定常状態視覚誘発電位に基づく脳–コンピュータインターフェースにおけるデータ分析：レビュー

脳波計（EEG）は、そのポータビリティ、高い時間分解能、使いやすさ、低コストのために、麻痺した人々が外部デバイスと直接コミュニケーションを取り、制御できる脳–コンピュータインターフェース（BCI）に広く適用されています。さまざまなEEGパラダイムの中でも、異なる周波数で点滅する複数の視覚刺激（LEDやコンピュータ画面上のボックスなど）を利用した定常状態視覚誘発電位（SSVEP）ベースのBCIシステムは、高速な通信レートと高い信号対雑音比から、過去数十年にわたり広く探求されてきました。本記事では、SSVEPに基づくBCIの最新の研究をレビューし、SSVEPの連続的かつ正確な検出を可能にするデータ分析に焦点を当て、その結果として高い情報転送レートを実現しています。信号前処理、スペクトル分析、信号分解、特に典型的相関分析やそのバリエーションにおける空間フィルタリング、分類技術などの主な技術的課題についても説明しています。自発的な脳活動、精神的疲労、転移学習、ハイブリッドBCIにおける研究課題と機会についても議論します。