Investigating the Need for Modelling Temporal Dependencies in a Brain-Computer Interface with Real-Time Feedback Based on near Infrared Spectra
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Near infrared (NIR) spectroscopy is an emerging non-invasive brain-computer interface (BCI) modality that measures changes in haemoglobin concentrations in neurocortical tissue. Previous NIR spectroscopy studies have not employed real-time feedback with online classification, a combination which would allow users to alter their mental strategy on the fly. In particular, it is unclear whether or not the temporal dependencies of haemodynamic changes ought to be considered in online classification. To answer this quest ion, this study contrasted online classification of prefrontal haemodynamics using NIR spectra processed using two approaches: an artificial neural network (ANN) that considered instantaneous samples of oxy- and deoxy-haemoglobin concentrations (i.e. ignored temporal dependencies) and a hidden Markov model-based (HMM) classifier which modelled a temporal sequence of concentrations (i.e. embodied temporal dependencies). Both classifiers were implemented for online operation with immediate visual feedback via a monitor showing a vertical bar the height of which was contingent on the classifier's output. Ten subjects participated in two study sessions each, one with each type of classifier. Participants were cued to raise and lower the bar in alternating 20s intervals using mental fast singing and focused breathing, respectively. Only the ANN classifier facilitated online classification rates greater than chance ( P = 0.0289). The influence of physiological noise on online classification of prefrontal haemodynamics was deemed to be minimal via offline analysis of concurrently measured respiration and blood pulse. Nine of the ten participants reported using the feedback to alter their activation strategy. Mental fatigue, task repetitiveness and the lack of ambient lighting were identified as factors compromising performance in half the participants. The inferior performance of the HMM classifiers suggests that modelling of the temporal dynamics of haemoglobin concentration changes may not be necessary in an online NIR-BCI. Further study of online NIR-BCIs with instantaneous feedback is warranted.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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