Informationsübertragungsrate in einer Fünf-Klassen Gehirn-Computer-Schnittstelle

Die Informationsübertragungsrate, angegeben in Bits pro Versuch, wird als Bewertungsmaß für eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) verwendet. Drei Probanden führten vier Motorik-Vorstellungsaufgaben (linke Hand, rechte Hand, Fuß und Zunge) und eine mentale Rechenaufgabe durch. Die Klassifikation der Elektroenzephalogramm (EEG)-Muster basiert auf Bandleistungsabschätzungen und versteckten Markov-Modellen (HMMs). Wir schlagen eine Methode vor, die die EEG-Muster basierend auf der Separierbarkeit in Teilmengen von zwei, drei, vier und fünf mentalen Aufgaben kombiniert. Die Informationsübertragungsraten der BCI-Systeme, die aus diesen Teilmengen bestehen, werden berichtet. Die erreichten Informationsübertragungsraten variieren von 0,42 bis 0,81 Bits pro Versuch und zeigen, dass die obere Grenze der verschiedenen mentalen Aufgaben für ein BCI-System drei beträgt. Bei jedem Probanden führten unterschiedliche Kombinationen von drei Aufgaben zu den besten Leistungen.