五个深浅的灰色:探索Quintary米序列更用户友好的c-VEP-Based好像

文摘

因为它使得基于脑电图响应通信系统已经实现了脑-机接口(bci)基于code-modulated视觉诱发电位(c-VEPs)。BCI的目标通常是用二进制编码米序列的自相关特性;数字1和0对应于不同的目标颜色(通常是黑色和白色),这是根据代码更新每一帧。而二进制闪烁模式使通信速度高,他们通过许多用户被视为令人讨厌。Quintary(基地5)米序列,5位对应于不同深浅的灰色,可能产生一个更微妙的视觉刺激。本研究探讨了两种方法来减少闪烁的感觉:(1)通过刷新率调整闪烁的速度,(2)应用quintary代码。在这方面,六个闪烁的方法使用一个eight-target拼写测试应用程序:二进制模式和quintary模式生成的有60,120和240 Hz刷新率。本研究对18健康的参与者。所有六个闪烁模式,copy-spelling任务。根据问卷调查结果,大多数用户青睐的提议quintary二进制模式而实现类似的性能(无统计差异被发现的模式)。意味着精度在95%以上,参与者和信息传递率高于55位为所有模式和闪烁的速度/分钟。

1。介绍

最大长度序列(米序列)是特别的伪随机二进制序列,应用于各种研究领域包括加密、信号恢复,和脑机接口(BCI) [1- - - - - -3]。

BCI是一个用户的大脑和计算机之间的接口;它将大脑活动转化为外部设备的控制命令允许没有肌肉活动(4]。BCI范式基于code-modulated视觉诱发电位(c-VEPs)解释反应迅速闪烁模式对应于特殊的代码序列(5- - - - - -8]。每个c-VEP目标与个体编码序列,比特映射到不同的对比。编码目标电脑显示器,通常使用黑白模式(9]。

大脑反应这些模式(c-VEPs)可以通过脑电图(EEG)记录。典型的c-VEP应用程序是一个通信工具,一个目标信固定通过模板匹配(由用户决定10]。

尽管c-VEP拼写应用程序可以实现高通信速度(每分钟大约20错误字符(5]),对一些问题需要解决用户友好性。

在可用性方面的一个关键方面是闪烁的速度。一般来说,每秒比特翻转的数量影响分类精度(11]。众多BCI研究调查刺激选择稳态VEP (SSVEP的)方法,在目标与不同频率编码(12,13]。根据赫曼(14),大脑反应的90赫兹可以识别脑电图记录。低频和中频集6 - 30 Hz主要是用于拼写在SSVEP的应用研究[10,15)当他们引起大SSVEP的振幅。

然而,BCI用户可能认为低闪烁的速度是令人讨厌的和累16,17]。这也适用于基于闪烁模式米序列。Stimulus-induced疲劳减少这些系统的适用性。此外,低频闪烁模式可能会触发photosensitivity-based癫痫发作(17]。

因为这些问题,高频BCI应用程序开发(13,16]。例如,陈等人。13)实施了45-target SSVEP的BCI拼字的使用高频刺激(从35.6到44.4赫兹)。作者报道一个有前途的平均信息传输速率(ITR) 61位/分钟。Armengol-Urpi和Sarma18)集成高频刺激(42、43、44和45 Hz)在一个虚拟现实菜单导航工具。作者指出,用户报告令人满意的整体经验闪烁的没有造成烦恼。更高,听不清闪烁约60赫兹也被测试:Sakurada et al。16)使用三个领导刺激(61、63和65赫兹)和报道平均精度为90%,消除视觉疲劳。最近,江et al。19)使用四相移60 Hz刺激呈现在240 Hz监视器。

c-VEP BCIs,闪烁的速度可以通过改变操作显示器刷新率。当使用标准60 Hz监视器、63位的刺激持续时间米序列是63/60 = 1.05,一个合理时间窗口快速而可靠的分类仍然足够长的。高刷新率允许闪烁的利率,这可能会提高用户友好。然而,目标刺激可能难以区分其他目标之间由于短延迟连续目标。先前的研究表明,c-VEP刺激生成120 Hz刷新率产量性能好(20.- - - - - -22),但240 Hz设置,已经观察到的性能下降(23]。每秒比特翻转,生成的240赫兹米序列与一个59赫兹SSVEP的刺激。由于连续6相同的比特序列,闪烁模式生成的米序列仍然是视觉可感知的。

旁边闪烁的利率更高,研究SSVEP-BCIs已经找到其他方法来减少闪烁引发的不适。例如,使用正弦刺激调制方法(24),由不同亮度每一帧,意识到更微妙的正弦的刺激模式可以实现。最近,我们比较了刺激演示范例SSVEP和c-VEP的系统性能和用户友好25]。虽然c-VEP略优于SSVEP的离线准确性,SSVEP被评为更用户友好的方式(由于更微妙的正弦刺激)。

由于二进制模式的刺激米序列,视觉刺激两种颜色之间切换(最常见的黑色和白色)。其他代码模式可以提供一个更微妙的刺激,同时保持良好的自相关。最近,Shirzhiyan et al。26)使用混乱的代码生成的一维逻辑地图。虽然没有显著差异比较与传统的分类精度米序列,混乱的代码减少主观疲劳。

在这项研究中,quintary(基地5)米序列是探索。黑人和白人之间切换,而是闪烁的目标去五种不同深浅的灰色。我们比较的BCI表现传统的二进制和刷新率设置的提出quintary模式60,120和240赫兹。六种不同的代码模式进行了18个参与者使用earlier-developed拼写程序(27,28),允许选择字母两个步骤(见图1)。

2。方法

在以下的生成二进制和quintary米序列模式和相应的刺激设计解释道。之后,细节信号分类,拼写程序,实验协议提供。

2.1。参与者

18名健康受试者招募实验,八个女性和10个男性(平均年龄24.3岁,标准差2.8,从18到29)。他们或corrected-to-normal视力正常。本研究经伦理委员会批准Duisburg-Essen大学的医学院。在实验中,参与者被告知的目的、风险和实验研究的协议。参与者给予知情同意依照赫尔辛基宣言和被告知,他们可以选择的研究没有提供理由。分析实验所需的信息是匿名存储。所有参与者收到金融奖励参加实验。

2.2。硬件

刺激信号表示和识别运行在同一台计算机上,戴尔精密3630塔,配备了一个NVIDIA GeForce GTX 1080显卡运行微软Windows教育Intel处理器(Intel Core i7 - 8700 k的@ 3.70 GHz)。c-VEP目标提出了液晶显示器屏幕上(宏碁捕食者XB252Q, 19201080像素,240 Hz刷新率)。信号采集的脑电图放大器(g。奥地利格拉茨USBamp、贵港市技术),采用16通道的信号,也被根据国际10/5系统电极放置(见,例如,29日):P_ZP₃P₄P₅P₆,阿宝₃,阿宝₄,阿宝₇,阿宝₈,屎₁,屎₂阿,₁阿,₂阿,_Z阿,₉阿,₁₀。参比电极放置在C_Z在房颤和地面电极_Z。标准的研磨电解电极凝胶应用电极与头皮之间的低阻抗在准备阶段。带通滤波器(2到100 Hz)和陷波滤波器(约50赫兹)。的采样率放大器被设置为600 Hz。

2.3。一代的米序列

最大长度序列(米序列)是一个周期序列的噪音波形,可以生成使用线性反馈移位寄存器(LFSR) [30.,31日)(见图2)。LFSRs是特别的移位寄存器,组成的N记忆细胞(也称为阶段)标签 。输入数字存储单元中是一个线性函数的值f执行模p添加注册项的权重子集。

的记忆阶段LFSR由计时时钟控制。在每一个时钟脉冲,每个阶段的状态转移到下一个阶段。细胞中的条目传递给细胞 , 。中的条目的阶段(最右边的寄存器)决定LFSR的输出。的输出比特序列称为LFSR的输出流。

一个 - - - - - -必要的代码的长度N可以假设值。然而,代码的时期产生的LFSR可以有最多的最大长度 。在这种情况下,LFSR循环通过所有国家所有数字0的情况除外。如果所有数字是0,它不能被用作代码序列刺激,不会有状态改变,因此没有刺激诱发的大脑反应。输出流的最大长度是一个米序列。

在图2,显示一个通用的LFSR。影响下一个状态的位位置(权重 )被称为龙头。寄存器的组合针也可以表达在有限域运算的模多项式,称为发电机多项式或反馈多项式: 的系数 对应的重量登记销 , 。

LFSR必须初始化了一个描述了所谓的种子N寄存器的初始位细胞。种子和发电机多项式唯一确定生成的序列。

如果LFSR由本原多项式表示,发起一个非零的种子,它会生成一个米序列(32]。

二进制米序列, ,与发电机实验确定使用多项式(相应的权重 , ,和 )和种子 。的quintary米序列, ,与发电机实验确定使用多项式(相应的权重 )和种子 。周期长度,因此的长度米序列,对于二进制模式quintary模式。

的米序列有很多可取的属性(见,例如,(33])。好像,最有趣的特性是自相关函数。二进制序列,可以观察到一个峰值在0。函数的值等于1相关系数是1 / n在其他情况下,其中n是指时间序列的长度,在那里(即。,binary 63-bit m‐sequence). It should be noted that the quintary米序列有两个相位值的序列是anticorrelated(参见[3])。避免这些变化在BCI的实现。二进制和quintary米序列用于实验,显示在图的自相关函数3。

2.4。刺激方案设计

测试代码序列在一个在线拼写的场景中,我们实现了拼写成一个应用程序有八个目标(像素)的安排刺激矩阵(见图1)。每个目标之一代码序列。

二进制闪烁的范式,如前一节所述,生成生成采用了圆形转变的 。quintary闪烁的范式,八码 , ,类似地生成。

闪烁模式调制是利用α混合(34]。阿尔法混合的过程允许透明效果在计算机图形学中运用的凸组合两种颜色(一个半透明的前景颜色和背景颜色)。使用alpha混合,半透明的前景颜色的刺激(白色)结合背景颜色(黑色),产生一个混合颜色(这里是深浅不同的灰色)。半透明的程度,α,范围从0.0到1.0。当前景颜色是完全透明的(例如, ),合并后的色彩背景颜色(黑色)。相反,如果前景颜色是完全不透明的(例如, ),合并后的颜色是前景颜色(白色)。

半透明的程度的刺激更新每一帧;的值α来自代码模式。二进制米序列,α在符合设置为0或1的二进制代码序列产生一个黑白模式。为quintary米序列,quintary数字0,1,2,3,4是映射到相应的α值0,0.25,0.5,0.75,1,产生一个模式,经过五深浅的灰色。

更新率,因此闪烁的速度模式依赖于显示器刷新率。在高垂直刷新率,可以实现一个更微妙的视觉刺激。这里,对于代码模式,更新率60,120,和240赫兹测试;更新每一个刺激的颜色 , ,和分别女士。

2.5。试验协议

每个参与者参加了六个交易日使用两种闪烁模式在三个不同的更新率,60赫兹,120 Hz, 240 Hz。订单是二进制60 Hz, quintary 60 Hz,二进制为120 Hz, quintary在120赫兹,和二进制为240 Hz, quintary在240赫兹,一半的参与者,和quintary 60 Hz,二进制60 Hz, quintary在120赫兹,二进制在120赫兹,和quintary在240赫兹,二进制为240 Hz,另一半。参与者在会议之间,带一个小休息。每个会话的培训和copy-spelling阶段。参与者坐在舒适的椅子上大约70厘米远离屏幕,它所展示的是8-target接口(安排矩阵,见图1在训练阶段),显示数字1 - 8和一封信网格copy-spelling阶段。

c-VEP生成的模板、标签为每个刺激反应记录在培训阶段,所有八个目标同时呈现给用户。的八个目标,几个试验记录。在这方面,被分为训练阶段块,试验总共收集。对于二进制模式,每次试验持续2.1秒;刺激周期重复2,4,8乘以60、120和240赫兹设置。类似地,quintary模式,每个试验持续了年代;刺激周期重复1、2和4×60,120和240赫兹设置。不同的闪烁模式见图4。试验被存储为一个矩阵,其中m表示记录脑电图电极的数量(在这里 )和n表示样本点的数量(在这里和样品样本二进制和quintary模式),二进制和quintary模式)。

的框,用户需要的目光,被绿色框架概述。盒子被高亮显示在序列(从左上到右下)。每次试验后,1 s的闪烁的停了下来。每一块后,用户可以休息很长时间,直到他或她发起下一个记录块按键盘上的空格键。

每个训练阶段后,参与者填写一份简短的问卷调查。闪烁模式的主观印象和两级李克特量表:评估(1 =放松,7 =耗尽)和(1 =舒适,7 =讨厌),在点2 - 6未标记的。

在网络会话,进行了短暂的熟悉运行,参与者学习了如何使用拼字。此后,copy-spelling任务执行。误分类需要纠正盯着盒子代表撤销功能。copy-spelling任务是法术强大这个词。在这个阶段,gaze-shifting阶段2 s,给参与者足够的时间来确定下一个字符的位置。(在gaze-shifting阶段,闪烁和数据记录暂停)。整个实验持续了大约1小时。

2.6。信号分类

改进方法使用空间滤波器生成通过典型相关分析(CCA)是用于在线信号分类(27]。滤波器组的设计被用来增加目标[的歧视35进一步]。模板的基础上训练数据,计算了平均有针对性的试验。此外,对于每一个目标,一个CCA-based空间滤波器确定所述,例如,在28]。

这样做是为不同的滤波器;在这方面,米带通滤波器(在下一节中描述)是应用于试验记录,导致重量和模板 , ,为 。

三个滤波器设计使用8阶巴特沃斯带通滤波器。规定的上部和下部设置如下:(1)第一次能带了α、β和γ乐队(8和60 Hz之间的带通滤波器应用)(2)第二部分波段覆盖了β和γ乐队(带通滤波器12到60 Hz应用)(3)第三部分波段覆盖伽玛乐队(一个带通滤波器30至60 Hz应用)

分类,整体空间过滤参考信号之间的相关性和空间过滤脑电图数据缓冲区计算为每个子带( )独立。这产生了一组相关系数: 计算所有类的数量和平均滤波器:

确定目标,类标签C被确定为

在线分类,滑动窗口机制实施中描述(25]。放大器的脑电图数据块传输30样品/渠道,收集在一个缓冲区。列的数量, ,的缓冲变化时动态地添加新数据计算每个时间间隔(逐步增加了30样品之前 )。收到一个新的块后,一个类标签计算使用模板(只包含子矩阵列)。系统输出只是生产,如果阈值标准是:最高和第二高的相关性之间的距离需要超过0.15;对于一些参与者,这期间阈值调整略熟悉一些提高精度。如果这个阈值标准是满足,产生的输出,数据缓冲区被清除,gaze-shifting两秒之后。如果条件不满足,更多的数据被添加到缓冲区。以防 ,旧数据被打乱了。

3所示。结果

在下面,结果的评价提出了在线拼写性能和调查问卷;表1提供了一个整体的总结结果。BCI性能是评价通过比较ITR和分类精度。意义的二进制和quintary模式之间的差异进行评估使用配对t测试。我们使用Wilcoxon符号秩测试和弗里德曼的分析来评估问卷。

3.1。离线性能评估

离线分类精度的二进制和quintary闪烁模式相比线下通过分析交叉验证(见,例如,36])。所有的记录块(每个包含8个试验)是用于训练,忽略时被用来验证数据块。交叉验证是重复的次;每个记录块使用一次,验证数据,以及由此产生的平均精度。性能分析的过程进行了不同的分类时间窗口1 s。图5给所有测试模式的平均分类精度。

1 s的时间窗口,意味着(SD)二进制闪烁模式的分类精度为97.7(2.76)%,99.0(3.3)%,和94.7 (9.6)% 60 Hz, 120赫兹,和240年更新率,分别;为quintary闪烁模式,精度为98.7 (3.1)%,96.9 (9.8)%,95.3 (12.4)%。60和120 Hz刷新率和240 Hz刷新率,二进制和quintary模式之间的显著差异被发现根据配对t测试( )。

一般来说,精度达到最快的闪烁的速度(使用240 Hz刷新率)较低相比与60和120 Hz刷新率。二进制和quintary模式之间没有统计学差异可以观察到。

3.2。在线拼写绩效评估

图6在线实验显示了个人绩效。常用的ITR和分类精度计算。ITR比特/分钟, ,给出如下: 在哪里K表示类的数量(在这里 ), 表示的分类精度计算正确分类选择除以总数量的选择,和t表示平均时间做出选择(年代)。一个在线计算工具ITR可以找到https://bci-lab.hochschule-rhein-waal.de/en/itr.html。

六个测试闪烁的所有参与者完成了任务模式。平均(SD)二进制闪烁模式的在线分类精度为99.4(1.85)%,97.6(6.0)%,和97.9 (3.6)% 60 Hz, 120 Hz, 240 Hz更新率,分别;为quintary闪烁模式,精度为98.5 (2.5)%,97.5 (5.0)%,97.6 (4.8)%。的意思也是实现二进制模式是64.8(8.8),63.7(11.5),和59.5(12.5)比特/分钟;的意思也是实现quintary模式是63.9(6.1),59.2(11.4),和55.9(14.8)/分钟。平均,拼写时报为二进制模式是45.2(7.0),46.4(9.8),和50.1 (12.5);拼写时报quintary模式是45.3(4.4),50.7(12.0),和59.7 (37.8)。图7显示了实现也是每闪烁模式。关于二进制和quintary模式之间的差异/刷新率,与配对分析t测试并没有透露显著差异( )既不准确也不ITR。

3.3。问卷调查结果

图8总结了问卷的反应。关于第一个问题(放松/耗尽),平均收视率为二进制模式4,3.5和3为60 Hz, 120赫兹,和240赫兹更新率,分别;中位数quintary模式收视率2.5,3,和3。

中位数的二进制和quintary模式明显不同的仅为60 Hz的设置;的值Wilcoxon符号秩测试是0.003,0.065,0.67,60岁,120年,和240赫兹。根据弗里德曼的分析,刷新率设置之间的差异没有显著的二进制( )和quintary ( )模式。

关于第二个问题(舒适/讨厌),平均收视率为二进制模式4,3.5,和3.5,quintary模式,评级是3,2.5,3。

再次,只有60赫兹的比较,中位数的二进制和quintary模式显著不同;的值Wilcoxon符号秩测试是0.009,0.084,0.077,60岁,120年,和240赫兹。根据弗里德曼的分析,刷新率设置之间的差异没有显著的二进制( )和quintary ( )模式。

我们进一步分组的分数为放松(1 - 3),既不轻松,也不累人(4),耗尽(5 - 7)。类似地,第二个问题,我们成绩分组成舒适(1 - 3),既不舒适也不讨厌(4),(5 - 7)。刷新率设置,quintary模式被评为减少疲劳和烦人。quintary模式至少60 Hz被评为耗尽;只有两个十八岁的参与者(即。,11%) found this flickering design exhausting. The binary pattern was rated exhausting by four participants (28%) for all refresh rates. Regarding the second question, the quintary pattern at 120 Hz was rated least annoying (two out of eighteen, i.e., 11%).

总的来说,答案表明quintary闪烁模式被视为不烦人。根据参与者的附加评论,quintary模式,更容易专注于目标字母。一位与会者发现60 Hz二进制模式引起的头痛在训练阶段。几位与会者评论quintary闪烁的是减少疲劳。

4所示。讨论

这项研究的目的是探索更具用户友好性c-VEP-based BCIs闪烁模式。两种闪烁模式、二进制和quintary米序列,进行了不同的闪烁的速度。代码序列都是正交时间滞后。而二进制米成立于BCI研究序列,quintary米序列迄今尚未经过测试。由于非线性的视觉系统(例如,由于分岔或倍周期),引起反应获得的视觉刺激与正交模式非正交的自我(见,例如,23])。与在线BCI系统先前的研究表明,获得的精度米但是-sequence-based闪烁模式相当高(5,28,37]。在先前的研究中,我们比较SSVEP和c-VEP闪烁的模式。观察,后者平均收益率更高的离线精度(25]。

接受BCI基于视觉诱发电位可能取决于两个因素,用户友好和BCI的性能。本研究的主要焦点是在用户友好的一面。提出quintary序列允许一个更微妙的刺激比普通使用二进制模式和被评为更用户友好的根据我们的调查问卷。

刺激的颜色是bci基于视觉刺激的关键参数。在这项研究中,黑色和白色的或不同的灰色色调用于二进制和quintary刺激模式,分别。人类有不同颜色的不同对刺激的反应。人类视网膜包含两种类型的光感受器,视杆细胞和视锥细胞。视杆细胞负责黑白视觉在低光照水平;锥负责颜色视觉。有三种亚型的锥,反映了应对各种波长的光,蓝锥、绿锥、红锥。如前所述,魏et al。6)、白颜色刺激所有三种类型的视锥细胞,因此,它可能导致最强的VEP响应。Aminaka et al。38)实施了c-VEP闪烁模式有四个绿色和蓝色彩色闪烁目标以减少光敏性癫痫的风险。在性能方面,作者没有观察到任何显著差异在传统的黑色和白色闪光模式。不同深浅的灰色,而不是数字的米序列可以用不同的颜色编码,刺激不同类型的锥。

除了目标的颜色,闪烁速度影响视觉通道上的负载。而高频系统更让人疲倦,他们往往选择收益率较低的速度。在这项研究中,八个目标使用,这是一个相对较低的数字c-VEP研究。不过,由于低分类时间窗口,也是55和65位/分钟之间通过不同的闪烁方式。

的实现也是略高于low-target高频SSVEP的bci: Armengol-Urpi和Sarma18]报道平均ITR 15.7比特/分钟强闪烁和13.6比特/分钟弱闪烁使用4个目标SSVEP的系统频率从40到45赫兹在一个虚拟现实的应用程序。江et al。19]报道意味着ITR 18.8比特/分钟在网上实验使用4-target系统与相移60 Hz的刺激。

最近,闪烁的速度快的多目标c-VEP系统测试:Başaklar [3实现一个36-target c-VEP系统使用一个127位的米序列在60 Hz刷新率,120 Hz, 240 Hz。作者平均也是92%,精度85.9比特/分钟和60 Hz, 94.2比特/分钟和120赫兹为97%,87%和78.7比特/分钟和240赫兹。作者得出的结论是,120 Hz刷新率设置最好使用在多目标bci,而240 Hz刷新率为low-target系统可能是一个不错的选择。实际上,在这项研究中,BCI性能测试模式之间的差异并不显著。根据受试比较,测试闪烁模式同样有效。进一步的测试quintary模式与多目标系统计划。

5。结论

本研究探讨quintary的使用米bci基于c-VEPs序列。传统的二进制和提出的quintary模式比较在线拼写尝试不同的刷新率设置。在用户方便性方面,我们发现quintary模式被认为是比二进制模式更舒适和放松。特别是60 Hz通常使用二进制模式被认为是恼人的逾四分之一的参与者。BCI性能而言,被发现的模式之间没有显著差异,表明进一步c-VEP实验可以提出quintary模式设计。

数据可用性

记录的数据集根据法律规定不能被共享。所有参与者被告知实验分析所需的信息是匿名存储一定时间后,将被删除。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

本研究支持的欧洲区域发展基金(EFRD或EFRE在德国)在格兰特- 1 - 2 - 001。作者感谢这个研究的参与者和学生助理的帮助,刺激评论和建议。

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