Subject-Specific Sinusoid Approach for A Brain-Computer Interface Based on Single-Channel Steady-State Visual Evoked Potential

Abstract

Beyin-bilgisayar arayüzünün (BBA) amacı, ciddi engelli bireylerin günlük yaşamlarını desteklemektir. Pratik BBA için en önemli faktörlerden biri olan kullanım kolaylığı, az sayıda elektrot kullanıldığında artmaktadır. Ancak az sayıda elektrot kullanılması BBA performansını olumsuz yönde etkiler. Bu çalışmada, tek kanallı durağan hal görsel uyarılmış potansiyel (DHGUP) temelli BBA'nın performansını artırmak ve böylece kullanım kolaylığını desteklemek için, deneğe özgü sinüzoit yaklaşımı (DÖSY) ile yeni bir tek kanallı DHGUP algılama yöntemi geliştirilmiştir. DÖSY'de deneğe özgü sinüzoitler, eğitim aşamasında DHGUP'nin frekans ve faz özelliklerinden faydalanılarak tanımlanmıştır. Tanımlanan bu sinüzoitler, test aşamasında, DHGUP yanıtının tespitinde referans olarak kullanılmıştır. Geliştirilen yöntemin tespit performansı, bir kıyaslama veri setinde, iyi bilinen güç spektral yoğunluk analizi (GSYA), minimum mutlak büzülme ve seçim operatörü (MMBSO) ve gelişmiş kanonik korelasyon analizi (KKA) yöntemleri ile karşılaştırılarak test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, DÖSY yöntemiyle, GSYA, MMBSO ve gelişmiş KKA yöntemlerine kıyasla önemli ölçüde daha yüksek tespit doğruluğu ve bilgi aktarım hızı (BAH) göstermiştir. Ve deneğe özgü sinüzoitlerin gelişmiş KKA'da kullanılan şablon sinyallerden daha iyi DHGUP yanıtını temsil ettiği gösterilmiştir. Ek olarak önerilen yöntem, tek kanallı DHGUP tabanlı BBA için maksimum 125 ve ortalama 81 bit / dak BAH ile, bildirilen en yüksek BAH değerlerinden birine ulaşmıştır.