Einzelne Versuchs-Klassifikation der motorischen Vorstellung mithilfe von 6 trockenen EEG-Elektroden

HINTERGRUND: Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI), die auf Elektroenzephalographie (EEG) basieren, haben sich als genau und nicht invasiv erwiesen, um mentale Zustände zu erkennen, aber die bisher benötigte Ausrüstung ist umständlich und das resultierende Signal schwer zu analysieren. BCI erfordert die genaue Klassifizierung von Gehirnsignal-Komponenten mit kleiner Amplitude in Einzelversuchen aus Aufzeichnungen, die durch von der Muskelaktivität induzierte Ströme beeinträchtigt werden können. METHODIK/HÄUFIGSTE ERGEBNISSE: Es wurde eine neuartige EEG-Kappe entwickelt, die auf trockenen Elektroden basiert und keine zeitaufwändige Gelanwendung benötigt sowie deutlich weniger Elektroden als ein Standard-EEG-Kappenset verwendet. Nach der Optimierung der Platzierung der 6 trockenen Elektroden durch Off-line-Analyse von Standardkappenversuchen wurde die Leistung der trockenen Kappe im Rahmen eines gut etablierten BCI-Cursorsteuerungsparadigmas bei 5 gesunden Probanden getestet, wobei Analysemethoden verwendet wurden, die keine Benutzerschulung erforderten. Die resultierende Informationsübertragungsrate war im Durchschnitt etwa 30 % langsamer als bei der Standardkappe. Der potenzielle Beitrag von unbeabsichtigten Artefakten durch Muskelaktivität zum BCI-Steuersignal erwies sich als unerheblich, während das detektierte Signal mit der Gehirnaktivität übereinstimmte, die in der Nähe des motorischen Kortex entstand. SCHLUSSFOLGERUNGEN/Bedeutung: Unsere Studie zeigt, dass eine überraschend einfache und bequeme Methode zur Bildgebung der Gehirnaktivität möglich ist und dass einfache und robuste Analysetechniken existieren, die zwischen mentalen Zuständen in Einzelversuchen unterscheiden. Innerhalb von 15 Minuten ist das trockene BCI-Gerät eingerichtet, kalibriert und betriebsbereit. Die Spitzenleistung entsprach dem state-of-the-art EEG BCI in einem Probanden. Die Ergebnisse versprechen eine praktische, nicht-invasive BCI-Lösung für schwer gelähmte Patienten, ohne den Flaschenhals des Einrichtungsaufwands und der begrenzten Aufzeichnungsdauer, die die derzeitige EEG-Aufzeichnungstechnik behindert. Die vorgestellte Aufzeichnungsmetodik selbst, BCI nicht betrachtet, könnte die Verwendung von EEG für aufkommende Anwendungen, die eine langfristige Überwachung der Gehirnaktivität und des mentalen Zustands erfordern, erheblich erweitern.