Improving bit rate in an auditory BCI: Exploiting error-related potentials
Notice bibliographique
Résumé
The error-related potential (ErrP) can inform the correction of brain-computer interface (BCI) mistakes, but it has thus far been incorporated only into visual BCIs, with mixed success. Given that ErrPs are thought to have higher impact when BCI accuracy is relatively low, we sought to identify the aurally evoked ErrP and investigate its auto-corrective value in auditory BCIs, which typically yield lower accuracies than visual BCIs. We implemented an auditory P300 BCI with four selectable items. Each of nine typically developed participants attempted to spell letter sequences on two separate days. Erroneous feedback was detected by (i) making use of the ErrP, (ii) assessing BCI selection confidence, and (iii) combining these two pieces of information into a hybrid detector. ErrPs were detected with an average cross-validation area under the curve of 0.946. Simulated automatic correction by reverting to the second-ranked letter improved participant-wise information transfer rate by 2.3 bits/minute when errors were detected by the hybrid method. The results suggest ErrP-based error correction can be used to make a substantial improvement in the performance of auditory BCIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».