Optimized Detection of the Infrequent Response in P300-Based Brain-Computer Interfaces



Document title: Optimized Detection of the Infrequent Response in P300-Based Brain-Computer Interfaces
Journal: Revista mexicana de ingeniería biomédica
Database: PERIÓDICA
System number: 000376952
ISSN: 0188-9532
Authors: 1
1
Institutions: 1Universidad Autónoma Metropolitana, Laboratorio de Neuroimagenología, Iztapalapa, Distrito Federal. México
Year:
Season: Abr
Volumen: 34
Number: 1
Pages: 53-69
Country: México
Language: Inglés
Document type: Artículo
Approach: Experimental, aplicado
Spanish abstract Este trabajo presenta una aplicación desarrollada sobre la plataforma BCI2000 que disminuye el tiempo promedio de selección de los símbolos del deletreador de Donchin. La motivación consistió en reducir el compromiso entre la taza de deletreo y la precisión correspondiente, la cual surge como consecuencia de la gran cantidad de respuestas necesarias para realizar técnicas de promediación coherente. La metodología propuesta se basa en un enfoque Bayesiano que permite calcular la probabilidad posterior asociada con la clasificación de cada objetivo, resultado que indica la evidencia que presentan las respuestas de pertenecer a la clase infrecuente. Cuando existe evidencia suficiente para tomar una decisión, el sistema detiene el proceso de estimulación y continúa con el siguiente símbolo, de lo contrario permanece estimulando al usuario hasta conseguir identificar la letra seleccionada. Después de utilizar la metodología propuesta sobre los registros de 14 usuarios sanos con un número máximo de 5 series de estimulación, el tiempo promedio de deletreo reportado es de 6.1 ± 0.63 letras/min, el cual es comparado con una taza constante de 3.93 letras/min obtenido con un sistema convencional
English abstract This paper presents an application developed on the BCI2000 platform which reduces the average spelling time per symbol on the Donchin speller. The motivation was to reduce the compromise between spelling rate and spelling accuracy due to the large amount of responses required in order to perform coherent average techniques. The methodology was made under a Bayesian approach which allows calculation of each target's class posterior probability. This result indicates the probability of each response of belonging to the infrequent class. When there is enough evidence to make a decision the system stops the stimulation process and moves on with the next symbol, otherwise it continues stimulating the user until it finds the selected letter. The average spelling rate, after using the proposed methodology with 14 healthy users and a maximum number of 5 stimulation sequences, was of 6.1 ± 0.63 char/min, compared to a constant rate of 3.93 char/min with the standard system
Disciplines: Medicina
Keyword: Neurología,
Ingeniería biomédica,
Cerebro-computadora,
Paradigmas,
Deletreo,
Inferencia bayesiana
Keyword: Medicine,
Neurology,
Biomedical engineering,
Brain-computer,
Paradigms,
Spelling,
Bayesian inference
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