サイバスロンBCIレース：2人の四肢麻痺者との成功した縦の相互学習

本研究は、サイバスロンイベントのBCIレース参加を通じて得られた洞察を活用し、運動イメージ（MI）ブレイン-コンピュータインターフェース（BCI）における相互学習の重要性と有効性を裏付けることを目的としています。私たちは、MI BCIトレーニングの機械学習の側面に主に焦点を当てるという一般的な傾向とは相反して、機械、被験者、アプリケーションレベルの3つの学習の柱を同等に重要なものとして再構築する包括的な相互学習方法論が、サイバスロンイベントのような現実のシナリオで成功できるBCIユーザー共生システムを生み出す可能性があると仮定しました。慢性的な脊髄損傷（SCI）を持つ2人の重度障害者が、仮想BCIレースゲームでアバターを制御するために私たちの相互学習アプローチに従って訓練されました。競技の結果は、この種のトレーニングの有効性を裏付けています。最も重要なことは、本研究がBCIトレーニング中の被験者の学習の有効性に関する多面的な証拠を提供する極めて少数の研究の1つであることです。学習相関は、インターフェースアプリケーション、BCI出力、脳波計（EEG）神経イメージングのすべてのレベルで導出でき、2人のエンドユーザーによる十分な縦の評価が行われ、重要なことに、現実の条件や困難な条件下で行われています。