ЗРИТЕЛЬНЫЕ СТИМУЛЫ ДЛЯ ИНТЕРФЕЙСА МОЗГ-КОМПЬЮТЕР НА ОСНОВЕ ЗРИТЕЛЬНЫХ ВЫЗВАННЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ: ЦВЕТ, ФОРМА, ПОДВИЖНОСТЬ

Целью данного исследования была оценка влияния различных отличительных черт стимулов в интерфейсе мозг-компьютер на основе компонента П300 на показатели работы интерфейса и характеристики вызванных потенциалов. Было продемонстрировано, что использование наборов стимулов с большим количеством отличительных признаков позволяет добиться более высокой точности выбора команд. Этот показатель был значимо выше для наборов стимулов, в которых имелись различия по цвету, форме и значению символа. Наилучшие результаты были получены для набора, содержащего наибольшее количество различий между стимулами, а именно, набора из 9 разнообразно окрашенных букв. Этот результат во многом объясняется повышенной амплитудой пика П300 для наборов стимулов, содержащих более разнообразные стимулы. Закономерности, выявленные в ходе работы, могут использоваться для улучшения пользовательского опыта при работе с интерфейсами мозг-компьютер. Движение точки предъявления стимулов по экрану и характер такого движения (линейный или псевдослучайный) не оказывали влияния на показатели работы интерфейса. Этот результат является многообещающим для создания интерфейсов мозг-компьютер с совмещенными в одной позиции стимулами, находящимися на подвижных объектах, таких как мобильные роботы или среды дополненной реальности.

1. Powers J.C., Bieliaieva K., Wu S., Nam C.S. The human factors and ergonomics of P300-based brain-computer interfaces // Brain Sci. 2015. Vol. 5. N 3. P. 318–356.

2. Farwell L.A., Donchin E. Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing event-related brain potentials // Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 1988. Vol. 70. N 6. P. 510–523.

3. Polich J. Updating P300: an integrative theory of P3a and P3b // Clin. Neurophysiol. 2007. Vol. 118. N 10. P. 2128–2148.

4. Jin J., Allison B.Z., Kaufmann T., Kübler A., Zhang Y., Wang X., Cichocki A. The changing face of P300 BCIs: a comparison of stimulus changes in a P300 BCI involving faces, emotion, and movement // PLoS One. 2012. Vol. 7. N 11. e49688.

5. Guger C., Daban S., Sellers E., Holzner C., Krausz G., Carabalona R., Gramatica F., Edlinger G. How many people are able to control a P300-based brain–computer interface (BCI)? // Neurosci Lett. 2009. Vol. 462. N 1. P. 94–98.

6. Kaplan A.Ya. Neurophysiological Foundations and Practical Realizations of the Brain-Machine Interfaces the Technology in Neurological Rehabilitation // Hum. Physiol. 2016. Vol. 42 N 1 P. 103–110.

7. Jin J., Allison B.Z., Wang X., Neuper C. A combined brain–computer interface based on P300 potentials and motion-onset visual evoked potentials // J. Neurosci. Methods. 2012. Vol. 205. N. 2. P. 265–276.

8. Guo F., Hong B., Gao X., Gao S. A brain–computer interface using motion-onset visual evoked potential // J. Neural Eng. 2008. Vol. 5. N 4. P. 477–485.

9. Acqualagna L., Treder M.S., Schreuder M., Blankertz B. A novel brain-computer interface based on the rapid serial visual presentation paradigm // Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2010 Annual International Conference of the IEEE. Buenos Aires: IEEE, 2010. P. 2686–2689.

10. Yeh Y.Y., Lee D.S., Ko Y.H. Color combination and exposure time on legibility and EEG response of icon presented on visual display terminal // Displays. 2013. Vol. 34. N 1. P. 33–38.

11. Salvaris M., Cinel C., Citi L., Poli R. Novel protocols for P300-based brain–computer interfaces // IEEE T. Neur. Sys. Reh. 2012. Vol. 20. N 1. P. 8–17.

12. Proverbio A.M., Burco F., del Zotto M., Zani A. Blue piglets? Electrophysiological evidence for the primacy of shape over color in object recognition // Cognitive Brain Res. 2004. Vol. 18. N 3. P. 288–300.

13. Ganin I.P., Shishkin S.L., Kaplan A.Y. A P300-based brain-computer interface with stimuli on moving objects: four-session single-trial and triple-trial tests with a game-like task design // PLoS One. 2013. Vol. 8. N 10. e77755.

14. Tang J., Zhou Z., Liu Y. A 3D visual stimuli based P300 brain-computer interface: for a robotic arm control // Proceedings of the 2017 International Conference on Artificial Intelligence, Automation and Control Technologies. Wuhan: ACM, 2017, P. 18.

15. Seabold S., Perktold J. Statsmodels: Econometric and statistical modeling with Python // Proceedings of the 9th Python in Science Conference. Austin: SciPy society, 2010. Vol. 57. P. 61.