Intersession Consistency of Single-Trial Classification of the Prefrontal Response to Mental Arithmetic and the No-Control State by NIRS
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Near-infrared spectroscopy (NIRS) has been recently investigated for use in noninvasive brain-computer interface (BCI) technologies. Previous studies have demonstrated the ability to classify patterns of neural activation associated with different mental tasks (e.g., mental arithmetic) using NIRS signals. Though these studies represent an important step towards the realization of an NIRS-BCI, there is a paucity of literature regarding the consistency of these responses, and the ability to classify them on a single-trial basis, over multiple sessions. This is important when moving out of an experimental context toward a practical system, where performance must be maintained over longer periods. When considering response consistency across sessions, two questions arise: 1) can the hemodynamic response to the activation task be distinguished from a baseline (or other task) condition, consistently across sessions, and if so, 2) are the spatiotemporal characteristics of the response which best distinguish it from the baseline (or other task) condition consistent across sessions. The answers will have implications for the viability of an NIRS-BCI system, and the design strategies (especially in terms of classifier training protocols) adopted. In this study, we investigated the consistency of classification of a mental arithmetic task and a no-control condition over five experimental sessions. Mixed model linear regression on intrasession classification accuracies indicate that the task and baseline states remain differentiable across multiple sessions, with no significant decrease in accuracy (p = 0.67). Intersession analysis, however, revealed inconsistencies in spatiotemporal response characteristics. Based on these results, we investigated several different practical classifier training protocols, including scenarios in which the training and test data come from 1) different sessions, 2) the same session, and 3) a combination of both. Results indicate that when selecting optimal classifier training protocols for NIRS-BCI, a compromise between accuracy and convenience (e.g., in terms of duration/frequency of training data collection) must be considered.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle