A BCI-FIT optimalizálása: Brain Computer Interface – Funkcionális megvalósítási eszközkészlet (BCI-FIT)

Minden egyes konkrét cél esetében az új kisegítő technológiai BCI hozzáférési módszerek kifejlesztését egy vagy több kísérletben értékelik, alternating-treats single-case research design (SCRD) alkalmazásával, egészséges kontrollokkal és/vagy SSPI-vel rendelkező résztvevőkkel. Az SCRD ideális kis, heterogén populációk, például SSPI-s egyedek vizsgálatára. Lehetővé teszi a teljesítménytrendek és időbeli változások részletes vizsgálatát, valamint a beavatkozás résztvevő-specifikus módosításait egy iteratív tervezési folyamat részeként. Mivel minden résztvevő a saját kontrolljaként szolgál, egy ötös minta elegendő a kezdeti hatás demonstrálásához és megismétléséhez. Kérjük, tekintse meg a Statisztikai tervezés és teljesítmény szakaszt az SCRD-vel és az adatok megjelenítésével és elemzésével kapcsolatos további információkért.

Összesen 60 résztvevő fogja értékelni a BCI előrehaladását; 15 személy SSPI-vel és 45 kontrollal. Azok az SSPI-vel rendelkező résztvevők, akik jelenleg megbízható kommunikációs eszközzel rendelkeznek, akár beszédet, akár AAC-eszközt használnak, beiratkoznak. Minden résztvevő 18 és 89 év közötti (NIH által meghatározott felnőttek), egyenlő számú férfi és nő részvételével. Az egészséges kontrollokat kor, nem és iskolai végzettség szerint egyeztetjük. Az SCRD vizsgálatokban minden résztvevő a saját kontrolljaként szolgál, így a résztvevők megtapasztalják az egyes vizsgálatokban szereplő összes kiindulási és beavatkozási feltételt, az alábbiak szerint. Az állapotok sorrendje a váltakozó kezelések során véletlenszerűen kerül meghatározásra, úgy szabályozva, hogy minden résztvevő azonos számú ülést hajtson végre minden egyes beavatkozással, és legfeljebb két egymást követő ülés legyen ugyanazzal a beavatkozással. Vakítás nem lehetséges, mivel minden alanynak ismernie kell állapotát egy váltakozó kezelési tervben.

Az SSPI-vel rendelkező emberekkel végzett összes tanulmányi látogatást a résztvevők otthonában az OHSU munkatársai végzik. Az egészséges kontrollokkal végzett tanulmányi látogatásokra az OHSU BCI laboratóriumában kerül sor. Minden gépelési feladatnál a résztvevők körülbelül 75 cm-re ülnek a BCI-FIT rendszerhez beállított LCD-kijelzőtől. A felhasználó testreszabott BCI-FIT konfigurációjától függően (az SA1.1-ben leírt eljárások) minden gépelési munkamenetben a következő vezérlőjelek közül egy vagy több kerül felhasználásra: EEG (ERP, Code vagy SSVEP), szemmozgások (tekintet helyzete vagy sebessége) ), vagy bináris kapcsolók. Az SA1.3a, SA1.3b és SA2.2 kísérletei mind másolás-helyesírási feladatokat tartalmaznak, amelyekben a résztvevők öt, nagyjából azonos gépelési nehézségű (LM bevitel szerint) általános 5 betűs angol szót másolnak, és a hibákat kijavítják adott esetben a backspace karakter kiválasztásával. Az egyéni jelmodellek populációs modellekké lesznek inicializálva, és személyre szabva és finomítva lesznek minden egyes megszerzett másolás-helyesírási feladatadatkészlettel. Az SA3.4 kísérlete egy történet-újramondó feladatot foglal magában, amelyet az alábbi, a kísérletről szóló bekezdésben ismertetünk.

Az 1.3a kísérlet azt a hipotézist fogja tesztelni, hogy a multimodális bemeneten alapuló testreszabott BCI-FIT konfiguráció javítja a gépelési pontosságot egy másolás-helyesírási feladatnál a szabványos P300 mátrix-spellerhez képest. Az SSPI-t használó résztvevőkkel minden SCRD előtt kísérleti úton teszteljük az új multimodális bemeneti funkciókat a vezérlő résztvevőkkel. Öt, SSPI-vel rendelkező résztvevőt fog tartalmazni egy váltakozó kezelésű SCRD-ben, és a gépelési pontosságra összpontosít, mint elsődleges DV-re. A kezdeti alapszakasz heti másolás-helyesírási munkamenetet foglal magában az egyes résztvevők meglévő hozzáférési módszerével. Három vagy több kiindulási ülést kell végezni mindaddig, amíg stabil teljesítményt nem tapasztalunk, majd megkezdődik a váltakozó kezelések fázisa. A kezelések két különböző BCI-FIT konfigurációból állnak: 1) egy multimodális konfiguráció, amelyet az SA1.1-ben leírt megközelítések kombinációjával választanak ki. (klinikailag támogatott és teljesítményadatokkal támogatott) és 2) szabványos P300 mátrix-speller. A heti adatgyűjtési látogatások során a résztvevők másolás-helyesírási munkameneteket hajtanak végre minden BCI-FIT konfigurációval, ellensúlyozott munkamenet-renddel. A résztvevők minden konfigurációval legalább öt munkamenetet teljesítenek, ha szükséges, többet is, ha a stabil teljesítmény eléréséhez szükséges.

Az 1.3b kísérletben azt feltételezik, hogy az adaptív, egyénre szabott jelmodellezés lehetővé teszi az SSPI-vel rendelkező emberek számára, hogy pontosan gépeljenek a BCI-FIT-tel végzett másolás-helyesírási feladat során anélkül, hogy minden használathoz új modellt tanítanának. Ebben a kísérletben öt olyan résztvevő is részt vesz, akik SSPI-vel rendelkeznek egy váltakozó kezelésű SCRD-ben, a gépelési pontossággal, mint elsődleges DV-vel. Ebben a tanulmányban nem tervezünk kiindulási helyzetet, mivel az érdekes összehasonlítás a BCI-FIT adaptív jelmodellezéssel rendelkező és anélküli verziói között van. Kezdetben minden résztvevő végrehajtja az SA1.1-ben és az SA1.2-ben leírt rendszeroptimalizálási eljárásokat, hogy azonosítsa testreszabott BCI-FIT konfigurációját. Az alternatív kezelési kísérletben minden látogatás során a résztvevő három másolás-helyesírási munkamenetet kísérel meg testreszabott BCI-FIT konfigurációjával, három különböző modelltípus használatával: (1) egyetlen kalibrálás, amelyet ugyanaz a felhasználó végez el közvetlenül a másolás helyesírása előtt; (2) ugyanazon felhasználó által az előző napokon végzett többszörös kalibrálás; (3) más felhasználók által elvégzett többszörös kalibrálás. Az adatokat külön grafikonon ábrázolják és elemzik (a Statisztikai tervezés és teljesítmény szakasz eljárásait követve), hogy értékeljék a teljesítményre gyakorolt ​​hatásokat mindkét rendszerverzióval.

Az SA2.2 kísérlet azt a hipotézist fogja tesztelni, hogy az adaptív lekérdezés két módszere közül bármelyik javítja a BCI-FIT gépelési pontosságát a közepes AUC-pontszámmal rendelkező felhasználók számára. Öt kontrollt és öt SSPI-vel rendelkező résztvevőt fog tartalmazni, mindegyik 70-80%-os AUC-pontszámmal. (A kísérleti tesztelés alapján az adaptív lekérdezés várhatóan a legtöbb előnyt nyújtja az ilyen szintű alapteljesítmény mellett.) A kísérlet egy váltakozó kezelésű SCRD-t fog követni. Az alapfázisban a résztvevők heti másolás-helyesírási munkameneteket hajtanak végre a BCI-FIT segítségével adaptív lekérdezés nélkül. Minden heti látogatás tartalmaz két másolás-helyesírási munkamenetet BCI-FIT-tel adaptív lekérdezési technikákkal vagy anélkül. A feltételek sorrendjét úgy ellensúlyozzák, hogy a feltételek véletlenszerű sorrendben fordulnak elő (azon feltétel legfeljebb két példánya egymás után), és a résztvevők mindegyik állapotot azonos számú alkalommal tapasztalják meg (mindegyik legalább ötször, amíg a stabil teljesítményt el nem érik). ).

Az SA3.4-ben végrehajtott kísérlet egy váltakozó kezelésű SCRD kísérletet fog használni annak a hipotézisnek a tesztelésére, hogy a nyelvi modell fejlesztései, beleértve a partner és a környezet bevitelének kombinációját, valamint a szókiegészítést a gépelés során, javítani fogják a BCI-FIT gépelési teljesítményét az ITR mérése szerint. történet-újramondó feladat során. Ez a kísérlet öt kontrollt és öt SSPI-vel rendelkező résztvevőt foglal magában, mindegyiket egy-egy partnerrel párosítva, hogy partner inputot adjanak (összesen 10 diád regisztrálása). Minden heti adatgyűjtési látogatás alkalmával a résztvevők két strukturált történet-újramondó tevékenységben vesznek részt, az egyik a továbbfejlesztett nyelvi modell funkcióival, a másik pedig anélkül. A feltételek sorrendjét úgy ellensúlyozzák, hogy a feltételek véletlenszerű sorrendben fordulnak elő (azon feltétel legfeljebb két példánya egymás után), és a résztvevők mindegyik állapotot azonos számú alkalommal tapasztalják meg (mindegyik legalább ötször, amíg a stabil teljesítményt el nem érik). ). A történet-újramondó tevékenység során a résztvevő egy rövid videót néz meg egy kommunikációs partnerrel, majd a BCI-FIT segítségével válaszol egy harmadik személy által feltett kérdésekre. Ebben a kísérletben az elsődleges DV az ITR lesz.