Online detection of error-related potentials in multi-class cognitive task-based BCIs
Notice bibliographique
Résumé
One method for improving the accuracy and hence the rate of communication of a brain–computer interface (BCI) is to automatically correct erroneous classifications by exploiting error-related potentials (ErrPs). The merit of such a correction scheme has been demonstrated in both active (e.g. motor imagery) and reactive (e.g. P300) BCIs. Here, we investigated the effect of ErrP-guided error correction in a three-class, active BCI based on cognitive rather than motor imagery tasks using electroencephalography (EEG). Ten able-bodied adults participated in three sessions of data collection. For each participant, a ternary BCI differentiated among idle state and two personally selected cognitive tasks (e.g. mental arithmetic, counting, word generation, and figure rotation). Real-time feedback of the BCI decision was displayed to the participant following each task. EEG data after feedback onset were used to detect ErrPs and correct the BCI’s output in the case of detected errors. ErrP-based error correction modestly but significantly improved the average online task classification accuracy (+7%) as well as the information transfer rate (+0.9 bits/min) of the ternary BCI across participants. Our findings support further study of ErrPs in active BCIs based on cognitive tasks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».