Felpotentialer (ErrP) är förändringar av EEG-spår efter försökspersonens uppfattning av felaktiga återkopplingar. De ger ett sätt att känna igen feltolkade kommandon i hjärndatorgränssnitt (BCI). Detta har dock utvärderats online i endast ett par studier och oftast med mycket få försökspersoner. I denna studie implementerade vi en P300-baserad BCI, inklusive inte bara online feldetektering utan också, för första gången, automatisk korrigering. Vi utvärderade det hos 16 friska frivilliga. När ett fel upptäcktes togs ett nytt beslut baserat på den näst bästa gissningen om en probabilistisk klassificering. På gruppnivå förbättrade eller försämrade inte korrigeringen stavningsnoggrannheten. Automatisk korrigering gav dock en högre bithastighet än en repelleringsstrategi. Dessutom gjorde den fina granskningen av interindividuella skillnader i felkorrigeringens och stavningens effektivitet en tydlig åtskillnad mellan två grupper som skilde sig åt beroende på individuell specificitet vid detektion av ErrP. Den hög specificitet gruppen hade större framkallade svar och gjorde färre fel som korrigerades mer effektivt, vilket gav en 4% förbättring i stavning noggrannhet och en högre bithastighet. Sammantaget tyder våra resultat på att ju mer ämnet engageras i uppgiften, desto mer användbar och väl accepterad automatisk felkorrigering.
Under 2012 Perrin Margaux, et al., REF, föreslog genomfört en P300, inklusive feldetektering, data som registrerats i 16 friska frivilliga.
Objective and Subjective Evaluation of Online Error Correction during P300-Based Spelling
{'venue': 'Adv. Human-Computer Interaction', 'journal': 'Adv. Human-Computer Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}