Fugu-MT 論文翻訳(概要): The VEP Booster: A Closed-Loop AI System for Visual EEG Biomarker Auto-generation

論文の概要: The VEP Booster: A Closed-Loop AI System for Visual EEG Biomarker Auto-generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15167v1
Date: Sun, 21 Jul 2024 13:47:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 18:59:03.923817
Title: The VEP Booster: A Closed-Loop AI System for Visual EEG Biomarker Auto-generation
Title（参考訳）: VEP Booster:ビジュアル脳波バイオマーカー自動生成のためのクローズドループAIシステム
Authors: Junwen Luo, Chengyong Jiang, Qingyuan Chen, Dongqi Han, Yansen Wang, Biao Yan, Dongsheng Li, Jiayi Zhang,
Abstract要約: 本稿では,視覚刺激プロトコルの下で信頼性と安定した脳波バイオマーカーを生成するクローズドループAIフレームワークを提案する。以上の結果から,脳波バイオマーカーの信頼性と有用性は向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.912705252674332
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Effective visual brain-machine interfaces (BMI) is based on reliable and stable EEG biomarkers. However, traditional adaptive filter-based approaches may suffer from individual variations in EEG signals, while deep neural network-based approaches may be hindered by the non-stationarity of EEG signals caused by biomarker attenuation and background oscillations. To address these challenges, we propose the Visual Evoked Potential Booster (VEP Booster), a novel closed-loop AI framework that generates reliable and stable EEG biomarkers under visual stimulation protocols. Our system leverages an image generator to refine stimulus images based on real-time feedback from human EEG signals, generating visual stimuli tailored to the preferences of primary visual cortex (V1) neurons and enabling effective targeting of neurons most responsive to stimuli. We validated our approach by implementing a system and employing steady-state visual evoked potential (SSVEP) visual protocols in five human subjects. Our results show significant enhancements in the reliability and utility of EEG biomarkers for all individuals, with the largest improvement in SSVEP response being 105%, the smallest being 28%, and the average increase being 76.5%. These promising results have implications for both clinical and technological applications
Abstract（参考訳）: 効果的な視覚脳-機械インタフェース(BMI)は、信頼性が高く安定した脳波バイオマーカーに基づいている。しかし、従来の適応フィルタベースのアプローチは脳波信号の個人差に悩まされるが、ディープニューラルネットワークベースのアプローチはバイオマーカー減衰と背景振動による脳波信号の非定常性によって妨げられる可能性がある。これらの課題に対処するために、視覚刺激プロトコルの下で信頼性が高く安定した脳波バイオマーカーを生成する新しいクローズドループAIフレームワークであるVisual Evoked Potential Booster (VEP Booster)を提案する。本システムでは,ヒト脳波信号からのリアルタイムフィードバックに基づいて刺激画像を精査し,一次視覚野ニューロン(V1)の嗜好に合わせて視覚刺激を発生させ,刺激に最も反応するニューロンの効果的な標的化を可能にする。我々は,5人の被験者を対象に,システムの実装と定常視覚誘発電位(SSVEP)を用いたアプローチを検証した。その結果,脳波バイオマーカーの信頼性と有用性は著しく向上し,SSVEP反応は105%,最小値が28%,平均値が76.5%であった。これらの有望な結果は臨床および技術応用の両方に影響を及ぼす

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