械翻訳】

Repairing Brain-Computer Interfaces with Fault-Based Data Acquisition

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発行年： 2022年03月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

脳-コンピュータインタフェイス(BCI)は,脳からの神経信号を記録し,そして/またはコード化された神経信号で脳を刺激する。BCIは,ハードウェアとソフトウェアの両者をスパンし,修復医学における広範囲の応用を持ち,補綴とロボット四肢を通して運動を復元し,スペラーを通して感覚とコミュニケーションを復元する。また,BCIは,診断医学,例えば,発作,睡眠パターン,または感情を検出するデータを有する臨床医を提供する。それらの有望性にもかかわらず,BCIは,信頼性とロバスト性に関連する課題のため,長期,日々の使用にはまだ採用されていないが,これは全てのシナリオで安全な運転に必要である。安全な手術を確保することは,現在,患者および臨床医の両方を含む手動データ収集および再較正の時間を必要とする。しかし,データ収集は,BCIにおける特定の故障を除去するのに標的ではない。本論文では,BCIにおける故障の特性化,検出,および位置決めのための新しい方法論を提示した。特に,入力データまたはユーザによって実行される関連タスクにおける特性パターンに故障を局所化するための方法として,故障およびスライス機能を検出するための方法として,部分的テストオラクルを提案した。目標データ収集と再訓練を通して,提案方法はBCIの正当性を改善する。5つのBCIアプリケーションについて提案した方法論を評価した。結果は,(1)正確に故障を局所化し,(2)標的,故障ベースデータ収集に基づく再訓練を通して故障の頻度を著しく低減できることを示した。これらの結果は,提案した方法論が故障BCIを修復するための有望なステップであることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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人間機械系 , 生体計測

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