論文の概要: Error-related Potential driven Reinforcement Learning for adaptive Brain-Computer Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18594v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 19:27:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:55:30.124008
• Title: Error-related Potential driven Reinforcement Learning for adaptive Brain-Computer Interfaces
• Title（参考訳）: 適応型脳-コンピュータインタフェースにおける誤り関連電位駆動型強化学習
• Authors: Aline Xavier Fidêncio, Felix Grün, Christian Klaes, Ioannis Iossifidis,
• Abstract要約: 本研究では、強化学習(RL)を用いた適応型ErrPベースのBCI手法を提案する。 ErrPと運動画像を組み合わせたRL駆動適応フレームワークの実現可能性を示す。 RLエージェントはユーザインタラクションからコントロールポリシを学び、データセット間で堅牢なパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Brain-computer interfaces (BCIs) provide alternative communication methods for individuals with motor disabilities by allowing control and interaction with external devices. Non-invasive BCIs, especially those using electroencephalography (EEG), are practical and safe for various applications. However, their performance is often hindered by EEG non-stationarities, caused by changing mental states or device characteristics like electrode impedance. This challenge has spurred research into adaptive BCIs that can handle such variations. In recent years, interest has grown in using error-related potentials (ErrPs) to enhance BCI performance. ErrPs, neural responses to errors, can be detected non-invasively and have been integrated into different BCI paradigms to improve performance through error correction or adaptation. This research introduces a novel adaptive ErrP-based BCI approach using reinforcement learning (RL). We demonstrate the feasibility of an RL-driven adaptive framework incorporating ErrPs and motor imagery. Utilizing two RL agents, the framework adapts dynamically to EEG non-stationarities. Validation was conducted using a publicly available motor imagery dataset and a fast-paced game designed to boost user engagement. Results show the framework's promise, with RL agents learning control policies from user interactions and achieving robust performance across datasets. However, a critical insight from the game-based protocol revealed that motor imagery in a high-speed interaction paradigm was largely ineffective for participants, highlighting task design limitations in real-time BCI applications. These findings underscore the potential of RL for adaptive BCIs while pointing out practical constraints related to task complexity and user responsiveness.
• Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、外部デバイスとの制御と相互作用を可能にすることで、運動障害を持つ個人に代替的なコミュニケーション手段を提供する。 非侵襲性BCI、特に脳波検査(EEG)は、様々な用途において実用的で安全である。 しかし、それらの性能は、精神状態の変化や電極インピーダンスなどのデバイス特性によって引き起こされる脳波非定常性によってしばしば妨げられる。 この課題は、このようなバリエーションに対処できる適応的なBCIの研究を刺激した。 近年,BCI性能を高めるためにエラー関連電位(ErrPs)の使用に関心が高まっている。 エラーに対する神経応答であるErrPは非侵襲的に検出することができ、エラー修正や適応によるパフォーマンス向上のために異なるBCIパラダイムに統合されている。 本研究では,強化学習(RL)を用いた適応型ErrPベースのBCI手法を提案する。 ErrPと運動画像を組み合わせたRL駆動適応フレームワークの実現可能性を示す。 2つのRLエージェントを利用することで、このフレームワークはEEG非定常性に動的に適応する。 検証は、公開のモータ画像データセットと、ユーザのエンゲージメントを高めるために設計された高速ペースゲームを使用して実施された。 RLエージェントはユーザインタラクションからコントロールポリシを学び、データセット間で堅牢なパフォーマンスを達成する。 しかし、ゲームベースのプロトコルからの批判的な洞察は、リアルタイムBCIアプリケーションにおけるタスク設計の制限を強調しながら、高速なインタラクションパラダイムにおける運動画像は、参加者にとってほとんど効果がないことを示した。 これらの知見は,タスクの複雑さとユーザ応答性に関連する実践的制約を指摘しながら,適応的BCIに対するRLの可能性を強調した。

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