CIN 计算智能和神经科学 1687 - 5273 1687 - 5265 Hindawi 10.1155 / 2020/6549189 6549189 研究文章 在触觉P300 BCI视觉注意力的影响 程ydF4y2Ba Zongmei 1 https://orcid.org/0000 - 0002 - 6133 - 5491 京ydF4y2Ba 京 1 戴利 伊恩 2 左 刺梨 1 王 Xingyu 1 Cichocki Andrzej 3 4 5 6 Volosyak 伊凡 1 重点实验室的化学过程先进控制和优化 教育部 华东科技大学 上海 中国 ecust.edu.cn 2 脑-机接口和神经工程实验室 计算机科学和电子工程学院 埃塞克斯大学 科尔切斯特CO4 3平方 英国 essex.ac.uk 3 Skolkowo科技研究所(SKOLTECH) 143026年的莫斯科 俄罗斯 4 波兰科学院系统研究所 01 - 447年华沙 波兰 5 部门信息 Nicolaus哥白尼大学 87 - 100年托伦 波兰 umk.pl 6 计算机科学学院 杭州一袭大学 310018年杭州 中国 hdu.edu.cn 2020年 19 2 2020年 2020年 22 10 2019年 17 01 2020年 01 02 2020年 19 2 2020年 2020年 版权©2020 Zongmei陈等。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

客观的。触觉P300脑-机接口(bci)可以被用户只需要将注意力集中在打刺激在一连串的触觉刺激。到目前为止,大量的触觉P300 BCIs被提出。在这项研究中,我们的主要目的是探索和研究的影响触觉P300 BCI视觉注意力。<我talic> 的方法。我们设计了一个传统的触觉P300 BCI在振动刺激是五所提供的刺激器,其中两个是固定在目标位置在参与者的左和右手腕。两个条件(条件与视觉注意力和其他条件没有视觉注意力)是由十一个健康的参与者进行测试。<我talic> 主要的结果。我们的研究结果表明,当参与者视觉参加目标刺激的位置,显著提高分类精度和信息传递率(包括获得<我nline-formula> p < 0.05 )。此外,参与者报告说,视觉上的刺激使它容易识别的目标刺激随机序列振动刺激。<我talic> 意义。这些发现表明,视觉注意力有积极对触觉P300 BCI的性能和用户评价的影响。

 国家重点研究和发展项目 2017年yfb13003002 中国国家自然科学基金 61573142 61773164 91420302 计划引进人才的学科大学(111工程) B17017 上海市教育委员会 上海市教育发展基金会 19 sg25 1。介绍</t我tle> <p>脑机接口(BCI)提供了一种新的途径之间的大脑和一个外部设备实现直接控制和沟通(<xref ref-type="bibr" rid="B1"> 1</xref>]。第一个BCI系统是由比达尔在1970年代(<xref ref-type="bibr" rid="B2"> 2</xref>]。在此后的几十年,bci基于脑电图(EEG)记录越来越频繁地探索他们是安全的和相对低于bci基于其他神经成像技术。集的脑电图记录头皮的电极,由大脑皮层中产生的电势差的时间序列(<xref ref-type="bibr" rid="B3"> 3</xref>]。电极位置的选择和他们的数量通常取决于研究的目的,最终目的是,通常情况下,实现最优的系统性能。获得的大脑信号(例如,EEG数据)从选中的通道通常通过以下步骤处理:预处理、特征提取、特征选择和分类。这些过程寻求识别用户的意图,以生成相应的命令。最后,这些命令可以用于实际应用,包括但不限于,轮椅导航<xref ref-type="bibr" rid="B4"> 4</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B5"> 5</xref>),字符拼字(<xref ref-type="bibr" rid="B6"> 6</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B7"> 7</xref>),和操纵机械臂(<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B9"> 9</xref>]。</p> <p>大脑活动最频繁的用来控制BCI系统包括与事件相关电位(ERP) (<xref ref-type="bibr" rid="B10"> 10</xref>),稳态诱发电位(<xref ref-type="bibr" rid="B11"> 11</xref>],与事件相关去同步化(ERD) [<xref ref-type="bibr" rid="B12"> 12</xref>)和与事件相关同步(ERS) (<xref ref-type="bibr" rid="B13"> 13</xref>]。ERP-based BCI, ERP的感应是通过提出一个可预测的刺激与一个或多个序列很少发生随机交叉在可预测(预测)刺激刺激。用户要求有效地辨别刺激通过计数的罕见的刺激次数(呈现低频率和被称为“目标刺激”),而忽略其他不属预定目标的刺激。P300是ERP的积极成分之一,发生在300毫秒后一个目标刺激呈现(<xref ref-type="bibr" rid="B14"> 14</xref>]。</p> <p>早期的BCI系统主要是基于呈现视觉刺激。例如,第一个视觉P300 BCI Farwell和Donchin于1988年被报道(<xref ref-type="bibr" rid="B15"> 15</xref>),用6×6信矩阵,这是显示给参与者在电脑屏幕上的刺激。从这项工作后,一些研究人员采取措施去追求更好的系统性能,导致,在其他工作中,一个有影响力的研究,在传统的视觉字母替换为(<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>]。</p> <p>然而,标准的视觉P300 bci取决于注视控制和不适合视障人。因此,听觉和触觉P300 bci逐渐探索作为替代方案。山等。<xref ref-type="bibr" rid="B17"> 17</xref>)首次提出听觉P300 BCI的听觉刺激是由偏差和标准音调。的可行性主要触觉P300 BCI是证明了这和Van Erp (<xref ref-type="bibr" rid="B14"> 14</xref>]。在他们的研究中,汽车提供振动刺激是位于不同的位置在参与者的腰。汽车的数量的影响,刺激发病异步(SOA)对分类性能也被调查。</p> <p>我们的研究着重于触觉P300 BCI。研究人员试图运用触觉刺激身体的各个部分,如胸部(<xref ref-type="bibr" rid="B18"> 18</xref>],手指[<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xref>),(<xref ref-type="bibr" rid="B20"> 20.</xref>),和头部(<xref ref-type="bibr" rid="B21"> 21</xref>]。此外,为了提高性能的触觉P300 BCI,多种感觉的BCI系统也被提出。例如,这等人结合触觉刺激和视觉刺激来构造一个视觉和触觉双峰P300 BCI [<xref ref-type="bibr" rid="B22"> 22</xref>,阴等人提出了一个auditory-tactile双峰P300 BCI [<xref ref-type="bibr" rid="B23"> 23</xref>]。他们发现,BCI双峰刺激获得更高的分类性能相比,在单峰刺激。</p> <p>在这项研究中,我们调查是否视觉注意力的BCI用户有任何影响触觉P300 BCI的性能和可用性的BCI由用户评价(评估)。传统的触觉P300 BCI设计振动刺激分别发表了参与者的左腕,右手腕,腹部、左脚踝、右脚踝。参与者被要求区分左边的刺激手腕或从其他刺激的右手腕。两个条件被参与者:测试一个条件使用视觉注意力(称为VA条件)和其他没有使用视觉注意力(称为后条件)。值得注意的是,在条件后,参与者被要求默数的数量目标振动出场只有空间的关注。在弗吉尼亚州的条件,除了计算任务,参与者也有视觉注意的目标振动位置的短期目标振动提示,直到目标提示搬到另一个位置。</p> </sec> <sec id="sec2"> <title>2。材料和方法</t我tle> <sec id="sec2.1"> <title>2.1。参与者</t我tle> <p>共有11个健康成年人从华东科技大学在上海,中国(包括4女性和7个男性,年龄在22到26)参与本研究;他们指定的P1, P2,…,侯。所有参与者正常或corrected-to-normal愿景和完整的触觉(自我)。重要的是,他们都没有被训练过。为了达到研究的目的,实验过程和所需的任务进行了详细的解释之前的任何个人参与。此外,每个参与者签署书面同意书之前研究中,经当地伦理委员会批准。</p> </sec> <sec id="sec2.2"> <title>2.2。刺激和过程</t我tle> <p>vibrotactile刺激由g。VIBROstims,主要单元的直流电机产生的振动。如图<xref ref-type="fig" rid="fig1"> 1</xref>马达被隐藏在一个圆柱状的外壳,放置在参与者的身体的橡皮膏。g。VIBROstims由g。STIMbox (g。tec medical engineering GmbH, Schiedlberg, Austria), which was connected to the computer via USB and was controlled by a Simulink block (Matlab 2015b). Based on a previous research, the stimulus duration was set to 200 ms and the interstimulus interval (ISI) was set to 400 ms [<xref ref-type="bibr" rid="B22"> 22</xref>]。</p> <fig id="fig1"> <label>图1</label> <p>vibrotactile刺激器。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.001"></graphic> </fig> <p>两种情况下,每个参与者坐在椅子上的监测和振动刺激器被放置在左边的手腕,右手腕,腹部,左脚踝,右脚踝,确保足够的空间距离来实现个人刺激之间的分辨率。图<xref ref-type="fig" rid="fig2"> 2</xref>显示振动刺激器的位置在每个参与者的身体。相比于腹部,左脚踝,右脚踝,左右手腕对视觉注意力更容易。此外,如果参与者视觉注意腹部,左脚踝,或者右脚踝,它将带来更大的头部或眼球运动。所以只有左和右手腕被选为目标刺激刺激器的地方都用红色标注的位置。其余的刺激器没有选为目标刺激位置和只被用作标准刺激位置的概率减少目标刺激呈现的刺激器被标记为黑色。每个参与者的任务是默数目标提出了振动的次数,避免不必要的身体动作。特别是,弗吉尼亚州的条件,除了计算任务,参与者还被要求给目标刺激视觉注意力的位置。视觉注意力和刺激的位置转换位置,参与者需要参加取决于一个特定目标的振动提示。防止头或眼球运动位置变化引起的视觉注意力,在执行每个条件之前,参与者被要求把他们的左和右的手在桌子和左、右手腕同时显示领域的观点。此外,参与者被告知立即切换视觉注意力按照目标振动提示。 Conversely, for all participants, there was no visual attention to the target stimulus positions during presentation of the NVA condition.</p> <fig id="fig2"> <label>图2</label> <p>振动刺激器的位置在每个参与者的身体。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.002"></graphic> </fig> <p>每个条件要求参与者来完成相应的实验中,他们应该在同一天完成的。两个实验的顺序是随机的。在我们的研究中,六个参与者选择先做VA条件实验。为了让参与者保持足够的能量来完成每个实验中,会有两个实验之间的间隔,这取决于个人的长度。每个实验包含离线阶段和在线阶段(见图<xref ref-type="fig" rid="fig3"> 3</xref>)。在离线阶段,三分了,每次运行(即由五块。,五个目标选择)。每一块之前,1.5秒的目标提出了振动提示。有10个试验/块和块内的所有试验相同的目标。在每个试验中,五个发生随机振动。缓解疲劳,每个参与者可以休息片刻之间脱机运行。此外,使用一个长时间的休息,让参与者准备以下在线阶段。休息的时间取决于个人。在线阶段,只有一个运行有关,但也有(即20块。,20个目标选择)。试验的数量/块(<我talic> n</我talic>)是变量,基于自适应自动确定策略<xref ref-type="bibr" rid="B24"> 24</xref>),每个试验也由五个振动。</p> <fig id="fig3"> <label>图3</label> <p>每个实验的过程。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.003"></graphic> </fig> </sec> <sec id="sec2.3"> <title>2.3。脑电图收购</t我tle> <p>对于每一个参与者,脑电图数据被记录在一个采样率为256 Hz g。USBamp(高通和低通滤波器组在0.1赫兹和30 Hz;陷波滤波器组在50 Hz)和g。EEGcap(奥地利格拉茨贵港市技术)。脑电图电极定位根据国际10 - 20系统。在我们的研究中,十四湿活跃Ag-AgCl电极(Fz、FC1 FC2、C3、Cz, C4, CP3, CP1, CP2, CP4, P3, Pz、P4, Oz)被选中。此外,FPz被选为地面电极和乳突(A)被选为参考电极。如图<xref ref-type="fig" rid="fig4"> 4</xref>,黑色圆圈标志着14 EEG记录电极,而灰色圆圈标志着地线(FPz)和参比电极(A)。这些电极的阻抗低于10 kΩ和脑电图波形通道保持相对稳定在每个实验的开始。</p> <fig id="fig4"> <label>图4</label> <p>所有选择的电极位置的配置。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.004"></graphic> </fig> </sec> <sec id="sec2.4"> <title>2.4。特征提取和分类</t我tle> <p>在每个实验中,一个800 ms数据段提取后,每一次振动刺激。这导致共有750个数据段,包括150年的目标和600不属预定目标的,从离线提取阶段的实验。每个脑电图数据段被过滤到-30赫兹频率范围0.1 3<sup>理查德·道金斯</sup>阶巴特沃斯带通滤波器,然后从256 Hz downsampled每七36.6赫兹通过选择样本。因此,成立一个时空特征向量的维数14×29(14频道和29个采样点)。在这种情况下,收集750个这样的特征向量作为校准数据为每个条件。此外,采用winsorizing去除干扰信号造成肌肉活动,眨眼,或眼球运动。首先,每个样本的10和90百分位数计算;其次,每个样本的值躺不到第十百分位或者超过第90百分位被替换为10或第90百分位,分别是(<xref ref-type="bibr" rid="B25"> 25</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B26"> 26</xref>]。</p> <p>贝叶斯线性判别分析(BLDA)被选为构建的分类器模型在线验证。这种方法被广泛用于越来越多的P300 BCI系统由于其优越的分类性能<xref ref-type="bibr" rid="B27"> 27</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B28"> 28</xref>]。分类规则可以被定义为<disp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq1"> <mml:mtd rowspan="2"> <mml:mtext> (1)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> 米</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:mi> β</米米l:mi> <mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> β</米米l:mi> <mml:mi> X</米米l:mi> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> X</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> T</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> ′</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> α</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mrow> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mi> X</米米l:mi> <mml:mi> t</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mi> y</米米l:mi> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> 米</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> ′</米米l:mo> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mi> x</米米l:mi> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mml:mi> 米</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>表示判别向量,两个超参数<我talic> α</我talic>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mml:mi> β</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>先验分布和噪声的方差,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <mml:mi> X</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>包含特征向量表示一个矩阵,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <mml:mi> t</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>表示回归目标,管理类1<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和二班的<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mo> /</米米l:mo> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是功能的数量从1级,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M10"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>从二班的数量特征,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M11"> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>是两类特征的总数)。的变量<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M12"> <mml:mi> y</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>表示分类器的输出<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M13"> <mml:mi> x</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>表示新的输入特征向量。</p> <p>在线分类和识别在我们的研究中,5个时空特征向量得到从五个振动(即。,5刺激位置)在每一个试验。这些被输入到分类器来计算他们的概率分布是否属于目标类。最后,最大的刺激位置概率分布是确定和报告的分类结果。</p> </sec> <sec id="sec2.5"> <title>2.5。执行分析</t我tle> <p>本文为了研究视觉注意力是否影响触觉P300 BCI的性能,我们分析了离线和在线数据记录在VA和演讲后条件。的离线数据记录在表示VA和后条件下,ERP振幅和<我talic> r</我talic>平方值被用来说明erp两个条件之间的不同。的定义<我talic> r</我talic>平方值如下:<disp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M14"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq2"> <mml:mtd> <mml:mtext> (2)</米米l:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> r</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> =</米米l:mo> <mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:msqrt> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msqrt> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> +</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> ⋅</米米l:mo> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mtext> 的意思是</米米l:mtext> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> X</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> −</米米l:mo> <mml:mtext> 的意思是</米米l:mtext> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> X</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 性病</米米l:mtext> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> X</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ∪</米米l:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> X</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mrow> <mml:mn> 2</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> ,</米米l:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M15"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> N</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>表示每个类的特性<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M16"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> X</米米l:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>表示样品的数量(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M17"> <mml:mi> 我</米米l:mi> </mml:math> </inline-formula>= 1,2)。</p> <p>此外,我们探讨了振幅(即。(即,峰值)和延迟。,the peak time) of the N200, P300, and N400 ERPs at different electrode sites averaged across 11 participants for each condition. Apart from these, the mean amplitude of the P300 ERP at electrode Cz for each participant was also analyzed. For the purpose of comparing the offline performance differences between the two stimulation conditions, the offline classification accuracy and raw bit rate (i.e., information transfer rate) were both averaged across the 11 participants across 1–10 trials [<xref ref-type="bibr" rid="B29"> 29日</xref>],离线分类精度,基于单一试验,11名参与者被计算。我们也分析了贡献的N200) P300, N400 erp的分类精度,以及打11个参与者的分类精度与每个刺激条件。进一步进行比较后网络性能的差异和VA条件,基于在线数据,在线分类精度,所需原始比特率和平均数量的试验用于计算每个位置进行分类。</p> <p>在执行任何统计对比数据来自这两个条件,我们首先测试数据的正常(一个示例Kolmogorov-Smirnov测试)。对观察到的数据是正态分布,我们使用成对样品<我talic> t</我talic>测试评估的意义差异,而对于没有观察到的数据是正态分布,非参数测试是必要的。因此,我们选择了一个Wilcoxon符号秩检验进行比较(<xref ref-type="bibr" rid="B26"> 26</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B30"> 30.</xref>]。显著性水平被设定<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M18"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。</p> </sec> <sec id="sec2.6"> <title>2.6。主观的反馈</t我tle> <p>参与者的反馈可以提供进一步的信息,使我们能够研究视觉注意力的影响在使用传统的触觉P300 BCI时用户评价。因此,我们进行了一项问卷调查每个参与者完成了相应的实验后两个条件。问题是在中国(所有11个参与者的第一语言)。问题的英文翻译如下:<list> <list-item> <label>(1)</label> </list-item> </list></p> <p>这条件你觉得更难以使用吗?请给分数两个条件1到5的范围。得分越高,越困难你感觉是使用状况。</p> <list-item> <label>(2)</label> <p>这条件让你感觉更累吗?请给分数两个条件1到5的范围。得分越高,越累你觉得由于使用这个条件。</p> </list-item> <p></p> </sec> </sec> <sec id="sec3"> <title>3所示。结果</t我tle> <sec id="sec3.1"> <title>3.1。erp</t我tle> <p>图<xref ref-type="fig" rid="fig5"> 5</xref>显示了大平均erp时参加目标和不属预定目标的所有11个参与者,每个14电极的网站。图<xref ref-type="fig" rid="fig6"> 6</xref>显示了erp的平方值从0到1000 ms,平均超过所有11个参与者。它可以观察到,弗吉尼亚州和后条件有相似的ERP组件(参见图<xref ref-type="fig" rid="fig5"> 5</xref>),但是目标和不属预定目标的特性区别在弗吉尼亚州条件大于后条件(见图<xref ref-type="fig" rid="fig6"> 6</xref>)。</p> <fig id="fig5"> <label>图5</label> <p>大平均erp为目标和不属预定目标的刺激所有11个参与者平均每个14电极的网站。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.005"></graphic> </fig> <fig id="fig6"> <label>图6</label> <p>的<我talic> r</我talic>erp的平方值从0到1000 ms,平均超过所有11个参与者。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.006"></graphic> </fig> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab1"> 1</xref>显示了平均高峰值和峰值时间的N200) P300, N400 erp在不同电极网站平均超过所有11个参与者。N200灯和P300 erp,最负峰和最积极的峰,分别观察到间发生的女士100 - 250和250 - 400 ms。最负峰的N400 ERP观察发生从400毫秒到650毫秒后刺激(<xref ref-type="bibr" rid="B31"> 31日</xref>]。这个结果表明,N200 ERP记录电极Pz和VA刺激诱发的条件,有较高的绝对平均峰值和峰值持续时间短于ERP后所唤起的状态。相同的结果观察的N400 ERP。同样,P300 ERP有较高的绝对平均峰值和峰值持续时间更短期间记录电极Pz和Cz VA刺激条件下,相比后的状态。</p> <table-wrap id="tab1"> <label>表1</label> <p>的平均高峰值和峰值时间N200) P300, N400 erp在不同电极网站平均超过所有11个参与者。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left" rowspan="2">ERP</th> <th align="center" colspan="2">峰值(μV)</th> <th align="center" colspan="2">峰值时间(女士)</th> </tr> <tr> <th align="center">弗吉尼亚州的条件</th> <th align="center">后的情况</th> <th align="center">弗吉尼亚州的条件</th> <th align="center">后的情况</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">N200_Pz</td> <td align="center">−2.34</td> <td align="center">−2.26</td> <td align="center">193.89</td> <td align="center">207.74</td> </tr> <tr> <td align="left">P300_Pz</td> <td align="center">2.12</td> <td align="center">1.62</td> <td align="center">341.97</td> <td align="center">348.37</td> </tr> <tr> <td align="left">P300_Cz</td> <td align="center">3.80</td> <td align="center">2.77</td> <td align="center">316.76</td> <td align="center">332.39</td> </tr> <tr> <td align="left">N400_Cz</td> <td align="center">−5.23</td> <td align="center">−4.44</td> <td align="center">535.51</td> <td align="center">539.06</td> </tr> </tbody> </table> </table-wrap> <p>图<xref ref-type="fig" rid="fig7"> 7</xref>显示了平均振幅P300 ERP,对于每一个参与者,从电极Cz记录。从每个ERP平均振幅平均峰值点25±女士(<xref ref-type="bibr" rid="B27"> 27</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B32"> 32</xref>]。成对样品的结果<我talic> t</我talic>测试显示,平均振幅的P300 ERP在电极Cz的VA条件明显大于在演讲后的条件(<我talic> t</我talic>= 2.736,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M19"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>))。</p> <fig id="fig7"> <label>图7</label> <p>P300 ERP在电极记录的平均振幅Cz为每个参与者。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.007"></graphic> </fig> </sec> <sec id="sec3.2"> <title>3.2。离线性能</t我tle> <p>图<xref ref-type="fig" rid="fig8"> 8</xref>显示了意味着离线性能平均超过所有11个参与者1 - 10试验。离线分类精度(见图<xref ref-type="fig" rid="fig8a"> 8(一个)</xref>)和原始比特率(见图<xref ref-type="fig" rid="fig8b"> 8 (b)</xref>)从15倍交叉验证计算。离线分类准确性和弗吉尼亚州的原始比特率条件下都显著高于后条件。图<xref ref-type="fig" rid="fig9"> 9</xref>显示了每个参与者的实验分类精度使用离线数据的两个刺激条件。成对样品的结果<我talic> t</我talic>测试显示,弗吉尼亚州条件实现的实验分类精度明显高于后取得的条件(<我talic> t</我talic>= 4.641,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M20"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)。</p> <fig-group id="fig8"> <label>图8</label> <p>意味着离线性能平均超过所有11个参与者1 - 10试验。(一)分类精度。(b)原始比特率。</p> <fig id="fig8a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.008a"></graphic> </fig> <fig id="fig8b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.008b"></graphic> </fig> </fig-group> <fig id="fig9"> <label>图9</label> <p>实验分类精度为每个参与者使用离线数据的两个刺激条件。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.009"></graphic> </fig> <p>图<xref ref-type="fig" rid="fig10"> 10</xref>显示了N200灯的贡献(见顶150 ms - 300 ms) P300的女士(300和450 ms),和N400(450点和700 ms) erp为每个参与者离线分类精度。可以看出,所有的时间窗口实现分类结果是至关重要的。成对样品的结果<我talic> t</我talic>测试表明,这三种erp的贡献在弗吉尼亚州离线分类精度条件下均显著地高于后条件(N200灯:<我talic> t</我talic>= 3.472,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M21"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>;P300:<我talic> t</我talic>= 4.539,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M22"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>;N400:<我talic> t</我talic>= 2.380,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M23"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)。图<xref ref-type="fig" rid="fig11"> 11</xref>显示了每个参与者的离线打分类精度。大多数参与者实现更高的分类精度与左边手腕比每个刺激条件的右手腕的左面板(见图<xref ref-type="fig" rid="fig11"> 11</xref>7 VA 11参与者的条件;看到右边的面板图<xref ref-type="fig" rid="fig11"> 11</xref>8后11参与者的条件)。成对样品的结果<我talic> t</我talic>测试显示,弗吉尼亚州条件实现打分类精度明显高于后取得的条件(目标左边手腕:<我talic> t</我talic>= 4.993,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M24"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>;在右手腕的目标:<我talic> t</我talic>= 5.418,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M25"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)。</p> <fig-group id="fig10"> <label>图10</label> <p>的贡献N200) P300, N400 erp为每个参与者离线分类精度。(一)VA条件。(b)后的状态。</p> <fig id="fig10a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.0010a"></graphic> </fig> <fig id="fig10b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.0010b"></graphic> </fig> </fig-group> <fig-group id="fig11"> <label>图11</label> <p>每个参与者的离线打分类精度。(一)VA条件。(b)后的状态。</p> <fig id="fig11a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.0011a"></graphic> </fig> <fig id="fig11b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2020/6549189.fig.0011b"></graphic> </fig> </fig-group> </sec> <sec id="sec3.3"> <title>3.3。在线性能</t我tle> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab2"> 2</xref>显示了在线分类精度,试验的平均数量,原始比特率为每个参与者在两个刺激条件。弗吉尼亚州的分类精度和原始比特率条件下显著高于后条件(<我talic> t</我talic>= 8.484,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M26"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>分类精度;<我talic> t</我talic>= 7.667,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M27"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>原始比特率)。此外,弗吉尼亚州的平均数量的试验条件明显小于后的条件(<我talic> t</我talic>=−3.688,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M28"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)。</p> <table-wrap id="tab2"> <label>表2</label> <p>在线分类精度,平均数量的实验中,为每个参与者和原始比特率。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left" rowspan="2">参与者</th> <th align="center" colspan="2">ACC (%)</th> <th align="center" colspan="2">AVT</th> <th align="center" colspan="2">RBR(位/分钟)</th> </tr> <tr> <th align="center">VA-C</th> <th align="center">NVA-C</th> <th align="center">VA-C</th> <th align="center">NVA-C</th> <th align="center">VA-C</th> <th align="center">NVA-C</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">P1</td> <td align="center">95年</td> <td align="center">65年</td> <td align="center">3.05</td> <td align="center">3.35</td> <td align="center">12.69</td> <td align="center">4.11</td> </tr> <tr> <td align="left">P2</td> <td align="center">90年</td> <td align="center">50</td> <td align="center">3.15</td> <td align="center">3.85</td> <td align="center">10.49</td> <td align="center">1.67</td> </tr> <tr> <td align="left">P3</td> <td align="center">One hundred.</td> <td align="center">75年</td> <td align="center">3.00</td> <td align="center">3.15</td> <td align="center">15.48</td> <td align="center">6.42</td> </tr> <tr> <td align="left">P4</td> <td align="center">One hundred.</td> <td align="center">55</td> <td align="center">3.25</td> <td align="center">3.35</td> <td align="center">14.29</td> <td align="center">2.56</td> </tr> <tr> <td align="left">P5</td> <td align="center">One hundred.</td> <td align="center">60</td> <td align="center">3.05</td> <td align="center">3.30</td> <td align="center">15.23</td> <td align="center">3.34</td> </tr> <tr> <td align="left">P6</td> <td align="center">80年</td> <td align="center">55</td> <td align="center">3.30</td> <td align="center">3.50</td> <td align="center">7.27</td> <td align="center">2.45</td> </tr> <tr> <td align="left">P7</td> <td align="center">90年</td> <td align="center">55</td> <td align="center">3.10</td> <td align="center">3.65</td> <td align="center">10.66</td> <td align="center">2.35</td> </tr> <tr> <td align="left">P8</td> <td align="center">95年</td> <td align="center">70年</td> <td align="center">3.05</td> <td align="center">3.35</td> <td align="center">12.69</td> <td align="center">5.02</td> </tr> <tr> <td align="left">票数</td> <td align="center">95年</td> <td align="center">75年</td> <td align="center">3.30</td> <td align="center">3.25</td> <td align="center">11.73</td> <td align="center">6.22</td> </tr> <tr> <td align="left">P10</td> <td align="center">75年</td> <td align="center">65年</td> <td align="center">3.40</td> <td align="center">3.60</td> <td align="center">5.95</td> <td align="center">3.82</td> </tr> <tr> <td align="left">赛</td> <td align="center">80年</td> <td align="center">65年</td> <td align="center">3.35</td> <td align="center">3.35</td> <td align="center">7.16</td> <td align="center">4.11</td> </tr> <tr> <td align="left">AVG±性病</td> <td align="center">90.91±8.89</td> <td align="center">62.73±8.47</td> <td align="center">3.18±0.14</td> <td align="center">3.43±0.20</td> <td align="center">11.24±3.30</td> <td align="center">3.82±1.57</td> </tr> </tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p>ACC指的分类精度,AVT指平均数量的实验中,RBR指原始比特率,弗吉尼亚州VA-C指条件,NVA-C指后状况,AVG是指平均,性病是指标准差。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> </sec> <sec id="sec3.4"> <title>3.4。参与者评估</t我tle> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>显示的分数11参与者每个条件的两个问题。相比后条件、VA条件获得较低的分数的难度系数和疲劳造成所有的参与者使用刺激条件。这证明了所有11个参与者感到后条件比VA更困难和累人的条件。非参数的结果Wilcoxon符号秩检验表明两者之间有显著差异条件困难的程度(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M29"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)和疲劳的程度(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M30"> <mml:mrow> <mml:mi> p</米米l:mi> <mml:mo> <</米米l:mo> <mml:mn> 0.05</米米l:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)。</p> <table-wrap id="tab3"> <label>表3</label> <p>给出的分数11参与者每个刺激条件的两个问题。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left" rowspan="2">参与者</th> <th align="center" colspan="2">困难</th> <th align="center" colspan="2">累了</th> </tr> <tr> <th align="center">VA-C</th> <th align="center">NVA-C</th> <th align="center">VA-C</th> <th align="center">NVA-C</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">P1</td> <td align="center">2</td> <td align="center">5</td> <td align="center">1</td> <td align="center">3</td> </tr> <tr> <td align="left">P2</td> <td align="center">2</td> <td align="center">4</td> <td align="center">1</td> <td align="center">3</td> </tr> <tr> <td align="left">P3</td> <td align="center">3</td> <td align="center">4</td> <td align="center">1</td> <td align="center">2</td> </tr> <tr> <td align="left">P4</td> <td align="center">3</td> <td align="center">4</td> <td align="center">1</td> <td align="center">3</td> </tr> <tr> <td align="left">P5</td> <td align="center">4</td> <td align="center">5</td> <td align="center">1</td> <td align="center">2</td> </tr> <tr> <td align="left">P6</td> <td align="center">3</td> <td align="center">4</td> <td align="center">2</td> <td align="center">3</td> </tr> <tr> <td align="left">P7</td> <td align="center">4</td> <td align="center">5</td> <td align="center">2</td> <td align="center">4</td> </tr> <tr> <td align="left">P8</td> <td align="center">3</td> <td align="center">4</td> <td align="center">1</td> <td align="center">3</td> </tr> <tr> <td align="left">票数</td> <td align="center">3</td> <td align="center">4</td> <td align="center">2</td> <td align="center">4</td> </tr> <tr> <td align="left">P10</td> <td align="center">4</td> <td align="center">5</td> <td align="center">1</td> <td align="center">2</td> </tr> <tr> <td align="left">赛</td> <td align="center">3</td> <td align="center">4</td> <td align="center">2</td> <td align="center">4</td> </tr> <tr> <td align="left">AVG±性病</td> <td align="center">3.09±0.70</td> <td align="center">4.36±0.50</td> <td align="center">1.36±0.50</td> <td align="center">3.00±0.77</td> </tr> </tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p>AV-C指VA条件,NVA-C指后状况,AVG是指平均,性病是指标准差。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> </sec> </sec> <sec id="sec4"> <title>4所示。讨论</t我tle> <p>在最近的研究中,我们设计了一个传统的触觉P300 BCI,五触觉刺激器在空间上分布在一个参与者的左腕,右手腕,腹部、左脚踝、右脚踝。只有左和右手腕被选为目标刺激的位置,其余的被用作标准刺激的位置。Junichi Hori等人报道,每个刺激的频率应该是一致的,以防止P300 ERP与一些参与者不属预定目标的刺激发生反应(<xref ref-type="bibr" rid="B33"> 33</xref>]。因此,标准的刺激在我们的研究中被放在三个不同的身体位置来解决这一问题。为了探索视觉注意力是否影响触觉P300 BCI,弗吉尼亚州,后又被11个参与者设置和测试条件。每个试验的两个条件,五个刺激器振实随机和参与者执行计算任务计算目标刺激发作。在这个时候,可以从内部目标和不属预定目标的歧视基于其位置。后又条件相比,参与者使用VA条件也要求视觉注意振动目标的位置。值得注意的是,只有触觉刺激没有视觉刺激在弗吉尼亚州的条件,所以它仍然是归类为单峰BCI。它不同于设计的视觉和触觉双峰BCI这et al .,触觉和视觉和触觉刺激和视觉刺激提供反映触器提供的相同的开发模式(<xref ref-type="bibr" rid="B22"> 22</xref>]。视觉刺激的演示需要外部提供某些设备,而且会有视觉潜力的脑电图。但是,这些不会发生时注意对身体触器的位置。</p> <p>研究表明,空间注意可以用来调节ERP组件(<xref ref-type="bibr" rid="B34"> 34</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B35"> 35</xref>]。这对应于我们的发现N200) P300, N400 erp唤起在VA和后条件(见图<xref ref-type="fig" rid="fig5"> 5</xref>)。具体来说,VA条件产生了更多的目标之间的区别的特性和不属预定目标的相比,后又条件(见图<xref ref-type="fig" rid="fig6"> 6</xref>)。均值电极Pz N200 ERP的高峰值,电极Pz的P300 ERP和Cz, N400 ERP在电极Cz VA条件高于观察期间后的状态。然而,平均峰值时间N200 ERP的电极Pz、电极Pz的P300 ERP和Cz, N400 ERP在电极Cz VA条件低于观察后条件(见表<xref ref-type="table" rid="tab1"> 1</xref>)。</p> <p>至于P300 ERP的平均振幅在电极Cz对于每一个参与者,一个重要的区别是观察之间的两个条件(见图<xref ref-type="fig" rid="fig7"> 7</xref>)。此外,意味着离线分类精度和原始比特率11参与者,当不同数量的试验被用来构建ERP在弗吉尼亚州条件(1 - 10试验),高于后条件中所观察到的第一个线索。随后,两种情况下的分类精度逐步提高试验的数量增加。最后,两种情况下实现了分类精度高于70%(见图<xref ref-type="fig" rid="fig8a"> 8(一个)</xref>,96.36%是弗吉尼亚州的实现条件;70.30%后条件),这被认为是必要的最低百分比精度有效的BCI控制(<xref ref-type="bibr" rid="B36"> 36</xref>]。</p> <p>当实验分类使用,VA条件的离线分类精度明显高于后条件(见图<xref ref-type="fig" rid="fig9"> 9</xref>)。对于每一个条件,N200)的贡献P300, N400 erp为每个参与者离线分类精度是不同的(见图<xref ref-type="fig" rid="fig10"> 10</xref>),但是所有的时间窗口的贡献在弗吉尼亚州离线分类精度条件下均显著地高于后条件。我们发现erp晚期贡献更多的分类精度比早期的erp VA大多数参与者的条件,虽然后情况恰好相反。在这项研究中,左和右手腕被用于交付目标振动刺激,使目标之间的视觉注意力和歧视,因为它们的空间分布。结果打分类精度表明,左边的平均分类精度高于目标的正确目标的两个条件(见图<xref ref-type="fig" rid="fig11"> 11</xref>)。然而,打分类精度表明,没有显著区别两个目标位置在两种模式。描述这一现象可以解释的躯体感觉矮人的左右手腕也有类似的触觉敏感性[<xref ref-type="bibr" rid="B37"> 37</xref>]。明显高于打分类精度是实现与VA条件比实现后的状态。</p> <p>在线结果显示,弗吉尼亚州的分类精度和原始比特率条件下都显著高于后条件(见表<xref ref-type="table" rid="tab2"> 2</xref>),这证明了VA刺激条件是可行的和有效的。特别是,在弗吉尼亚州的情况下,三个参与者获得100%的峰值在线分类精度和8的11参与者实现在线分类精度高于90%。此外,在线分类精度最低(75%),弗吉尼亚州条件相当于最高的在线分类精度后条件。在所有情况下,VA条件可以获得性能优越而后条件。</p> <p>根据提供的反馈11参与者试图控制BCI使用这两种刺激条件下,更容易清楚地计算目标刺激的次数,提出了在弗吉尼亚州的条件。最重要的是,所有的参与者持有的观点后条件让他们更累比VA条件(见表<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>)。一方面,这些现象表明,视觉注意力可以帮助参与者更多关注的目标,避免忘记目标刺激的位置。另一方面,为了准确计算目标出现的次数,参与者需要空间专注于目标,这可能会导致疲劳和不适长期的时间。相反,视觉注意力会处理这些问题,使参与者感到放松。</p> </sec> <sec id="sec5"> <title>5。结论</t我tle> <p>本研究的主要目的是评估使用视觉注意力的影响在尝试传统的触觉P300 BCI的控制。两个刺激条件进行了探讨和比较。十一个参与者的测试结果显示,弗吉尼亚州条件可以获得性能优越和首选的参与者后条件。因此,视觉注意力的参与可以有积极的对触觉P300 BCI的性能和用户评价的影响。未来的工作将集中在进一步优化等触觉BCI刺激条件,进一步验证了参与者和BCI最终用户组。</p> </sec> <back> <sec sec-type="data-availability"> <title>数据可用性</t我tle> <p>使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。</p> </sec> <sec sec-type="COI-statement"> <title>的利益冲突</t我tle> <p>作者宣称没有利益冲突。</p> </sec> <ack> <title>确认</t我tle> <p>这项工作是国家重点支持的研究和发展项目2017 yfb13003002。这项工作的部分也支持由中国国家自然科学基金会的资助下批准号。61573142,61773164,和91420302,计划引进人才的学科在格兰特B17017大学(111工程),和“曙光”项目由上海市教育委员会和上海教育发展基金会授予19 sg25。</p> </ack> <ref-list> <ref id="B1" content-type="article"> <label>1</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 乔杜里</surname> <given-names> U。</given-names> </name> <name> <surname> Birbaumer</surname> <given-names> N。</given-names> </name> <name> <surname> Ramos-Murguialday</surname> <given-names> 一个。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 脑-机接口进行通信和康复</article-title> <source> <italic> 自然神经学评论》</我talic> <year> 2016年</year> <volume> 12</volume> <issue> 9</我ssue> <fpage> 513年</fpage> <lpage> 525年</lpage> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.1038 / nrneurol.2016.113</pub-id> <pub-id pub-id-type="other"> 2 - s2.0 - 84983050185</pub-id> </element-citation> </ref> <ref id="B2" content-type="article"> <label>2</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group 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