Development and Validation of a BCI-Enabled Boccia Ramp for Sport Participation
Notice bibliographique
Résumé
We present a brain-computer interface (BCI) system designed to enable individuals with severe motor disabilities to play Boccia, a Paralympic sport. Boccia is a precision sport in which the objective is to get a ball as close as possible to a target. In its most adapted form, Boccia allows for the use of a ramp to assist the user. The proposed system consists of a BCI-enabled ramp that can be controlled by the user's brain signals using a visual control paradigm (i.e., P300, or SSVEP). We developed a software interface using custom tools in Unity and Python for the front-end and back-end, respectively. To validate the software, we tested the system with five subjects who performed six pipelines (three with P300 and three with SSVEP) to simulate real-world use. Each pipeline consisted of 10 guided selections in the software. The classifiers used Riemannian geometry and shrinkage linear discriminant analysis (sLDA) for P300 and canonical correlation analysis (CCA) for SSVEP. The results showed that the P300$(93\pm 3\ \%,\ \text{mean} \pm \text{SEM})$paradigm had higher classification accuracy than the SSVEP$(27\pm 0.02\%, \text{mean} \pm \text{SEM})$paradigm. Additionally, we designed and built a 3D CAD model and a hardware prototype of the ramp. The hardware prototype uses linear actuators to change the incline of the ramp and the height of the ball. Stepper motors allow for the rotation of the ramp and the release mechanism of the ball. Recommendations on improvements to the hardware and software components are made for future prototypes. The presented system opens new possibilities for sports applications that can improve the quality of life of people with severe motor disabilities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».