Signal Characteristics, Motor Cortex Engagement, and Classification Performance of Combined Action Observation, Motor Imagery and SSMVEP (CAMS) BCI
Notice bibliographique
Résumé
Motor imagery (MI)-based Brain-Computer Interfaces (BCIs) have shown promise in engaging the motor cortex for recovery. However, individual responses to MI-based BCIs are highly variable and relatively weak. Conversely, combined action observation (AO) and motor imagery (MI) paradigms have demonstrated stronger responses compared to AO or MI alone, along with enhanced cortical excitability. In this study, a novel BCI called Combined AO, MI, and Steady-State Motion Visual Evoked Potential (SSMVEP) (CAMS) was proposed. CAMS was designed based on gait observation and imagination. Twenty-five healthy volunteers participated in the study with CAMS serving as the intervention and SSMVEP checkerboard as the control condition. We hypothesized the CAMS intervention can induce observable increases in the negativity of the movement-related cortical potential (MRCP) associated with ankle dorsiflexion. MRCP components, including Bereitschaftspotential, were measured pre- and post-intervention. Additionally, the signal characteristics of the visual and motor responses were quantified. Finally, a two-class visual BCI classification performance was assessed. A consistent increase in negativity was observed across all MRCP components in signals over the primary motor cortex, compared to the control condition. CAMS visual BCI achieved a median accuracy of 83.8%. These findings demonstrate the ability of CAMS BCI to enhance cortical excitability in relation to movement preparation and execution. The CAMS stimulus not only evokes SSMVEP-like activity and sensorimotor rhythm but also enhances the MRCP. These findings contribute to the understanding of CAMS paradigm in enhancing cortical excitability, consistent and reliable classification performance holding promise for motor rehabilitation outcomes and future BCI design considerations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».