Brain-Computer Interfaces for Children With Complex Communication Needs and Limited Mobility: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Brain-computer interfaces (BCIs) represent a new frontier in the effort to maximize the ability of individuals with profound motor impairments to interact and communicate. While much literature points to BCIs' promise as an alternative access pathway, there have historically been few applications involving children and young adults with severe physical disabilities. As research is emerging in this sphere, this article aims to evaluate the current state of translating BCIs to the pediatric population. A systematic review was conducted using the Scopus, PubMed, and Ovid Medline databases. Studies of children and adolescents that reported BCI performance published in English in peer-reviewed journals between 2008 and May 2020 were included. Twelve publications were identified, providing strong evidence for continued research in pediatric BCIs. Research evidence was generally at multiple case study or exploratory study level, with modest sample sizes. Seven studies focused on BCIs for communication and five on mobility. Articles were categorized and grouped based on type of measurement (i.e., non-invasive and invasive), and the type of brain signal (i.e., sensory evoked potentials or movement-related potentials). Strengths and limitations of studies were identified and used to provide requirements for clinical translation of pediatric BCIs. This systematic review presents the state-of-the-art of pediatric BCIs focused on developing advanced technology to support children and youth with communication disabilities or limited manual ability. Despite a few research studies addressing the application of BCIs for communication and mobility in children, results are encouraging and future works should focus on customizable pediatric access technologies based on brain activity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».