I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för självkalibrering av BCI för att nå uppgifter med hjälp av felrelaterade potentialer. Den föreslagna metoden utnyttjar uppgiftsbegränsningar för att samtidigt kalibrera avkodaren och styra enheten, genom att använda en robust sannolikhetsfunktion och en adhoc-planerare för att hantera den stora osäkerhet som uppstår till följd av den okända uppgiften och dekodern. Metoden har utvärderats i slutna online experiment med 8 användare med hjälp av ett tidigare föreslaget BCI-protokoll för att nå uppgifter över ett rutnät. Resultaten visar att det är möjligt att ha en användbar BCI-kontroll från början av försöket utan föregående kalibrering. Jämförelser med simuleringar och tidigare resultat som erhållits med hjälp av standardkalibrering tyder dessutom på att både kvaliteten på inspelade signaler och systemets prestanda var jämförbara med dem som erhållits med en standardkalibreringsmetod.
I denna riktning har självkalibrering av BCI-system visat att det är möjligt att ha en användbar BCI-kontroll från början av försöket utan föregående kalibrering.
Exploiting Task Constraints for Self-Calibrated Brain-Machine Interface Control Using Error-Related Potentials
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}