An independent-BCI based on SSVEP using Figure-Ground Perception (FGP)
Notice bibliographique
Résumé
The main idea of a traditional Steady State Visually Evoked Potentials (SSVEP)-BCI is the activation of commands through gaze control. However, the widely named “dependent” SSVEP-BCIs might not be applicable for patients with ocular motor impairments or severe neuromuscular problems. Nevertheless, an “independent” SSVEP-BCIs might be a potential approach to solve this problem. This study presents a novel independent-BCI based on SSVEP using Figure-Ground Perception (FGP), terminology widely known and used in Gestalt psychology for object recognition by means of changes in perception. This BCI proposes to identify two different targets that represent commands in a limited visual space without needing to shift the gaze by the paradigm of covert attention. For that purpose, the well-known example of Rubin's face-vase in FGP was used. The traditional EEG signal analysis consists of three steps: filtering, feature extraction and classification. In this work, two techniques were used for performance comparison, and the classification was obtained through a criterion of maxima for both techniques. Ten subjects participated in this study in offline tests and five subjects for online tests. The flickering frequencies were 15.0 Hz (vase) and 11.0 Hz (faces). Our results demonstrate that the electrode Oz is the best channel for characterization of visual perception, from a quantitative point of view based on the canonical correlation, after a channel analysis by independent way. Regarding the classification, MSI technique was more accurate in relation to CCA, in all the cases with same conditions, either using three electrodes or a single electrode (Oz), even for different window lengths. The online performance appeared to decrease as participants switched from Face (82.7%) to Vase (76%) stimulus. These results are consistent with our results in offline tasks. Muscular activity related to the eye movements was also evaluated using a commercial device of eye tracking (Eye Tribe). These findings strongly support the hypothesis of visual selectivity by means of perception and neural mechanism of spatial attention .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».