인지 향상을 위한 비침습적 BCI
2025년 4월 21일 업데이트: Jose del R. Millan, University of Texas at Austin
인지 향상을 위한 비침습적 브레인 컴퓨터 인터페이스
사람들의 지각 능력은 실제 세계의 역동적인 환경에서 최적의 결정, 판단 및 행동을 내리는 능력에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
지각 학습은 모호한 감각 정보를 바탕으로 사람들이 보고 듣고 느끼고 맛보고 냄새 맡는 것을 이해하는 능력의 향상을 유도하는 훈련 및 경험을 말합니다.
이 연구에서 연구자들은 새로운 회전 기반 지각 학습 작업에서 커서의 회전에 대한 의식적인 시각적 인식과 이러한 회전의 크기를 강력하게 인코딩하는 신경 서명이 존재한다고 가정합니다.
조사관은 또한 EEG 기반 두뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI)를 사용하여 회전에 대한 피험자의 시각적 인식에 대한 온라인, 즉각적인 EEG 기반 피드백이 행동 지각 훈련보다 훨씬 더 효과적으로 지각 학습을 촉진할 수 있다고 가정합니다. 어려운 지각 작업.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
32
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Texas
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Austin, Texas, 미국, 78712
- Engineering Education and Research Center
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
건강한 자원봉사자:
- 좋은 일반 건강
- 정상 또는 교정 시력
- 신경/정신 질환의 병력 없음
- 영어를 읽고 이해하는 능력
- 정보를 이해하는 능력과 자유롭고 정보에 입각한 동의를 제공하는 능력
신경 정신 질환이 있는 피험자
- 양극성 장애 및 정신분열증과 같은 신경 정신 질환을 가진 피험자.
- 정상 또는 교정 시력
- 영어를 읽고 이해하는 능력
- 정보를 이해하는 능력과 자유롭고 정보에 입각한 동의를 제공하는 능력
제외 기준:
- 실험 세션 동안 집중된 상태를 유지하는 것을 방해하는 짧은 주의력 또는 인지 결함
- 수반되는 심각한 질병(예: 대사 장애, 심정지)
- 적절한 EEG 획득을 방해하는 요인(예: 두피 상처, 제어되지 않는 근육 활동)
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: EEG 기반 지각 훈련
피험자는 EEG 기반 시각적 피드백이 제공되는 지각 학습 과제를 완료합니다.
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뇌파(EEG) 신호는 회전 기반 지각 작업을 수행할 때 피험자로부터 기록됩니다.
회전에 대한 의식적 인식의 신경 상관 관계는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실시간으로 처리되고 해독되어 피드백을 제공합니다.
피험자는 정신 상태를 가정하고 피드백의 정확성을 극대화하기 위한 전략을 찾도록 지시받습니다.
전체적으로 각 피험자는 이 개입으로 지각 훈련의 5개 세션을 완료합니다.
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활성 비교기: 행동 기반 지각 훈련
피험자는 지상 실측 시각적 피드백이 제공되는 지각 학습 작업을 완료합니다.
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피험자는 회전 기반 지각 작업을 완료하고 피험자가 회전을 올바르게 발견했는지 여부를 나타내는 지상 실측 시각적 피드백이 제공됩니다.
피험자는 피드백의 정확성을 극대화하기 위해 가능한 한 많은 회전을 발견하도록 지시받습니다.
전체적으로 각 피험자는 이 개입으로 지각 훈련의 5개 세션을 완료합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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5개 개입 세션에서 다양한 회전 크기의 정답률 변화
기간: 24시간마다 각 개입 세션 전과 후에 차이를 측정합니다.
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회전 크기당 정답률은 두 조건에서 지각 능력의 향상을 반영합니다.
올바르게 발견된 각 회전 크기의 백분율을 측정합니다.
점수는 0-100이며 값이 높을수록 결과가 좋습니다.
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24시간마다 각 개입 세션 전과 후에 차이를 측정합니다.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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5개 개입 세션에 걸친 의식 인식의 신경 상관 관계 변화
기간: 24시간마다 각 개입 세션 전과 후에 차이를 측정합니다.
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이 결과는 신경이 의식적 인식(예:
진폭, 피크 대 피크, 대역 전력 및 신경 상관 관계의 연결성 측정)는 개입의 결과로 세션 전체에서 변경됩니다.
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24시간마다 각 개입 세션 전과 후에 차이를 측정합니다.
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Jose del R. Millan, PhD, The University of Texas at Austin
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2021년 1월 1일
기본 완료 (실제)
2023년 11월 1일
연구 완료 (실제)
2023년 11월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 2월 22일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 3월 25일
처음 게시됨 (실제)
2022년 4월 5일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 4월 24일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 4월 21일
마지막으로 확인됨
2025년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 2020030073_p2
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
예
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
아니
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