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混合特征目标选择用于基于BCI的二维光标控制

为了控制显示器屏幕上的光标,用户通常需要依次执行两个任务。第一个任务是在显示器屏幕上移动光标到目标(称为二维或2-D光标移动),第二个任务是通过单击选择一个感兴趣的目标或不点击以拒绝一个不感兴趣的目标。在之前的研究中,我们在一个基于脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)系统中实现了前一个功能,分别使用运动想象和P300电位来控制水平和垂直光标的运动。在本研究中,目标选择或拒绝功能是使用来自运动想象和P300电位的混合特征实现的。具体来说,为了选择感兴趣的目标,用户必须将注意力集中在一个闪烁的按钮上,以激发P300电位,同时保持运动想象的空闲状态。或者,用户在不注意任何按钮的情况下执行左右运动想象来拒绝目标。我们的数据分析和在线实验结果验证了该方法的有效性。该混合特征被证明比单独使用运动意象特征或P300特征更有效。11名受试者参加了我们的在线实验,实验涉及连续的二维光标移动和目标选择。每次试验的平均持续时间为18.19秒,目标选择的平均准确率为93.99%,每个目标选择或拒绝事件均在2秒内完成。

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基于SSVEP-EOG的混合BCI用于机械臂控制

利用脑机接口控制机械臂可以改善重度运动障碍者的生活质量。机器人手臂控制在完成一系列动作的复杂任务时仍然存在挑战。华中科技大学的研究人员研究发现有效的开关和及时的取消指令有助于机械臂的应用。研究人员在本研究中提出了一种异步混合BCI。使用基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI来作为具有六个自由度的机械臂的基本控制。研究人员在该项目中设计了基于EOG的开关,该开关通过检测三次眨眼来激活或停用基于SSVEP的BCI的闪烁。在空闲状态下停止闪烁可以帮助减少视觉疲劳和错误激活率(FAR)。此外,在反馈阶段,用户只需眨眨眼即可取消当前命令,以免执行不正确的指令。

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