Ett passivt hjärndatorgränssnitt (BCI) är ett system som reagerar på den spontant producerade hjärnaktiviteten hos användaren och kan användas för att utveckla interaktivt aktivitetsstöd. Ett människa-maskinsystem som skulle kunna dra nytta av hjärnbaserat aktivitetsstöd är systemet för förar-bil-interaktion. För att undersöka genomförbarheten av ett sådant system för att upptäcka förändringar i visuomotorisk arbetsbelastning utsattes 34 förare för flera nivåer av körefterfrågan i en körsimulator. Efterfrågan på körning manipulerades av varierande körhastighet och genom att förarna uppmanades att följa individuella mål för körfältshållning. Skillnaderna i den enskilda förarens arbetsbelastningsnivåer klassificerades genom tillämpning av Common Spatial Mönster (CSP) och Fishers linjära diskriminantanalys på frekvensfiltrerade elektroencefalogramdata (EEG) under en off line klassificeringsstudie. Flera frekvensområden, EEG-lockkonfigurationer och tillståndspar undersöktes. Man fann att klassificeringarna var mest exakta när de baserades på höga frekvenser, större elektroduppsättningar och frontelektroder. Beroende på dessa faktorer nådde klassificeringsnoggrannheten mellan deltagarna i genomsnitt cirka 95 %. Sambandet mellan höga noggrannheter och höga frekvenser tyder på att en del av den underliggande informationen inte härrörde direkt från neuronal aktivitet. Icke desto mindre erhölls en genomsnittlig klassificeringsnoggrannhet på upp till 75–80 % från de lägre EEG-intervallen som sannolikt återspeglar neuronal aktivitet. För en systemdesigner innebär detta att ett passivt BCI-system kan använda flera frekvensområden för arbetsbelastningsklassificeringar.
Dijksterhuis m.fl. fann att förarens arbetsbelastning klassificeringar var mest exakt när baserade på höga frekvenser och frontalelektroder REF.
Classifying visuomotor workload in a driving simulator using subject specific spatial brain patterns
{'venue': 'Front. Neurosci.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}