- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT02791425
인공호흡 환자의 의사소통을 위한 뇌 컴퓨터 인터페이스
중환자실(ICU) 기계 환기 환자의 의사소통을 지원하는 웨어러블 뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI)
목표:
구체적인 목표 1: 집중 치료실(ICU)에서 기계 환기를 받는 환자에게 경보를 발령하는 일반적인 환자 요구 사항에 대한 의사 소통을 용이하게 하기 위해 정상 상태 시각 유발 전위(SSVEP) 기반 뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI) 장치를 사용할 가능성을 입증합니다.
특정 목표 2: BCI 장치를 사용하여 의사소통에 대한 환자, 가족 및 병상 간호사의 만족도를 결정하고 향후 장치 개선을 안내하기 위해 개방형 피드백을 도출합니다.
설계:
BCI 장치와 그림판을 순차적으로 사용하여 삽관된 환자의 의사소통을 용이하게 하기 위한 SSVEP(Steady State Visual Evoked Potential) 기반 BCI 시스템의 번역 파일럿 연구.
BCI 장치에서 1차 자가 식별 1차 환자 요구의 선택은 그림 보드(참조 표준)에서 선택된 아이콘과 비교됩니다. 이후 연속 3일 동안 하루 2시간씩 사용 후 환자 또는 가족에게 환자 만족도 조사가 제공됩니다.
1차 결과: 입원 중 병상 간호사와의 의사소통을 위한 가장 일반적인 트리거로 환자가 스스로 식별한 신체적 또는 정서적 요구를 나타내는 뇌 컴퓨터 인터페이스의 설명 아이콘을 정확하게 선택합니다.
2차 결과: "뇌 컴퓨터 인터페이스 장치를 통해 병상 간호사에게 내 필요를 적절하게 전달할 수 있었습니다"라는 진술에 대해 환자 또는 가족이 "동의함" 또는 "강력히 동의함"을 선택합니다.
개입: 연속 3일 동안 하루 2시간씩 중환자실에서 브레인 컴퓨터 장치를 사용하여 의사소통
대조/비교기: 연속 3일 동안 하루 2시간, BCI 장치 사용과 같은 날에 연속적으로 의사소통 그림판 사용 표본 크기: 중환자실에서 기계 환기되지만 경고하는 환자 30명
연구 개요
상세 설명
배경
가장 기본적인 신체적 요구 사항을 일관되고 효과적으로 전달할 수 없다는 점은 인공호흡을 받는 ICU 환자의 주요 문제입니다. 환자들은 의사소통 세션의 약 40%를 어렵다고 평가하고 통증에 대한 의사소통의 1/3 이상을 실패로 평가합니다. 무성 중환자실 환자가 의사소통을 시작하는 것은 일반적으로 매우 어렵기 때문에 간호사는 모든 의사소통 교환의 약 86%를 시작합니다. 따라서 ICU에 있는 환자들은 일반적으로 인식할 수 없는 통증과 불편함, 통제력 상실과 불안, 이인화, 불안, 수면 장애, 두려움과 좌절감을 겪습니다. 또한 간병인은 환자의 요구 사항을 적절하게 평가할 수 없어 불안하고 좌절감을 느끼는 경우가 많습니다. 이러한 효과적인 의사소통 능력 부족은 진정제를 부적절하게 사용하고 인공호흡기 사용 시간을 연장하여 ICU 체류 기간과 비용을 증가시킬 수 있습니다. 또한 간병인과 의사소통할 수 없기 때문에 중환자가 치료 및 의사 결정(연명 치료 중단 또는 보류 결정 포함)에 적극적으로 참여할 수 있는 능력이 저하됩니다.
일반적인 환자 요구 사항 및 불만 사항(통증, 두려움, 더위/추위, 갈증, 실내용 변기 등)을 나타내는 아이콘이 있는 그림판을 사용하면 인공호흡기에서 수술 후 환자를 위한 간호사와 환자의 의사소통이 개선되는 것으로 나타났습니다. 이러한 그림판은 대부분의 ICU에서 광범위하게 사용할 수 있으며 근본적인 신체적, 정서적 요구를 해결하기 위해 무성 기계 환기 환자와의 통신을 위한 현재 표준에 가장 가까운 것입니다. 최근 파일럿 연구에서는 ICU 환자의 의사소통을 가능하게 하기 위해 터치 감지 스크린, 눈 깜박임 감지기 및 시선 추적기를 사용하는 컴퓨터 지원 의사소통의 사용을 설명했습니다. 이 연구에서 조사한 대부분의 환자와 병원 직원은 컴퓨터 지원 통신 장치의 사용이 환자의 요구에 응답하고 환자의 편안함을 해결하는 능력을 향상시켰다고 밝혔습니다. 시선 및 눈 깜박임 추적기 시스템은 비싸지만 터치 감지 스크린은 운동 능력이 약하고 제한이 있는 많은 ICU 환자에게 적합하지 않을 수 있습니다. ICU에 있는 환자, 특히 신경계 질환이 있는 환자는 종종 상당한 쇠약과 협응력 상실로 고통을 받지만 판에 적절한 항목을 표시하기 위해 팔과 손을 사용하는 능력이 제한됩니다. neuroICU의 환자는 국소 뇌 손상으로 인해 쇠약한 경우가 많은 반면, 다른 ICU에서는 기계 환기가 필요한 환자의 약 4분의 1이 심각한 질병 신경병증 및 근병증으로 인해 심각한 쇠약을 겪을 수 있으며, 이는 손을 사용하여 적절한 아이콘을 선택하는 능력을 제한합니다. 그림판. 그러나 그림판이나 터치 스크린의 사용이 불가능한 여러 환자군이 있습니다. 여기에는 고도 척수 손상, 진행성 ALS 및 뇌간 뇌졸중 환자가 포함되며 무성하지만 일반적으로 유용한 운동 기능도 없습니다. 사지. 이 환자들은 다양한 정도로 "고정"되어 깨어 있고 기민하지만 신체 기능이나 표준 형태의 의사 소통을 사용하여 명료하고 의사 소통할 수 있는 능력을 제어할 수 없습니다.
"무성" 환자의 의사소통을 용이하게 하기 위해 뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI) 장치를 사용하는 것이 최근 관심을 불러일으켰습니다. BCI는 일반적으로 뇌파 검사(EEG)로 기록되는 대뇌 전기 활동의 의도적이고 자발적인 변조를 컴퓨터 명령으로 변환합니다. 팔다리를 자발적으로 사용하지 않는 잠긴 증후군이 있는 진행성 근위축성 측삭 경화증(ALS), 고도 척수 손상 및 뇌간 뇌졸중 환자가 다양한 정도로 의사소통할 수 있도록 다양한 BCI 장치가 사용되었습니다. 이러한 장치는 일반적으로 급성 의학적 질병을 앓은 후 또는 가정에서 재활 환경에서 평가되었습니다. 중환자의 전형적인 신체적, 정서적 필요/불만 사항에 대한 의사소통을 돕기 위해 BCI 장치의 사용을 평가한 연구는 없습니다. 이는 대부분 ICU에 초기에 입원한 척수 손상 및 뇌졸중 환자뿐만 아니라 심각한 질병 신경병증으로 인해 그림판이나 기타 손가락 접촉 시스템을 사용할 수 없는 잠재적으로 많은 수의 ICU 환자에게 중요합니다. / 근병증 또는 급성 뇌손상으로 쇠약 유발. 우리의 초점은 삽관된 ICU 환자와의 의사소통을 용이하게 하기 위해 SSVEP(Steady state visual evoked potential) 기반의 무선 BCI 시스템을 만드는 데 있습니다., 본 연구에서 관심을 두고 있는 웨어러블 BCI 장치는 전자 화면에 표시되는 예시 아이콘에 대한 시각적 주의를 통해 기능합니다. 위치 변경의 필요성 또는 통증과 같은 일반적인 환자 불만과 같은 일반적인 ICU 환자의 요구를 나타낼 수 있는 아이콘은 기호로 표시될 수 있습니다. 따라서 환자는 자신의 요구 사항이나 불만 사항을 나타내는 특정 항목을 보면서 의사 소통을 할 수 있습니다. 이 웨어러블 장치는 완전히 비침습적이며 환자에게 큰 위험이 없으며 EEG 신호를 기록하고 변환하는 기능만 수행합니다. 장치는 모든 ICU 환자실에 있는 태블릿 또는 평면 TV 모니터가 될 수 있는 사용자 인터페이스(UI)와 무선으로 통신합니다. 제안된 프로토타입은 ICU에서 간호사와 환자 간의 의사소통에 일반적으로 사용되는 기본 기능을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공합니다.
연구 설계
이것은 삽관된 환자의 의사소통을 용이하게 하기 위한 BCI 시스템 기반의 정상 상태 시각 유발 전위(SSVEP)의 번역 파일럿 연구입니다. 환자 또는 법적 대리인으로부터 정보에 입각한 동의를 얻은 후 12개월 동안 앤아버에 있는 미시간 대학교의 내과, 외과, 심장, 심장 흉부 및 신경 집중 치료실에서 30명의 환자를 모집합니다. 승인은 University of Michigan(HUM00095052)의 Institutional Review Board에서 얻었습니다.
섬망에 대한 스크리닝 및 연구 참여 능력:
잠재적 피험자는 1차 ICU 팀원이 식별한 후 연구 조사관에게 연락할 것입니다. 피험자는 추가 평가 전에 완전히 깨어 있는 상태로 돌아가 모든 진정제를 중단해야 합니다. 연구 참여에 동의하는 위의 적격성 기준을 충족하는 환자는 조사관의 추가 테스트를 거쳐 환자가 의사 소통에 충분히 주의를 기울이고 주의를 기울이고 자발적인 손가락 접촉을 통해 지속적으로 항목을 선택할 수 있는지 확인합니다. 그런 다음 환자는 BCI 장치로 선별 평가를 받아 장치에서 개별 EEG 신호를 감지하고 해석할 수 있는지 확인합니다.
환자 불만/요구: 조사관은 10개의 일반적인 요구/불만 중에서 특정 요구 또는 불만을 정확하게 선택하는 피험자의 능력을 평가합니다.
- "아프다"
- "숨쉬기가 힘들어요"
- "흡입해야 해"
- "배변이 필요해"
- "오줌 마려워요"
- "나는 목이 마르다"
- "나 배고파"
- "침대에서 자세를 바꿔야 해요"
- "내 침대 머리를 들어라"
- "내 머리맡에 가족이 필요해"
그림판 : 위 10가지 니즈/불만사항을 그림으로 표현한 그림판을 비교기준으로 하여 BCI 장비를 이용한 의사소통의 타당성을 평가하여 적절한 아이콘의 선정의 정확성을 판단한다. 그림판의 아이콘 및 문구는 BCI 장치의 아이콘 및 문구와 동일합니다.
특정 목표 1:
집중 치료실(ICU)에서 기계 환기를 받는 환자에게 일반적인 환자 요구 사항에 대한 의사 소통을 용이하게 하기 위해 SSVEP(Steady State Visual Evoked Potential) 기반 BCI(Brain Computer Interface) 장치를 사용할 가능성을 입증합니다.
가설 1: 기민한 기계 환기 환자의 최소 80%는 뇌 컴퓨터 인터페이스에서 병상 간호사와의 의사 소통을 위한 가장 일반적인 트리거로 환자가 스스로 식별한 신체적 또는 정서적 요구를 나타내는 예시 아이콘을 정확하게 선택할 수 있습니다. 입학하는 동안.
BCI 및 그림판에 대한 오리엔테이션: 환자는 처음에 그림판과 BCI 장치 모두에 익숙해질 것입니다. BCI 장치 사용 지침에는 집중된 시각적 주의를 통해 UI 데모, UI의 아이콘 설명 및 아이콘 선택 메커니즘이 포함됩니다.
필요/불만 선택: 오리엔테이션 직후 BCI 장치의 정확성 테스트가 수행됩니다. 정확성에 대한 테스트는 해당 환자의 가장 중요한 요구 사항/불만을 사용하여 각 환자에 대해 한 번 수행됩니다. 환자는 BCI UI에서 제공된 10가지 환자 요구/불만 옵션 중에서 입원 중 병상 간호사의 도움을 요청하는 가장 일반적인 이유인 특정 요구 또는 불만을 식별하도록 요청받을 것입니다. "해당 없음/기타" 선택은 허용되지만 제공된 10개의 선택 항목 중에서 자신의 상황에 가장 적합한 필요/불만 사항을 선택하도록 사전에 환자에게 구체적으로 지시할 것입니다. 그런 다음 환자는 손가락 접촉을 사용하여 사진 보드에서 동일한 필요/불만을 선택하도록 요청받습니다.
특정 목표 2:
특정 목표 2: BCI 장치를 사용하여 의사소통에 대한 환자, 가족 및 병상 간호사 만족도를 결정하고 향후 장치 개선을 안내하기 위해 개방형 피드백을 이끌어냅니다.
가설 2: 최소 70%의 환자가 "뇌 컴퓨터 인터페이스 장치를 통해 병상 간호사에게 내 요구 사항을 적절하게 전달할 수 있었습니다"라는 진술에 "동의" 또는 "강하게 동의"할 것입니다.
특정 목표 1에 설명된 정확도 평가 직후 조사관은 3일 연속 하루 2시간 동안 기본 통신 도구로 장치를 침대 옆에서 사용한 후 환자, 가족 및 병상 간호사 만족도를 평가합니다. CAM-ICU를 이용한 섬망 선별검사와 환자가 BCI 장치와 그림판을 효과적으로 사용할 수 있는지 확인하기 위한 간단한 신경학적 검사를 다음 날(2일과 3일)에 장치나 그림판을 사용하기 전에 시행합니다.
3일이 끝나면 환자, 참석한 가족 및 테스트에 참여한 각 간호사에게 간단한 설문지가 제공됩니다. 옵션이 있는 환자 설문지를 환자에게 읽어줍니다.
통계 분석:
2단계 스크리닝을 통과한 후 3단계도 통과한 환자의 비율은 정확한 이항 95% 신뢰 구간으로 계산됩니다. 선별의 3단계를 통과하는 비율이 70% 이상인 것이 임상적 가치 추정치를 기준으로 타당성의 초기 임계값이 됩니다. BCI 장치 및 그림 보드 방향에 필요한 사분위수 범위의 중간 시간을 계산하고 Mann Whitney U-테스트를 사용하여 비교를 수행합니다. BCI UI와 그림판에서 동일한 아이콘을 선택한 환자의 비율은 정확한 이항 95% 신뢰 구간으로 계산됩니다. BCI 장치 사용의 정확도를 결정할 때 BCI에 대한 여러 연구를 포함하는 이항 분석은 확률 수준을 63%(α = 0.05, 60회 시도)로 추정했습니다. 또한 통신 장치에 대한 최소한의 유용한 정확도 수준에 대한 임상적 추정치를 기반으로, 우리 연구에서 정확도의 임계값은 BCI에서 가장 중요한 필요/불만 항목 선택 간에 일치를 나타내는 환자의 최소 80%가 될 것입니다. 기기와 그림판. 각 만족도 질문에 대한 응답을 선택하는 환자의 비율에 대해 기술 통계가 사용됩니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Michigan
-
Ann Arbor, Michigan, 미국, 48109
- University of Michigan Health System
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-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 중환자실 입원 및 최소 24시간 기계 환기
- 18세 이상
- 민첩하게 명령을 따를 수 있음
- 적어도 하나의 상지의 손상되지 않은 사용
제외 기준:
- 지속적인 호흡 곤란, 심한 통증 또는 즉각적인 의료 또는 간호 조치가 필요한 기타 명백한 불편의 원인
- 지속적인 승압제 적정 또는 소생술이 필요한 심각한 혈역학적 불안정성
- 교정 렌즈가 있는 굴절 오류 이외의 알려진 시력 장애
- 진정 중단을 견딜 수 없음
- 영어로 유창하게 의사소통할 수 없음
- 지속적인 EEG 모니터링 필요
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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실험적: 뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI) 장치
환자는 연속 3일 동안 하루에 2시간씩 ICU에서 BCI(Brain Computer Interface) 장치를 사용하여 통신합니다.
환자는 비교를 위해 BCI 장치를 사용한 같은 날 연속 3일 동안 하루 2시간 동안 의사소통 그림판을 사용합니다.
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삽관된 환자의 의사소통을 용이하게 하는 BCI 시스템.
환자는 ICU에서 연속 3일 동안 하루 2시간 동안 통신을 위해 장치를 사용합니다.
환자는 비교를 위해 BCI 장치를 사용한 같은 날 연속 3일 동안 하루 2시간 동안 의사소통 그림판을 사용합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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BCI 장치 정확도
기간: 등록 직후
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입원 중 병상 간호사와의 의사 소통을 위한 가장 일반적인 트리거로 환자가 스스로 식별한 신체적 또는 정서적 요구를 나타내는 뇌 컴퓨터 인터페이스의 설명 아이콘을 정확하게 선택합니다.
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등록 직후
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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만족도 조사
기간: BCI 기기 사용 3일 후
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환자 또는 가족이 "동의함" 또는 "강력히 동의함"을 선택하여 "뇌 컴퓨터 인터페이스 장치를 통해 병상 간호사에게 내 요구 사항을 적절하게 전달할 수 있었습니다."
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BCI 기기 사용 3일 후
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Omid Dehzanghi, PhD, University of Michigan
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Thomason JW, Shintani A, Peterson JF, Pun BT, Jackson JC, Ely EW. Intensive care unit delirium is an independent predictor of longer hospital stay: a prospective analysis of 261 non-ventilated patients. Crit Care. 2005 Aug;9(4):R375-81. doi: 10.1186/cc3729. Epub 2005 Jun 1.
- Ely EW, Inouye SK, Bernard GR, Gordon S, Francis J, May L, Truman B, Speroff T, Gautam S, Margolin R, Hart RP, Dittus R. Delirium in mechanically ventilated patients: validity and reliability of the confusion assessment method for the intensive care unit (CAM-ICU). JAMA. 2001 Dec 5;286(21):2703-10. doi: 10.1001/jama.286.21.2703.
- Barr J, Fraser GL, Puntillo K, Ely EW, Gelinas C, Dasta JF, Davidson JE, Devlin JW, Kress JP, Joffe AM, Coursin DB, Herr DL, Tung A, Robinson BR, Fontaine DK, Ramsay MA, Riker RR, Sessler CN, Pun B, Skrobik Y, Jaeschke R; American College of Critical Care Medicine. Clinical practice guidelines for the management of pain, agitation, and delirium in adult patients in the intensive care unit. Crit Care Med. 2013 Jan;41(1):263-306. doi: 10.1097/CCM.0b013e3182783b72.
- Herrmann CS. Human EEG responses to 1-100 Hz flicker: resonance phenomena in visual cortex and their potential correlation to cognitive phenomena. Exp Brain Res. 2001 Apr;137(3-4):346-53. doi: 10.1007/s002210100682.
- Miglietta MA, Bochicchio G, Scalea TM. Computer-assisted communication for critically ill patients: a pilot study. J Trauma. 2004 Sep;57(3):488-93. doi: 10.1097/01.ta.0000141025.67192.d9.
- Maringelli F, Brienza N, Scorrano F, Grasso F, Gregoretti C. Gaze-controlled, computer-assisted communication in Intensive Care Unit: "speaking through the eyes". Minerva Anestesiol. 2013 Feb;79(2):165-75. Epub 2012 Nov 22.
- Happ MB, Garrett K, Thomas DD, Tate J, George E, Houze M, Radtke J, Sereika S. Nurse-patient communication interactions in the intensive care unit. Am J Crit Care. 2011 Mar;20(2):e28-40. doi: 10.4037/ajcc2011433.
- Johnson MM, Sexton DL. Distress during mechanical ventilation: patients' perceptions. Crit Care Nurse. 1990 Jul-Aug;10(7):48-57. No abstract available. Erratum In: Crit Care Nurse 1990 Sep;10(8):72.
- Carroll SM. Nonvocal ventilated patients perceptions of being understood. West J Nurs Res. 2004 Feb;26(1):85-103; discussion 104-12. doi: 10.1177/0193945903259462.
- Baker C, Melby V. An investigation into the attitudes and practices of intensive care nurses towards verbal communication with unconscious patients. J Clin Nurs. 1996 May;5(3):185-92. doi: 10.1111/j.1365-2702.1996.tb00248.x.
- Smith E, Delargy M. Locked-in syndrome. BMJ. 2005 Feb 19;330(7488):406-9. doi: 10.1136/bmj.330.7488.406. No abstract available.
- Daly JJ, Huggins JE. Brain-computer interface: current and emerging rehabilitation applications. Arch Phys Med Rehabil. 2015 Mar;96(3 Suppl):S1-7. doi: 10.1016/j.apmr.2015.01.007.
- Chaudhary U, Birbaumer N, Curado MR. Brain-machine interface (BMI) in paralysis. Ann Phys Rehabil Med. 2015 Feb;58(1):9-13. doi: 10.1016/j.rehab.2014.11.002. Epub 2015 Jan 8.
- Nijboer F, Sellers EW, Mellinger J, Jordan MA, Matuz T, Furdea A, Halder S, Mochty U, Krusienski DJ, Vaughan TM, Wolpaw JR, Birbaumer N, Kubler A. A P300-based brain-computer interface for people with amyotrophic lateral sclerosis. Clin Neurophysiol. 2008 Aug;119(8):1909-1916. doi: 10.1016/j.clinph.2008.03.034. Epub 2008 Jun 20.
- Sellers EW, Ryan DB, Hauser CK. Noninvasive brain-computer interface enables communication after brainstem stroke. Sci Transl Med. 2014 Oct 8;6(257):257re7. doi: 10.1126/scitranslmed.3007801.
- Marchetti M, Priftis K. Brain-computer interfaces in amyotrophic lateral sclerosis: A metanalysis. Clin Neurophysiol. 2015 Jun;126(6):1255-1263. doi: 10.1016/j.clinph.2014.09.017. Epub 2014 Oct 2.
- Lesenfants D, Habbal D, Lugo Z, Lebeau M, Horki P, Amico E, Pokorny C, Gomez F, Soddu A, Muller-Putz G, Laureys S, Noirhomme Q. An independent SSVEP-based brain-computer interface in locked-in syndrome. J Neural Eng. 2014 Jun;11(3):035002. doi: 10.1088/1741-2560/11/3/035002. Epub 2014 May 19.
- Muller-Putz GR, Scherer R, Brauneis C, Pfurtscheller G. Steady-state visual evoked potential (SSVEP)-based communication: impact of harmonic frequency components. J Neural Eng. 2005 Dec;2(4):123-30. doi: 10.1088/1741-2560/2/4/008. Epub 2005 Oct 25.
- Brunner P, Bianchi L, Guger C, Cincotti F, Schalk G. Current trends in hardware and software for brain-computer interfaces (BCIs). J Neural Eng. 2011 Apr;8(2):025001. doi: 10.1088/1741-2560/8/2/025001. Epub 2011 Mar 24.
유용한 링크
- A practical VEP-based brain-computer interface
- BCIBench: A Benchmarking Suite for EEG-based Brain Computer Interface, ODES-11 2014 Workshop on Optimizations for DSP and Embedded Systems, February 15, 2014, Orlando, FL
- A Novel Stimulation for Multi-Class SSVEP-Based Brain-Computer Interface Using Patterns of Time-Varying Frequencies, International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), August 26-30, 2014, Chicago, IL
- Multi-Modal Biological Driver Monitoring via Ubiquitous Wearable Body Sensor Network, submitted to International Conference on Digital Health, Florence, Italy, 18th - 20th May 2015.
- Frequency recognition based on canonical correlation analysis for SSVEP-based BCIs
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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