Abstract-Recent framsteg inom området för hjärndatorgränssnitt (BCI) har visat att BCIs har potential att ge en kraftfull ny kanal för kommunikation, helt oberoende av muskulära och nervsystem. Även om laboratoriedemonstrationer har varit framgångsrika finns det dock fortfarande frågor som måste tas upp innan BCI kan användas av icke-experter utanför laboratoriet. Vid IDIAP Research Institute har vi undersökt flera områden som vi tror kommer att göra det möjligt för oss att förbättra hållbarheten, flexibiliteten och tillförlitligheten hos BCI. Ett område är erkännande av kognitiva feltillstånd, dvs. identifiering av fel genom hjärnans reaktion på misstag. Produktionen av dessa felpotentialer (ErrP) som reaktion på ett fel som gjorts av användaren är väl etablerad. Vi har utökat detta arbete genom att identifiera en liknande men distinkt ErrP som genereras som svar på ett fel som gjorts av gränssnittet, (en feltolkning av ett kommando som användaren har gett). Denna errP kan identifieras på ett tillfredsställande sätt i enstaka studier och kan demonstreras för att förbättra den teoretiska prestandan hos en BCI. Ett andra forskningsområde är onlineanpassning av klassificeringen. BCI-signaler ändras över tid, både mellan sessioner och inom en och samma session, på grund av ett antal faktorer. Detta innebär att en klassificerare som är utbildad på data från en tidigare session förmodligen inte kommer att vara optimal för en ny session. I detta dokument presenterar vi preliminära resultat från våra undersökningar av övervakad inlärning online som kan tillämpas i den inledande utbildningsfasen. Vi diskuterar också den framtida inriktningen av denna forskning, inklusive kombinationen av dessa två för närvarande separata frågor för att skapa en potentiellt mycket kraftfull BCI. Index Terms-Adaptive classifiers, Brain-dator interface (BCI), kognitivt fel tillståndsigenkänning, online-inlärning.
Buttfield m.fl. REF-användning övervakad inlärning online för anpassning.
Towards a robust BCI: error potentials and online learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}