拼字的大小影响视觉P300脑机接口(BCI)系统在两种条件下眼球运动的约束

文摘

绝大多数P300-based脑机接口(BCI)系统是基于著名的P300的拼字法韦尔和Donchin沟通目的和替代神经肌肉障碍、眼球运动障碍等。当前工作的目的是研究在P300-based BCI拼字的大小可用性的影响,测量的有效性、效率和满意度在公开和私下注意条件下。为此,十二个参与者使用了三个拼字的大小两个注意力情况下拼12符号。结果表明,拼字的大小,在注意力的条件,对性能有重要影响。在这两个条件(秘密和公开的),最好的表演得到中小拼字的大小,都是最有效的。拼字的大小没有明显影响工作负载三拼字的大小。相比之下,秘密注意条件产生非常高的工作负载由于增加资源消耗来完成这个任务。关于用户的偏好,拼字的大小之间取得了显著差异。小拼字的大小被认为是最复杂、最紧张,越舒适,最累人。中拼字的大小总是认为中级,这是拼字的大小,是评估较少,对于每一个维度,最坏的一个。 In this sense, the medium and the large speller sizes were considered as the most satisfactory. Finally, the medium speller size was the one to which the three standard dimensions were collected: high effectiveness, high efficiency, and high satisfaction. This work demonstrates that the speller size is an important parameter to consider in improving the usability of P300 BCI for communication purposes. The obtained results showed that using the proposed medium speller size, performance and satisfaction could be improved.

1。介绍

唤起大脑信号使用不同刺激模式可以用来将人类的意图转化为外部动作(电动机输出)通过脑机接口(BCI)系统(1,2]。这些系统使nonmuscular用户之间的沟通渠道和他的环境中,这可能是特别有用的人患有严重的运动障碍,例如肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS)。这些系统是唯一的选择,一些病人沟通并获得自治权。

BCI系统基于脑电图扫描器信号记录是最广泛的研究。尽管现有的因为它使得基于脑电图不同BCI系统,视觉P300-based BCI拼字是主要的接口用于通信和控制目的和代表一个可靠的实物期权与神经功能失调(供应人们的需求3,4]。P300信号是一种与事件相关电位(ERP)主要是记录在中央和顶叶区域。具体地说,它是一个积极的大脑活动的挠度发生大约300毫秒后一个奇怪的刺激。

有几种类型的P300-based拼写能力,如听觉、触觉或视觉。听觉和触觉形式的主要优势是,他们不依赖于眼的能力(例如,5])。然而,如果用户保留了一些残余眼部移动,视觉界面将显示一个更好的性能(参见Rezeika et al。6]P300-based拼写能力的审查)。绝大多数P300-based BCI拼写能力的研究和开发是基于Farwell和Donchin在1988年提出的一个(7]。Farwell和Donchin的拼字由6×6字符矩阵。它的行和列(即闪现。,stimulated) pseudorandomly, one by one, while the user pays attention on his target element from the matrix. The stimulation of the user’s target element represents the “rare event” of the oddball paradigm and elicits the P300. After a specified number of row and column stimulations, the computer identifies the matrix element to which the user is attending as the intersection of the row and column that elicits the largest P300, and this symbol is shown on the screen.

给定数量的研究进行了健康受试者和患者受到一些电动机残疾,提到P300-based拼写能力的有效性证明(4]。总的来说,这些研究同意,P300拼字的给那些病人的有效沟通渠道almost-or完全失去可能写作或说话。然而,它提出了8),拼写BCI的可用性是仍然需要变得更好。当前可用性的定义由国际标准化组织(ISO 9241 - 11)包含三个措施:(i)(即有效性。系统的准确性和完整性,用户达到设定目标),(2)(即效率。、资源消耗完成目标),和(3)满意度(即。,用户的态度完成给定的任务)9- - - - - -11]。Froekjaer等人得出的结论是,这些措施应该被认为是独立的(可用性方面12]。效率和满意度可以通过不同的主观方面:基本测量心理工作负荷、疲劳、动机、安慰,快乐,等等(13,14]。

P300信号振幅和延迟可以受到许多因素的影响,例如,精神疲劳经过长时间的使用(15,16),保持关注的水平所需的符号(17),用户的动机(15,18],或用户的挫折感(见[19]审查)。在这方面,研究者越来越多的关注集中在对用户性能的影响给出几个时间和空间方面的拼字的接口(20.]。

虽然绝大多数的论文都集中在信号处理算法为了提高P300 BCI系统的性能,有一些研究,研究了参数可能会影响用户的性能。这些参数是刺激时间的一些特性(21- - - - - -23],亮度对比度的影响[24的影响,界面色彩对比(25]。关于矩阵配置的影响,这项研究是有限的。一些研究表明用户性能的影响矩阵的大小。具体地说,埃里森和皮内26)研究了三个矩阵大小(4×4、8×8和12×12)进行了比较。结果表明,较大的P300波幅诱发更大的矩阵和用户性能或偏好没有明显影响矩阵的大小。相反,一项研究比较两个不同的矩阵大小(3×3和6×6)显示,3×3矩阵实现了更高的精度,而P300幅值较高的6×6矩阵条件(22]。在两个研究中,符号大小是一样的在不同的矩阵,因此,较大的矩阵提出了更大的显示器的只会增加符号之间的距离。这些研究的结果,一些P300 BCI拼写能力的降低矩阵用来提高写作速度(27]。Salvaris和赛普维达研究对分类的影响变化的尺寸符号,这些符号之间的距离,和背景颜色28]。在这项研究中,只有两个不同的每个参数值进行比较:小符号大小与大符号大小,小码间距离和大码间距离,黑色背景和白色背景。最糟糕的表现获得了与小的符号的大小。

没有相关研究拼字的大小的影响,除了提到研究矩阵的大小和符号的大小。在[29日),三个不同的屏幕大小进行了测试:一个电脑显示器,全球定位系统(GPS)的屏幕和手机屏幕。然而,没有提供符号大小信息。根据提供的信息的屏幕分辨率和参与者之间的距离屏幕,电脑显示器的视野为6.4°,为GPS屏幕3.7°,和手机屏幕3.56°,两个最小的屏幕几乎相同的视觉领域。然而,由于本研究没有提供信息拼字的大小,目前还不清楚他们的结果是如何与拼字的大小。实际上,这项研究的主要目的是评估特定屏幕使用BCI性能这三个但不是研究屏幕大小的影响。评估拼字的大小的影响,不同的视觉领域方面的应提出符号大小和符号距离,当他们确认不同的拼字的大小的建议至关重要。

大多数用于公开的拼写P300视觉的注意模式,即允许受试者注视目标,他们的眼睛。然而,一些研究也提出了P300视觉拼字的用法在秘密的注意模式(30.- - - - - -33)作为替代沟通完全锁人援助。在这种模式下,受试者必须注视屏幕时关注的中心目标使用视觉边缘。有效地,不幸的是,一些拼写BCI的潜在用户,也就是说,ALS患者,可以视觉功能受损,不允许注视不同目标。在我们的研究中,秘密的注意模式被用来复制眼部的缺乏流动性,遭受了一些患者严重的运动障碍。这些提议研究[30.,33)已清楚地表明,古典拼字的秘密关注的性能条件相比大大减少明显的注意条件。退化的周边视觉空间灵敏度的影响,有助于减少这种性能(31日]。人类的视觉细节是限于窝(中心),在视力是100%。随着中央窝的距离增加(偏心),大约60%的视力迅速下降1°怪癖,50%在2°,30%在7°,20%在10°(34]。这个视力退化离心率的函数设计中应该考虑BCI P300的拼字的秘密注意条件。在古典拼字,一种防止视力下降的不利影响是减少拼字的大小。然而,符号大小也会减少,更难以区分。从这个意义上说,这也将是有趣的研究不同的拼字的大小的影响在秘密注意条件。

布鲁纳等人发表的研究。33)调查的程度古典P300 BCI拼字的性能取决于眼睛凝视。为此,他们评估的离线性能17名健康受试者在公开和私下注意条件下。结果显示显著降低分类精度的秘密注意条件相比明显注意条件。本文中提到的,进一步的研究是必要的评估在线反馈(在线性能)的影响。相反,它将会是很有趣的在两种情况下评估所需的工作量。

本研究的目的是探讨在多大程度上拼写古典P300的性能取决于拼字的大小。目的是更好地了解容易用户可以进行拼字任务轻松有效地通过分析相同的拼字的系统类型,同时使用不同的BCI拼字的大小。在这个意义上,我们评估的可用性不同的拼字的大小的有效性、效率和满意度(10,35]。有效,获得性能不是一个足够的标准来确定一个用户想要使用一个接口。为此,有必要考虑这三个参数(有效性、效率和满意度),不仅可以预测用户的意图(36)和一个接口的接受程度(37,38),还提供一个更好的用户体验39]。

2。方法

2.1。参与者

十二个法国大学生(7个男人和五个女人;年龄范围19-25年(20.6±0.9岁))参加了本研究(S1-S12),其中包括六个交易日,每个拼字的大小(即一个。、小型、中型和大型)和(即每个注意力条件。、公开的和隐蔽的)。根据自我报告,所有的参与者没有神经或精神疾病史和视力正常或纠正正常。每一个参与者给予知情同意通过一个协议ENSC-IMS认知团队复查。他们都没有与BCI系统的经验。这项研究是大学的伦理委员会批准的马拉加和符合道德标准的《赫尔辛基宣言》。

2.2。脑电图数据和处理

脑电图记录和放大是通过16通道biosignal放大器(g。BSamp,贵港市技术)的金电极。根据10/20国际体系,电极放置在位置Fz, Cz, Pz,盎司,P3, P4, PO7, PO8。渠道的参考是正确的耳垂,FPz用作地面。通过放大器设置,信号在0.5和100赫兹,带通滤波的陷波滤波器(50赫兹),和灵敏度是500年µ诉接下来,EEG数据数字化的速度由12位分辨率256 Hz ni - usb - 6210数据采集卡(国家仪器)。脑电图数据记录和处理的方方面面是由BCI2000控制软件(20.]。

2.3。BCI拼字

BCI拼字的使用是古典Farwell和Donchin [7拼字,它包含一个6×6矩阵的符号(36字母数字字母和数字)按行和列。时间参数值对所有使用的是基于那些拼写Donchin et al。40]。具体地说,每一行和每一列(即加剧。,flashed) pseudorandomly 10 times, and thus, each character was intensified 20 times. Both the stimulus presentation duration (i.e., the duration of each flash) and the interstimulus interval (ISI) pause between stimulus presentations were 125 ms. A pause of 6 sec was used following each sequence of flashes (i.e., pause between each character selection). This pause duration was selected to give the subject time to look for the new target character and gaze it. In the covert attention condition, subjects were also allowed to gaze the new target character during this pause. Considering these temporary parameter values, each symbol needed a time of 36 s to be selected (as it is 10 times the sum of the flash duration—125 ms—of six rows and six columns with an ISI of 125 ms, plus the 6 s after the sequences of flashes).

2.4。拼字的大小

提出了三种不同的拼字的大小。屏幕用来拼写能力的17岁“TFT 60 Hz刷新率和分辨率为1440×900像素²。每一个拼字由6×6矩阵的36个字符集中在屏幕上。(我)(使用的拼字的大小30.)被选为本研究的最大大小,因为它是经常应用的其他人员(例如,33])。矩阵∠±6.98°的视野从水平和垂直方向上。每个字符的大小为1.12°W×1.12°H,水平分离列1.46°W和垂直分离行1.46°H。(2)选择最小的拼字的大小根据Salvaris和赛普维达报道是什么28]随着最小符号大小可以使用没有拼写性能的损失。受试者坐在1 m从屏幕上的实验和最小的符号大小0.7厘米W×0.8厘米H在[28),视野,符号大小相当于0.4°W×0.45°H。保持相同特征的大小不同的拼写能力,实验中使用的符号的大小应该是相同的高度和宽度。最后,每个字符的最小的拼字的大小为0.4°W×0.4°H。这个小符号大小(0.4°W×0.4°H)代表一个最大的符号大小选择减少35.89% (1.12°W×1.12°H)。为了保持相同的拼字之间的比例大小,最小的拼字∠±2.51°的视野从水平和垂直方向上,行和列之间的水平和垂直分离,分别为0.52°(即。相比,减少了35.89%的最大大小)。这个尺寸和根据研究[33),在封面注意条件,视力会下降大约50%位于远离中心为目标。(3)选择中等大小计算中间值之间的大型和小型拼字的大小。然后,矩阵∠±4.75°的视野从水平和垂直方向上,中间符号大小为0.75°W×0.75°H,水平和垂直的行和列之间的分离,分别是1°。

考虑到受试者位于距离约60厘米的屏幕,每个拼字的措施提出了在图1和表1。

2.5。实验设计

三个不同的拼字的大小进行了测试,每一个参与者在受试的设计。因此,实验包括三个交易日,其中每一个都测试一个拼字。会议是在不同的日子里进行,每个会话之间的时间间隔是三到五天(包括两个)。的顺序拼写能力的评估是平衡的潜在影响参与者控制经验。为了测量眼睛注视,一个眼动跟踪(Tobii X1, Tobii技术)是安装在屏幕上。所有会话发生在一个孤立的实验房间。

2.6。任务和程序

实验前,有书面和口头形式的指令。所有与会者都坐在距离大约60厘米的屏幕,这是眼动跟踪的最优的操作范围(60±10厘米)。每个主题使用了三个拼字的大小(小型,中型,大型)两个注意力情况下(公开的和隐蔽的关注)。在公开的注意力情况下,参与者被要求凝视目标(即。理想的象征,应该写)。秘密的关注情况,主题必须目光只在一个黄色的点位于屏幕的中心,计算所需的字符的强化。同样,每个会话为每个条件包括两个任务:一个校准任务和一个在线的任务。前的校准任务BCI拼字,眼动跟踪校准。

在校准任务开始之前,参与者被告知,他/她将随机短强化(即10。闪光灯)的行和列。每次所有的行和列都闪过10次,一个序列。每一行和列闪烁(即10倍。,10sequences), each character was flashed 20 times. The mental task for participants to type a letter or a number was to mentally count every time that his/her desired symbol was flashed before the 6 sec pause. During the calibration task, the participants did not receive any feedback and were asked to focus consecutively on 16 characters to spell three French words and a number, all of them with four characters (four runs). The spelled words were “LUNE,” “FEUX,” and “KILO” and the number was “2015.” While they were doing the task, their EEG data were recorded in order to analyse them afterwards. The calibration task took approximately 10 minutes. At the end of the calibration task, a stepwise linear discriminant analysis of the last three runs was performed to get the weights of the P300 classifier.

一旦权重矩阵的分类器加载系统,在线任务开始。对于在线任务,单词和数量要求拼写以下:“聊天”,“纯粹”和“1935年,”一个接一个没有空间。他们指示继续没有纠正错误的情况下选择了一个错误的字母分类器。在每个单词(或数字)的开始,它提出了在屏幕上1秒(6 s秒2和3之间的停顿)。这一次,下面的字符拼写出现在输入栏放置字符(图的矩阵2)。选择一个角色所需的时间是36。因此,时间写每个单词的四个字符(或数字)2分钟和24。实验设计时序如图3。

选择不同的字符在在线的任务是建立以确保每个目标是位于不同距离的中心和不同的方向。因此,有三层6×6矩阵从边缘(图中间4)。这三个字符序列(两个单词和一个数字)选择拼写,这样每一层是由一个相似比例的字符(在图层1 6/20,4/12层2,在第三层2/4)。此外,在每一层,建立了不同的角色,以确保用户必须在公开的注意力情况下,目光运动在不同的方向。这些角色的分布在图中以粗体表示4。

在线任务结束后,参与者被要求完成一个视觉模拟量表(血管)和NASA-TLX疲劳试验(41)和回答一个简短的问卷调查相关的拼字进行会话。这最后的问卷包括三条语句相关的拼字的大小的一些特性:(i)声明1、难以感知不同的角色;(2)语句2、感知困难离中心人物;和(3)声明3、难以区分不同的行和列。参与者表达了他/她的协议,每个语句有10点李克特量表(1 =非常容易和10 =非常困难)。

NASA-TLX测试是一个多维评价问卷,六个分量表(精神的需求,生理的需求,时间的需求,性能,努力,挫折)得分0到100之间,高值与更高水平的工作负载。这个测试包括两个阶段:在第一阶段,参与者给评级级分配给每个子量表。在第二个阶段,取得了15双分量表后结合六个分量表,所以受试者可以比较每一对来表示和识别内部氧化物,影响了他们的工作负载。整个工作负载计算给定一个加权平均技术认为每个次生氧化皮的特殊贡献总工作量。整体工作负载值表示拼字的大小要求最心理工作负荷,而加权子量表分数确定工作负载因素,每个拼字的大小做出更大的贡献。整体工作负载的最高分是100,而加权分量表得分最高的是33.3。每个内部氧化物的端点是“非常低/高”除了性能次生氧化皮,“完美/失败”的端点。

第三次会议结束时,每一个主题是要求比较三个拼字的大小对他/她的喜好。比较问卷改编自系统可用性量表(SUS) [42)允许我们评估六个维度:最喜欢的,复杂的,舒适的,有压力的,可控,累人的。对于每一个维度,它们之间的三个拼字的大小排名。为每个维度提出了三个等级:1级最小的;等级2,中间;和等级3,最。

2.7。参数和统计分析

如介绍中所述,本研究的主要目的是评估的可用性在两种不同条件下不同的拼字的大小:秘密和公开的关注。使用可用性的方法包括三个维度:有效性、效率和满意度。有效性与准确性,用户可以完成任务。为了研究效率,需要不同的结果:(i)分类精度和数量的闪光需要选择一个符号在校准任务;(2)错误的表现在网络任务写作所有的单词;和(3)振幅P300信号的在线任务。效率与资源消耗来完成一项任务,即。、用户所需的努力和时间。为了研究效率,提供了以下指标:(i)的主观使用NASA-TLX工作量评估;(2)疲劳的血管;和(iii)主观问卷调查相关的一些功能的拼字的大小。满意度与用户的态度,即。,the perceived comfort and acceptability while using the system. Results related to preference and subjective feelings regarding different speller sizes were analysed through the comparative questionnaire adapted from the SUS. Table2总结不同的客观和主观指标用来评估可用性三个维度。

方差分析(方差分析)被用来分析不同评价指标的有效性和效率维度。此外,多个R平方值计算评价模型与数据的吻合程度如何。只与模型的相关结果R平方值高于0.25报告在这里。5%的阈值对不同的费雪的测试被认为是显著的。关于满意度维度,以类为每个参数(用户的偏好最喜欢的,复杂的,舒适的,有压力的,可控,累人的),确切概率法被用于每个条件。主要原因选择确切概率法,而不是χ²测试是低的样本大小。

2.8。视线方向控制

为了验证实验在秘密注意条件下,有必要确认受试者注视他/她的目光落在黄色点放置在屏幕的中心。为此,目光数据离线分析在评价阶段(即。在线的任务)。指令要求受试者注视屏幕的中心在flash期间选择一个字母(30岁),可以注视的目标定位在6 s flash之间的停顿时间。由于参与者不得不拼12个字符,一个实验的试验时间是432年代。这期间,受试者注视屏幕的中心360年代(30 s×12个字符),使他们能够使用6 s flash之间停顿时间转移公众的注意力,盯着新角色,也就是说,在72年代(6 s×12期闪光)总试验时间。为了检查对象盯着屏幕的中心,我们得到,每个主题和拼字的大小(即。,for each trial time), the total time that the gaze data, in samples of 0.5 s, was at a distance of ±2° from the centre. Taking into account that subjects had to gaze the centre of the screen for 360 s, the percentage of time above or below this period was calculated for each trial. In case of gazing the centre of the screen for all the trial time (i.e., for 432 s), the percentage should be 20%. In case of gazing the centre of the screen for less than 360 s, the percentage should be negative. Finally, the percentage of time ranged from 8.16 to 17.78% (due to technical difficulties, gaze data were not available for two participants); that is, all the subjects gazed the centre of the screen for more than 360 s per trial. The average ± standard deviation (SD) percentages of all subjects were 12.68 ± 3.32, 13.19 ± 2.43, and 13.41 ± 2.53% for small, medium, and large speller sizes, respectively. These results show that the subjects followed the instructions; that is, they looked at the yellow dot under covert attention condition.

3所示。结果

3.1。效率维度

3.1.1。分类精度校准期间的任务

图5显示分类的平均水平精度通过参与者,在注意力条件和三个拼字的大小,测试的次数有关,行和列在矩阵(即加剧。,闪光,闪光的强化一行和一列)。不管注意力条件或拼字的大小、分类精度闪光的数量增加。

在公开的注意力情况下,所有科目,除了主题S4曾94%精度对于中小拼字的大小,获得100%的分类准确性的最后十闪光。在秘密的关注情况,分类精度任何主题并没有达到100%(除了主题S2、S3和S9使用媒体的拼字的大小)。在这种情况下,经过10序列(即。20闪光),分类精度从94%到63不等的小拼字的大小,100%到63的中间拼字的大小,和50 - 94%大拼字的大小,与平均(±标准错误,SE) 74.58±13.09, 80.27±12.95, 70.33±12.87%,小,中,大拼字的大小,分别。

之间的比较结果拼字的大小和注意力的条件,我们计算的平均值最高分类accuracy和校准期间获取的任务最小数量的闪光需要获得这些精度。结果中描述的数据6(一)和6 (b),分别。

根据分类精度最高,双向方差分析(3×2)因素拼字的大小和注意显示一个重要这些因素之间的相互作用(F(65)= 3.07;]。在公开的注意力情况下,分析显示拼字的大小之间无显著差异;然而,在秘密注意条件下,的意思精度中拼字的大小(83.4±3.7%)最高,提供显著差异和大拼字的大小(70.8±3.7%)( )。方差分析显示主要的影响因素注意(F(65)= 101;]。独立的拼字的大小,准确性大大降低了公开的秘密关注关注状态。这些结果表明,校准并不代表问题公开注意条件下,独立的拼字的大小。然而,在秘密注意条件下,精度没有达到100%的任何话题,都将会影响网络的性能。尽管如此,重要的是要提到介质拼字的大小可能会有影响分类精度最高。因此,最好的分类精度是媒介提供的拼字的大小。

根据最小数量的闪光需要获得分类精度最高,双向方差分析的因素拼字的大小和注意没有任何明显的这些因素之间的相互作用。因此,差异最小数量的闪光每个所需的条件注意(即。,overt and covert) between the factor大小(即。,small, medium, and large conditions) were similar. Only the注意因素是重要的(F(69)= 116;]。因此,独立的拼字的大小最小数量的闪光需要隐蔽的关注高于公开的注意。在公开的关注情况,平均获得最小数量的闪光分别为5.8±0.5,4.9±0.2,5.8±0.6小,介质,分别和大尺寸。然而,大多数的参与者(S1-S3, S6、S8-S10和S12)要求较低最小数量的闪光获得100%的精度与媒介拼字的大小。在秘密注意条件下,平均最小数量的闪光分别为8.9±0.3,9.0±0.3,8.8±0.3小,介质,分别和大尺寸。然而,如前所述,精度没有达到100%。重要的是要注意,减少最小数量的闪光需要选择一个符号会减少时间以选择它,提高系统的效率。

3.1.2。在在线任务分类精度

表3显示了整体性能结果在线任务为每个主题和每一个拼字的大小。“的意思是”列表示平均值±标准误差错误的表现拼字的大小之间的关系。此外,图7已经提交给视觉上观察到的差异。

的错误的表现,计算的倒数精度(例如1−精度)分析了使用双向方差分析(3×2),与因素注意和拼字的大小。结果没有任何明显的这些因素之间的相互作用。然而,获得了显著的影响注意(F(67)= 83.5;),对拼字的大小(F(67)= 3.56;]。有关的因素注意分析显示,高错误的表现为公开的秘密关注关注,独立于拼字的大小。有关的因素拼字的大小两种情况下,错误的表现大拼字的大小明显高的介质( )和小拼字的大小( )。此外,错误的表现没有中小拼字的大小之间的不同。重要的是要注意,在公开的关注下,受试者的总数0%的错误是9、8和3小,介质,分别和大尺寸。然而,主题的总数超过10%的误差只有1中小尺寸和5大尺寸。否则,在秘密的注意,只有2参与者实现了0%的误差性能(低于10%),都使用相同的大小,大的一个。

学习的效果拼字的大小和注意拼字的人的因素在不同的层(表4),三个双向方差分析(3×2)被执行,每一层。首先,拼字的大小显示显著差异因素图层1(F(67)= 4.4;),层2(F(67)= 3.4;]。一方面,图层1,我们观察到大尺寸取得了更糟糕的性能比中等大小( )和小尺寸( )。另一方面,层2,同样取得了显著差异,大拼字提供的比例最高错误的表现相对于介质( )和小( )大小。其次,在参考注意的条件因素,秘密关注显示性能明显低于公开关注条件在所有层(图层1(F(67)= 81.7,),层2(F(67)= 67.9,),而第三层(F(69)= 13.4,])。最后,没有发现之间的相互影响注意因素和拼字的大小在任何一层。

3.1.3。P300波形分析

图8显示了整个大平均与事件相关电位(ERP)作为响应波形获得目标和不属预定目标的刺激八电极和拼字的大小的函数公开和私下的注意条件。三拼字的大小和注意力的条件,不同的反应有积极的山峰女士在300年和500年之间。

为了研究公开的和隐蔽的影响注意力和拼字的大小延迟和振幅P300的两个三方方差分析(3×2×8),一个对于每个因变量,进行使用以下因素:拼字的大小(小型,中型,大型),注意(公开的和隐蔽的)通道(Fz、Cz Pz,盎司,P3, P4, PO7,和PO8)。关于延迟,没有发现主要或因素之间的交互作用。相反,在参考振幅P300,只有一个交互的影响注意×通道(F(77)= 3.456;)被发现。因此,配对t以及为每个通道比较分析振幅两国公开的和隐蔽的关注(注意因素)。这些分析表明,显著差异一直仅限于渠道P4 [t(11)= 2.444;]和PO8 [t(11)= 3.121;),公开的条件提出了更高的值(图的关注9)。

3.2。效率维度

3.2.1之上。工作负载和血管疲劳

除了NASA-TLX测试,评估工作负载引起的使用拼字,整体疲劳额定在血管从0到10 (43]。表5显示的贡献血管疲劳,总工作量(NASA-TLX全球得分范围从0到100),和维度评估主观工作负载(精神的需求,生理的需求,时间的需求,努力,性能,挫折,从0到33.3)为每一个拼字的大小。获得的值对应于参与者之间的平均分数。

另一个双向方差分析(3×2)是为了研究的影响拼字的大小和注意在工作负载和疲劳。没有主要的影响拼字的大小或之间的相互影响拼字的大小和注意在任何变量。然而,工作负载和疲劳通常是高的参与者秘密注意条件相比明显注意条件。具体来说,秘密注意条件提供更高值以下尺寸:血管疲劳(F(69)= 6.08;),总工作量(NASA-TLX) [F(69)= 26.27;),精神的需求(F(69)= 6.98;),时间的需求(F(69)= 6.29;),努力(F(69)= 9.71;),而性能(F(69)= 6.03;]。有趣的是,生理的需求和挫折维度似乎并没有影响注意的因素。

3.2.2。感知主观问卷调查

给出的参与者在每个会话可用性问卷相关的一些功能的拼字的大小如表所示6。在这个表中,只有中间的答案示例给出的参与者(从1到10:1 =非常容易和10 =非常困难)。三个双向方差分析进行研究的影响拼字的大小和注意因素在不同的语句:声明1,难度感知不同的角色;语句2,难度感知人物远离中心;和声明3,很难区分不同的行和列。

的拼字的大小因素有明显的差异声明1(F(22)= 4.322;),声明3(F(22)= 5.204;]。因此,它可能是肯定的拼字的大小影响感知难度不同的人物和区分不同的行和列。具体地说,在声明1中拼字的大小提供更好的值(即。、更低的分数比小(困难) )和大( )拼字的大小。相反,声明3,小拼字的大小提供了显著的结果比介质( )和大尺寸( )。关于注意因素,我们发现秘密注意条件显示显著更高的分数,即。,更糟糕的评级,语句(声明1(F(44)= 44.295;),语句2(F(11)= 88.393;),而声明3(F(11)= 44.044;])。此外,在交互影响语句2之间的拼字的大小和注意。为了研究这种交互,两个单向方差分析使用拼字的大小因素(即每个注意力进行了条件。、公开的和隐蔽的)。拼字的大小无显著差异的明显的注意状态被发现。然而,秘密关注下拼字的大小之间有显著差异(F(22)= 4.32;),提供媒介拼字的大小较低难度感知人物远离中心比大( )。

3.3。满意度维度

表7显示了可用性问卷用于评估不同维度对参与者的偏好。为每个维度提出了三个等级:1级最小的;等级2,中间;和等级3,最。结果对应于受试者´分布根据秩函数的拼字的大小为每个维度。确定用户´偏爱拼字的大小是重要的,确切概率法。结果相对于公开的注意力状况提出了第一,紧随其后的是结果相对于隐蔽条件的关注。最后,两个注意力条件被认为是一起提供一个通用的视角。

3.3.1。公开的关注情况

关于公开关注的结果,根据测试,移动的拼字的大小无显著差异最喜欢的和可控维度。然而,确切概率法显示出显著的拼字的大小和偏好之间的关系(顺序排名)以下尺寸:(我)复杂:50%的受试者选择了大拼字的大小复杂的(1级)75%的受试者选择了小拼字的大小复杂的(等级3)50%的受试者选择了中等大小拼字的中间(等级2)(2)舒适:67%的受试者选择了小拼字的大小舒适的(1级)42%的受试者选择了最大型拼字的大小舒适的(等级3)75%的受试者选择了中等大小拼字的中间(等级2)(3)压力:50%的受试者选择了小拼字的大小有压力的(1级)50%的受试者选择小拼字的大小有压力的(等级3)67%的受试者选择了中等大小拼字的中间(等级2)(iv)累:58%的受试者选择了大拼字的大小累人的(1级)75%的受试者选择了小拼字的大小累人的(等级3)75%的受试者选择了中等大小拼字的中间(等级2)

在公开的注意力情况下,都可以看到以下结果:小号的被认为是最多的复杂的和累人的少,舒适的;中等大小分为温和,没有任何负面分数(即。,最复杂的,有压力的或累人的,但至少舒适的);和大尺寸得到最好的价值复杂的,舒适的,累人的。此外,它应该说,中等大小的条件用户评分显示更大的协议。

3.3.2。秘密的关注情况

在参考结果相对于秘密注意条件下,根据测试,无显著差异的拼字的大小复杂的,有压力的,可控维度。然而,确切概率法显示出显著的拼字的大小之间的关系,在秘密的注意,和偏好(顺序排名)以下尺寸:(我)最喜欢的:42%的受试者选择了小拼字的大小最喜欢的(1级)50%的受试者选择了小型和中型拼字的大小为最最喜欢的(等级3)67%的受试者选择大拼字的大小作为中间(等级2)(2)舒适:58%的受试者选择了小拼字的大小舒适的(1级)33%的受试者选择大型或小型或中型拼字的大小舒适的(等级3)67%的受试者选择了中等大小拼字的中间(等级2)(3)累:42%的受试者选择了大拼字的大小累人的(1级)58%的受试者选择了小拼字的大小累人的(等级3)67%的受试者选择了中等大小拼字的中间(等级2)

一般来说,秘密注意条件下,取得了以下结果:小号的被认为是最多的最喜欢的(与介质的大小)和最多累人的;中等大小是得分最多的人最喜欢的(与小号的);和大尺寸至少被认为是累人的。

3.3.3。公开的和隐蔽的注意条件

提供全球的角度来看,每个变量的满意度构造划分为负(复杂的,有压力的,累人的的人)或者正面的评论(可控,舒适的,最喜欢的)。由于这种分类,可以肯定,小拼字的大小提出了更多的负面比自认为是非常积极的维度复杂的,不是很舒适的和累人的(图10)。大拼字的大小获得尽可能多的积极消极维度,因为它被认为是适度舒适的并不是很累人的。相比之下,大多数维度中拼字的大小主要是正值,很大程度上,这是机密等级2。因此,一般来说,媒介拼字的大小被选为足够满意的用户。

4所示。讨论

在这项研究中,拼字的大小的影响被评估约束或nonconstraint条件下(即。分别为、秘密和公开的注意条件)客观和主观参数。它已经表明,约束眼球运动代表一个重要的努力,是与较低的性能和更高的工作负载。可用性的措施建议中拼字的大小是最方便,保证舒适性和控制使用可视P300-based拼字。

几项研究的重点是定义最优参数改善拼字的设计以更有用。矩阵大小的影响(22,26],interstimulus区间[22),亮度对比(24,界面色彩对比(25)在不同的因素,如P300与事件相关的潜在的或主观的措施,被认为是。本研究的主要目的是设计BCI系统不仅准确,而且很容易用于健康受试者,尤其是对病人。

矩阵的大小产生的影响已经被研究过。然而,拼字的大小设计时没有考虑P300-based拼字。在文献不同的拼字的大小已经设计了,但不知道他们会对可用性的影响。包含可用性分析的早期阶段可能有利于ALS的研究的进展。

在这项研究中,三个可用性因素进行评估:有效性、效率和满意度(12]。的主要目标是确定拼字的大小获得最好的可用性程度根据每个注意力情况下的三维空间,公开和私下的注意。这项研究表明,拼字的大小对用户性能有重要的影响时,必须考虑BCI系统设计。上述结果中讨论以下段落。

4.1。拼字的大小的影响和关注效率维度

目前研究复制以前作品的结果,它表明,在分类性能是严重受损由于缺乏眼部移动(即。,秘密注意条件下)30.,33]。然而,的影响拼字的大小因素没有充分研究之前;因此,我们将重点讨论这个因素。

一方面,校准任务在公开的注意力情况下,分类中没有明显差异精度之间的大小(图6(一))。为隐蔽的注意力,另一方面,媒介拼字的大小(83.4±3.7%)似乎显示最好的结果,尤其是对大尺寸(70.8±3.7%)。这些结果可能导致的结论拼字的大小重要的因素是实现好精度对于用户没有眼流动但不相关时,用户可以控制他/她的眼睛的运动。

关于最小数量的闪光要求达到的最大精度,它可以观察到,需要更多的闪光灯下秘密关注(图6 (b)),提供一个类似的,大小不一最小数量的闪光。在公开的注意力,所有受试者获得100%精度前10个需要闪光(一个flash是一行和一列)的强化,除了主题S4,只达到了94%精度与中小拼字的大小。与之相反,在秘密的关注下,100%精度只有三个参与者达成(S2、S3和S9)使用中拼字的大小。

尽管有减少的可能性的时间选择一个字母在在线任务(至少在公开的注意力),因为这项研究的主要目的是比较不同的拼字的大小,我们决定不修改这个参数。出于这个原因,因为所需的时间选择一个符号总是相同的,信息传输速率(ITR)表现比较不习惯。然而,重要的是要注意,在公开的注意,绝大多数科目(8科目)需要调整系统数量减少的闪光在使用中拼字的大小。从这个意义上说,中拼字的大小在公开的注意力似乎需要更少数量的闪光(4.9±0.2最小数量的闪光),因此,更少的时间来选择一个角色。然而,这并非如此结果的约束条件,更多的闪光,以达到最大的分类性能观察所有大小(最小数量的闪光:小,8.9±0.3;媒介,9.0±0.3;总的来说,8.8±0.3)。

在参考性能在线任务,正如所料,错误的表现注意条件的影响(公开的,7.9%;秘密,49.3%)。此外,错误的表现与大拼字的大小获得注意力的条件(图的最糟糕的表现7)。事实上,同样的趋势提出了公开的和隐蔽的注意:小(公开的,2.8±1.6%;秘密,45.8±6.7%)和介质(公开的,4.9±2.8%;秘密,43.7±7.2%)大小显示类似的结果,而最大的大小提供了最坏的打算错误的表现不管注意因子(公开、16±4.5%;秘密,58.3±7.8%)。总的来说,这些结果可能导致我们认为有能力的获得一个适当的大小精度/错误的表现迅速降低,即。,the size between the medium and the large speller conditions.

相比之下,另一项研究[29日),参与者在电脑显示器比精度高,在手机屏幕上,显示当前的工作错误的表现明显高于大拼字的大小相比中小拼字的大小。从这个意义上说,最糟糕的表现获得当使用大拼字的大小相比其他两个拼字的大小。有效,除了参与者S2和S6,其他用户获得更糟或等于百分比在使用大拼字错误。提到是很重要的,在另一项研究29日),唯一提供的信息对不同的参数矩阵的大小是屏幕的视角,这是3.7°和3.56°的全球定位系统(GPS)和手机屏幕,分别。没有信息是关于提供拼字的大小、符号大小,或列和行之间的距离。也许,这些参数值低于用于我们的小拼字的大小,使它很难识别不同的角色。否则,在我们的实验中,选择最小的拼字的大小根据最小符号大小,以便它可以不损失性能。这个最小尺寸是不同的一项研究报告(28]。其中,符号大小会降低性能相当,而可能获得的低性能的原因研究手机和GPS屏幕29日]。

卖家在al。22)报道,矩阵的大小,即。,the number of elements, has a significant effect on performance: a 3 × 3 matrix offered better results than a 6 × 6 matrix. In the present work, the results obtained suggest that speller size can also have a significant effect on user performance, and thus it is an important factor to consider it in the design. The obtained results show how错误的表现当使用大拼字的大小增加,经常被其他研究人员使用(例如,(30.,33])。最好的表演得到当使用中小拼字的大小,实现类似的性能。

分析在线任务层的大小密切相关,如何显示注意因素影响所有层,不仅外的。这些结果显示眼部流动性的重要性,即使刺激接近的观点。相反,拼字的大小因素只影响图层1和层2两个最外层。具体地说,在这些层(图层1和层2),我们观察到大尺寸比中小尺寸显示性能下降。因此,最糟糕的组合是大号的外部层,也就是说,这个角色被放置在最遥远的从屏幕的中心位置。

最终,显然,大尺寸与性能下降,尤其是在秘密的注意。因此,它应该建议避免大尺寸以达到良好的水平精度,尤其是在患者眼部受损的情况下流动。

最后,在参考P300的分析信号,而矩阵大小影响P300峰值振幅由于不同的目标概率根据不同的矩阵(22,26),结果显示没有明显的主要影响P300反应拼字的大小。此外,由于三个拼字的大小有相同的矩阵大小(6×6),不同的目标和P300振幅不属预定目标的条件是不同的拼字的大小相似。在另一项研究也获得了类似的结论28]。然而,关注因素表现出显著差异振幅水平的目标刺激渠道P4(公开、14±1.07µV;秘密,12.59±0.71µV)和PO8(公开的,15.55±1.38µV;秘密,12.34±0.75µV)。因此,已经证实了先前提出的性能差异之间的秘密和公开的注意力状况有一个神经关联(30.]。

4.2。拼字的大小的影响和关注效率维度

在目前的工作,疲劳和工作负载效率评估研究,包括工作负载中以下尺寸:总工作量,精神的需求,生理的需求,时间的需求,努力,性能,挫折。结果表明,的影响注意因素是重要的,因为它显示显著差异在所有测量维度,除了生理的需求和挫折。相反,尽管方差分析差异不显著拼字的大小,它可以观察到表5媒介拼字显示最低的总工作量分两种情况下,即,overt and covert attention conditions.

关于与认知相关的问题(声明1,语句2和声明3),需要注意的是,媒介拼字的大小取得最合适的分数为每个语句的条件注意因素(表6)。以同样的方式,它可以观察秘密注意条件下的分数高了每个不同的拼字的大小。因此,显然,无法移动的眼睛明显影响必要的认知资源用于控制接口。这个残疾的情况下应考虑几个病人不能执行这样的操作通过使用接口一个适当的大小,因为中等大小呈现最好的结果尽管缺乏意义,或新特性,减少所需的认知资源使用拼字的(例如,44])。

在前面提到的工作29日),受试者报告说,小屏幕(GPS,特别是手机屏幕)太难以阅读由于困难感知目标的象征。然而,不同结果之间的工作和我们的研究可以解释的差异采用大小或其他接口的特点,比如屏幕分辨率。

在参考的困难感知刺激(例如,声明1,语句2,声明3),由于相关的结果注意因素,可以得出结论,无法移动的眼睛是一个关键因素,引起显著障碍设施来执行任务。关于拼字的大小、介质拼字的最低难度感知的字符(声明1)小型和大型拼写能力相比,而小号的拼字的显示最糟糕的结果难以区分不同的行和列(声明3在中型和大型拼写能力的对比。因此,媒介相关的拼字的大小总是最好的,或更低,分数在困难因为没有其他获得更好的重要成果和它拼字的大小。此外,之间的相互影响拼字的大小和注意在语句2(中拼字的大小比下的大秘密的注意,但不是公开的关注下)显示明显的注意条件下的大小并不重要。这个因素应该被认为是在秘密的注意。

4.3。拼字的大小的影响和关注满意度维度

根据六个维度:满意度研究最喜欢的,复杂的,舒适的,有压力的,可控,累人的。对于每个维度,参与者必须排名的三个拼字的大小。一方面,最引人注目的一点关于公开的条件是注意,根据表7,小拼字的大小是最糟糕的评价,而中型和大型拼字的大小获得最好的成绩。另一方面,秘密的注意条件下,大拼字是最严重的价值一般来说,媒介拼字是最好的价值。因此,三个结论可以得到:(i)小拼字是最糟糕的评价明显注意条件,(2)大拼字的秘密评为最差条件,和(3)中拼字都取得了最好的评级条件。因此,正如图中所示10中拼字可以表示为最满意,不管条件如何,因为它表明倾向于提供最好的结果。

5。结论

目前的工作研究的可用性三个拼字的大小在公开的和隐蔽的注意力处理P300-based BCI拼字。结果表明,在两种注意力的条件(即公开的和隐蔽的关注),拼字的大小有显著影响,不应该忽视或趋势,用户可用性考虑效率,效果,满意。关于有效性、大拼字的大小提供了最糟糕的结果在公开和私下的注意,而中小提供了类似的结果,中等大小的稍稍优越。在参考功效,大拼字的大小提供了一种趋势,聚集最坏值根据不同NASA-TLX工作量措施和疲劳。最后,关于满意度维度,媒介拼字的大小是最好的评价,而大的拼字的大小获得秘密下最严重的一般结果的关注,因为目光运动受到限制和符号之间的距离大。此外,下的小拼字的大小提供了最糟糕的结果明显的注意,可能由于表示疲劳引起的大小。因此,基于提供的趋势中拼字的大小和缺乏糟糕的结果当使用它在所有可用性维度,这个尺寸可能是最推荐使用。

总之,我们已经表明,拼字的大小应该考虑可用性的P300-based BCI拼字,虽然它或许也依赖于参与者是否已经注视控制的能力。为未来的工作,我们建议继续研究相对于拼字的大小能够确认目前的结果。一些例子可能的研究包括测试其他尺寸,比如那些在我们的小拼字的大小或规模的性能精度/错误的表现显著减少之间的中型和大型拼字的大小。此外,为了实现这一目标,它可以方便增加样本大小和数量的字母写在校准和在线任务,以及评估这种影响病人的拼字的大小,而不是健全的参与者,秘密注意条件下。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持的部分通过项目LICOM西班牙经济和竞争力(dpi2015 - 67064 r),欧洲区域发展基金(ERDF),和大学的马拉加。此外,作者要感谢所有参与者的合作。

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