Оптимизация BCI-FIT: интерфейс мозг-компьютер - набор инструментов для функциональной реализации (BCI-FIT)

Для каждой конкретной цели разработка новых методов доступа к вспомогательным технологиям BCI будет оцениваться в одном или нескольких экспериментах с использованием схемы исследования одного случая с чередующимся лечением (SCRD) со здоровым контролем и / или участниками с SSPI. SCRD идеально подходит для исследования небольших гетерогенных популяций, таких как люди с SSPI. Это позволяет детально изучить тенденции и изменения производительности с течением времени, а также внести изменения в вмешательства для конкретных участников в рамках итеративного процесса проектирования. Поскольку каждый участник служит своим собственным контролем, размера выборки из пяти достаточно, чтобы продемонстрировать и воспроизвести первоначальный эффект. Дополнительную информацию о SCRD, визуализации и анализе данных см. в разделе «Статистическое проектирование и мощность».

В общей сложности 60 участников будут оценивать достижения BCI; 15 человек с SSPI и 45 контрольных. Будут зарегистрированы участники с SSPI, у которых в настоящее время есть надежные средства связи, использующие речь и/или устройство AAC. Все участники будут в возрасте от 18 до 89 лет (взрослые по определению NIH), с равным количеством мужчин и женщин. Здоровые контроли будут соответствовать возрасту, полу и уровню образования. В исследованиях SCRD каждый участник служит своим собственным контролем, поэтому участники будут испытывать все исходные условия и условия вмешательства, включенные в каждое отдельное исследование, как описано ниже. Порядок условий будет случайным в чередующихся обработках, контролируемых таким образом, чтобы каждый участник завершил равное количество сеансов с каждым вмешательством, с не более чем двумя последовательными сеансами с одним и тем же вмешательством. Ослепление невозможно, так как каждый субъект должен знать свое состояние при чередующемся дизайне лечения.

Все учебные визиты с людьми с SSPI будут проводиться на дому сотрудниками OHSU. Учебные визиты со здоровым контролем будут проходить в лаборатории BCI OHSU. При выполнении всех заданий участники сидят на расстоянии примерно 75 см от ЖК-дисплея, настроенного для системы BCI-FIT. В зависимости от настроенной пользователем конфигурации BCI-FIT (процедуры, описанные в SA1.1), в каждом сеансе набора текста будет использоваться один или несколько из следующих управляющих сигналов: ЭЭГ (ERP, Code или SSVEP), движения глаз (положение или скорость взгляда). ) или двоичные переключатели. Все эксперименты для SA1.3a, SA1.3b и SA2.2 включают задания на копирование, в которых участники будут копировать пять распространенных 5-буквенных английских слов примерно одинаковой сложности набора (согласно вводу LM) и исправлять ошибки, выбор символа возврата, когда это уместно. Индивидуальные модели сигналов будут инициализированы для моделей населения и будут персонализированы и уточнены с каждым полученным набором данных задачи копирования и правописания. Эксперимент для SA3.4 включает задание на пересказ истории, описанное ниже в параграфе об этом эксперименте.

В эксперименте 1.3a будет проверена гипотеза о том, что индивидуальная конфигурация BCI-FIT, основанная на мультимодальном вводе, повысит точность набора текста в задаче копирования орфографии по сравнению со стандартным матричным орфографом P300. Мы будем тестировать новые мультимодальные функции ввода с контрольными участниками перед каждым SCRD с участниками, которые представляют SSPI. Он будет включать пять участников с SSPI в SCRD с чередующимся лечением и сосредоточится на точности набора текста в качестве основного DV. Начальный базовый этап будет включать в себя еженедельные сеансы копирования правописания с существующим методом доступа каждого участника. Будет проведено три или более базовых сеансов до тех пор, пока не будет наблюдаться стабильная работа, затем начнется фаза чередующихся процедур. Лечение состоит из двух различных конфигураций BCI-FIT: 1) мультимодальная конфигурация, выбранная путем комбинации подходов, описанных в SA1.1. (клинически подтверждено и подтверждено данными о производительности) и 2) стандартный матричный орфограф P300. Во время еженедельных посещений для сбора данных участники завершат сеансы копирования правописания с каждой конфигурацией BCI-FIT со сбалансированным порядком сеансов. Участники проходят не менее пяти сеансов с каждой конфигурацией, а для стабильной работы требуется больше.

В эксперименте 1.3b предполагается, что адаптивное индивидуальное моделирование сигналов позволит людям с SSPI точно печатать во время задачи копирования правописания с помощью BCI-FIT без обучения новой модели для каждого использования. В этом эксперименте также будут участвовать пять участников с SSPI в SCRD с чередующимся лечением с точностью типирования в качестве основного DV. В этом исследовании базовый уровень не планируется, поскольку представляет интерес сравнение версий BCI-FIT с адаптивным моделированием сигналов и без него. Первоначально каждый участник должен выполнить процедуры оптимизации системы, описанные в SA1.1 и SA1.2, чтобы определить свою индивидуальную конфигурацию BCI-FIT. Во время каждого визита в эксперименте с альтернативными методами лечения участник будет пытаться провести три сеанса копирования правописания со своей индивидуальной конфигурацией BCI-FIT с использованием трех различных типов моделей: (1) одна калибровка, выполненная одним и тем же пользователем непосредственно перед копированием правописания; (2) несколько калибровок, выполненных одним и тем же пользователем в предыдущие дни; (3) несколько калибровок, выполненных другими пользователями. Данные будут представлены в виде графика и проанализированы отдельно (в соответствии с процедурами, описанными в разделе «Статистическое проектирование и мощность») для оценки влияния на производительность обеих версий системы.

Эксперимент в SA2.2 проверит гипотезу о том, что любой из двух методов адаптивных запросов повысит точность типизации BCI-FIT для пользователей с посредственными показателями AUC. В него войдут пять участников контрольной группы и пять участников с SSPI, каждый с показателем AUC в диапазоне 70-80%. (Основываясь на пилотном тестировании, ожидается, что адаптивные запросы принесут наибольшую пользу пользователям с таким уровнем базовой производительности.) Эксперимент будет следовать SCRD с чередованием обработок. На базовом этапе участники будут проходить еженедельные сеансы копирования правописания с BCI-FIT без адаптивных запросов. Каждое еженедельное посещение будет включать в себя два сеанса копирования правописания с помощью BCI-FIT с адаптивными методами запросов или без них. Порядок условий будет уравновешен таким образом, что условия будут возникать в случайном порядке (не более двух экземпляров одного и того же условия подряд), и участники будут испытывать каждое условие одинаковое количество раз (не менее пяти раз каждое, пока не будет достигнута стабильная работа). ).

Эксперимент в SA3.4 будет использовать эксперимент SCRD с чередованием процедур для проверки гипотезы о том, что усовершенствования языковой модели, в том числе сочетание ввода партнера и окружающей среды и завершение слов во время набора, улучшат производительность набора текста с помощью BCI-FIT, согласно измерению ITR. во время задания по пересказу рассказа. Этот эксперимент будет включать в себя пять контролей и пять участников с SSPI, каждый из которых будет в паре с партнером для предоставления партнерского вклада (всего зачислено 10 диад). Во время каждого еженедельного посещения для сбора данных участники будут участвовать в двух структурированных мероприятиях по пересказу историй, одно с расширенными функциями языковой модели, а другое без них. Порядок условий будет уравновешен таким образом, что условия будут возникать в случайном порядке (не более двух экземпляров одного и того же условия подряд), и участники будут испытывать каждое условие одинаковое количество раз (не менее пяти раз каждое, пока не будет достигнута стабильная работа). ). В процессе пересказа истории участник просматривает короткое видео вместе с партнером по общению, а затем использует BCI-FIT для ответов на вопросы, заданные третьим лицом. Основным DV в этом эксперименте будет ITR.