Еще одним аспектом самоадаптации является необходимость онлайн-калибровки модуля декодирования (который преобразует ЭЭГ-активность во внешнее действие), чтобы справиться с присущей ЭЭГ-сигналами нестационарностью.
В последнее время в ряде работ изучается изменение ЭЭГ-сигналов во время сессий BCI. Эта нестационарность может быть решена тремя различными способами.
- Во-первых, отвергнув вариацию сигналов и сохранив стационарную часть, как в работе Kawanabe и von Bünau et al. В этих работах описываются различные методы проектирования надежных систем BCI против нестационарности.
- Во-вторых, путем выбора из ЭЭГ характеристик, которые несут дискриминационную информацию и, что более важно, являются стабильными с течением времени.
- В-третьих, путем применения методов адаптации. Эта адаптация может также выполняться на различных модулях BCI: в извлечении признаков (например, с использованием адаптивных коэффициентов авторегрессии или параметров временной области) в пространственной фильтрации или на стороне классификатора.
Адаптация любого из модулей может быть выполнена контролируемым способом (когда задание на выполнение известно заранее) или без контроля (для адаптации системы не используются классовые метки). Хотя адаптация классификатора под наблюдением не очень распространена, она была изучена в нескольких исследованиях.
В последнее время некоторые группы также проводили неконтролируемую адаптацию характеристик и классификатора. Неконтролируемая адаптация классификатора была также применена к данным Р300.
Независимо от того, применяется ли адаптация в одном или нескольких модулях BCI, она позволяет одновременно выполнять ко-адаптацию BCI к пользователю и наоборот.
Недавнее исследование с участием здоровых добровольцев, у которых либо не было опыта, либо не было возможности контролировать BCI с достаточным уровнем контроля для коммуникационного приложения (70% точности в двух-классовой системе), показало преимущество такого подхода. В ходе сессии по BCI примерно в 2 часа некоторые пользователи могли бы разработать ВСР. Это большой шаг вперед в исследованиях BCI, потому что по крайней мере 25-30% всех пользователей не в состоянии использовать BCI с достаточным уровнем контроля. Мы предполагаем, что выбор стабильных дискриминантных признаков и адаптация BCI могли бы облегчить и ускорить предметное обучение. Действительно, эти методы увеличивают вероятность обеспечения стабильной обратной связи с пользователем, что является необходимым условием для того, чтобы люди научились модулировать свою мозговую деятельность.
Взаимодействие человека и компьютера
Связанный с этим вопрос заключается в том, как повысить производительность и надежность существующих BCI, которые характеризуются шумными и низкобитными выходами.
Перспективной возможностью является использование современных принципов HCI для явного учета шумной и запаздывающей природы управляющих сигналов BCI с целью корректировки динамики взаимодействия как функции от надежности пользовательских возможностей управления. Такой подход к HCI может также включать в себя способность "грациозно деградировать" по мере того, как входы становятся все более шумными.
Принципы взаимодействия человека и компьютера могут привести к появлению нового поколения вспомогательных BCI-устройств за счет разработки более подходящих и удобных интерфейсов, которые позволят ускорить взаимодействие, о чем свидетельствует недавняя виртуальная клавиатура "Hex-O-Spell". Что касается взаимодействия и управления такими сложными устройствами, как нейропротезы и мобильные роботы (или инвалидные коляски), то недавно было показано, как методы общей автономии могут радикально повысить производительность и надежность управляемого мозгом инвалидного кресла.
В рамках общей автономии выходные данные BCI объединяются с информацией об окружающей среде (препятствия, воспринимаемые датчиками робота) и о самом роботе (положение и скорости), чтобы лучше оценить намерения пользователя. Некоторые более широкие вопросы взаимодействия человека и машины обсуждаются в работе Flemisch et al., где представлена Н-метафора, предполагающая, что взаимодействие должно быть больше похоже на верховую езду, с понятиями "передавая бразды правления", что позволяет системе иметь большую автономию.
Продолжение...