論文の概要: Online Optimization of Stimulation Speed in an Auditory Brain-Computer
Interface under Time Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06011v1
- Date: Thu, 26 Aug 2021 08:18:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-19 13:42:56.722088
- Title: Online Optimization of Stimulation Speed in an Auditory Brain-Computer
Interface under Time Constraints
- Title（参考訳）: 時間制約下における聴覚脳-コンピュータインタフェースにおける刺激速度のオンライン最適化
- Authors: Jan Sosulski, David H\"ubner, Aaron Klein, Michael Tangermann
- Abstract要約: 本稿では,個別化実験プロトコルの利点を活かし,聴覚的BCIで評価する手法を提案する。
本研究は,個別化実験プロトコルの利点を活かし,聴覚的BCIで評価する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.695163312473305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The decoding of brain signals recorded via, e.g., an electroencephalogram,
using machine learning is key to brain-computer interfaces (BCIs). Stimulation
parameters or other experimental settings of the BCI protocol typically are
chosen according to the literature. The decoding performance directly depends
on the choice of parameters, as they influence the elicited brain signals and
optimal parameters are subject-dependent. Thus a fast and automated selection
procedure for experimental parameters could greatly improve the usability of
BCIs.
We evaluate a standalone random search and a combined Bayesian optimization
with random search in a closed-loop auditory event-related potential protocol.
We aimed at finding the individually best stimulation speed -- also known as
stimulus onset asynchrony (SOA) -- that maximizes the classification
performance of a regularized linear discriminant analysis. To make the Bayesian
optimization feasible under noise and the time pressure posed by an online BCI
experiment, we first used offline simulations to initialize and constrain the
internal optimization model. Then we evaluated our approach online with 13
healthy subjects.
We could show that for 8 out of 13 subjects, the proposed approach using
Bayesian optimization succeeded to select the individually optimal SOA out of
multiple evaluated SOA values. Our data suggests, however, that subjects were
influenced to very different degrees by the SOA parameter. This makes the
automatic parameter selection infeasible for subjects where the influence is
limited.
Our work proposes an approach to exploit the benefits of individualized
experimental protocols and evaluated it in an auditory BCI. When applied to
other experimental parameters our approach could enhance the usability of BCI
for different target groups -- specifically if an individual disease progress
may prevent the use of standard parameters.
- Abstract（参考訳）: 機械学習を用いた脳波による脳信号の復号は、脳-コンピュータインタフェース(BCI)の鍵となる。
BCIプロトコルの刺激パラメータやその他の実験的な設定は、典型的には文献によって選択される。
復号性能は、誘発された脳信号や最適なパラメータに影響を及ぼすため、パラメータの選択に直接依存する。
したがって、実験パラメータに対する高速かつ自動化された選択手順は、BCIのユーザビリティを大幅に向上させることができる。
閉鎖ループ聴覚事象関連電位プロトコルにおけるランダム探索とランダム探索を組み合わせたベイズ最適化の評価を行った。
我々は, 正規化線形判別分析の分類性能を最大化する, 個別に最適な刺激速度(刺激オンセット非同期(SOA)とも呼ばれる)を求める。
騒音下でのベイズ最適化とオンラインbci実験の時間的プレッシャーを実現するために,まずオフラインシミュレーションを用いて内部最適化モデルの初期化と制約を行った。
そして,健常者13名を対象にオンライン評価を行った。
13の主題のうち8つについて、ベイジアン最適化を用いた提案されたアプローチが、複数の評価されたSOAの値から、個々に最適なSOAを選択することに成功しました。
しかし、私たちのデータでは、主題はSOAパラメータによって非常に異なる程度に影響されたことを示唆しています。
これにより、影響が限定された被験者に対して自動パラメータ選択が実現不可能となる。
本研究は,個別化実験プロトコルの利点を活かし,聴覚的BCIで評価する手法を提案する。
他の実験パラメータに適用すると、我々のアプローチは異なる対象グループに対するBCIの使用性を高めることができる。
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