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Die Aussicht auf nicht-invasive hirngesteuerte Steuerung von computerisierten Bildschirmdarstellungen oder Lokomotionsgeräten interessiert viele und ist von entscheidender Bedeutung für einige 'locked-in'-Patienten, die fast totale motorische Lähmung erfahren, während sie sensorische und mentale Fähigkeiten behalten. Derzeit versuchen mehrere Gruppen, hirngesteuerte Steuerungen von Bildschirmdarstellungen zu erreichen, indem sie operante Konditionierung bestimmter Merkmale des spontanen Elektroenzephalogramms (EEG) verwenden, einschließlich centraler Mu-Rhythmen (9-12 Hz). Eine neue EEG-Zerfallstechnik, die unabhängige Komponentenanalyse (ICA), scheint eine Grundlage für neue Forschungen im Design von Systemen zur Erkennung und operanten Steuerung endogener EEG-Rhythmen zu sein, um flexible EEG-basierte Kommunikation zu erreichen. ICA trennt multichannel EEG-Daten in räumlich statische und zeitlich unabhängige Komponenten, einschließlich separater Komponenten, die posterior alpha-Rhythmen und zentrale Mu-Aktivitäten repräsentieren. Wir zeigen anhand von Daten aus einer visuellen Selektivaufmerksamkeitsaufgabe, dass ICA-abgeleitete Mu-Komponenten eine viel stärkere spektrale Reaktivität auf motorische Ereignisse zeigen können als Aktivitätsmessungen für einzelne Skalp-Kanäle. ICA-Zerlegungen des spontanen EEG scheinen somit eine natürliche Basis für die operante Konditionierung zu bilden, um effiziente und multidimensionale hirngesteuerte Steuerung bei motorisch eingeschränkten und locked-in-Patienten zu erreichen.
Makeig et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.