Pour commencer, ouvrez l’outil logiciel pour concevoir et exécuter des scénarios d’imagerie automobile. Accédez à Fichier et chargez les six scénarios BCI d’imagerie motrice intitulés Vérification du signal, Acquisition, Formation CSP, Formation du classificateur, Test et Matrice de confusion. Accédez au scénario de vérification du signal et appliquez un filtre passe-bande entre 1 et 40 hertz avec un ordre de filtre de 4 aux signaux bruts, à l’aide de boîtes de concepteur.
Guidez les participants pour qu’ils subissent des tâches d’imagerie motrice, en imaginant des mouvements de la main en réponse à des repères visuels. Ouvrez le fichier pour l’entraînement à l’imagerie motrice et affichez l’avatar 3D préparé debout au-dessus d’un ensemble de bongos à travers le casque VR. Accédez au scénario d’acquisition et double-cliquez sur le stimulateur d’imagerie motrice de Graz pour configurer la boîte.
Configurez 50 essais de cinq secondes chacun pour les mouvements de la main gauche et de la main droite. Intégrez une 22e période de référence suivie d’intervalles de 10 secondes de repos tous les 10 essais pour éviter la fatigue mentale. Configurez les essais de la main gauche et de la main droite pour qu’ils soient randomisés et ajoutez un indice avant l’essai indiquant la main à imaginer.
Connectez un boîtier OSC avec l’adresse IP et le port pour transmettre le signal de la main à imaginer au programme de moteur de jeu d’entraînement à l’imagerie motrice. Ensuite, désinfectez le casque VR avec des lingettes et placez-le sur la tête du participant pour faciliter une interaction immersive tout en capturant des données EEG. Demandez aux participants d’imaginer l’exécution du mouvement de leur main avec l’avatar 3D, en suivant le même rythme que l’avatar lorsqu’il frappe le bongo avec la main correspondante avec un signal de texte indiquant quelle main doit être imaginée.
Après l’acquisition, exécutez le scénario de formation CSP pour analyser les données EEG de l’étape d’acquisition. Créez des filtres pour distinguer les images de gauche et de droite et calculez CSP. Après la formation CSP, accédez au scénario d’entraînement du classificateur et exécutez-le pour préparer le système au contrôle d’avatar en temps réel.
Naviguez ensuite vers le scénario de test et permettez aux participants de contrôler leurs avatars 3D en temps réel à l’aide de la technologie d’interface cerveau-ordinateur. Pour interpréter les actions imaginées en temps réel, chargez les classificateurs entraînés pendant le scénario sur des données EEG dans les cases appropriées. Informez les participants de la procédure d’essai en insistant sur la nécessité d’imaginer clairement les mouvements de la main tels qu’ils sont déclenchés par des indices textuels.
Mener 20 essais pour chaque participant, répartis à parts égales entre l’imagination des mouvements de la main gauche et de la main droite et randomisés. Connectez et configurez une boîte OSC pour transmettre les informations de repère, qui seront affichées sous forme de texte et indiqueront la main à imager dans le programme du moteur de jeu. Connectez-vous à un autre boîtier OSC pour transmettre la valeur prédite des mouvements de la main gauche et de la main droite pour le programme du moteur de jeu.
Exécutez le scénario de test et le programme de moteur de jeu de test d’imagerie de moteur. Observez que le programme joue l’animation correspondante en fonction du mouvement de la main. Cinq adultes en bonne santé âgés de 21 à 38 ans ont participé à l’étude dans des conditions d’entraînement et de test d’imagerie motrice.
Une matrice de confusion moyenne pour tous les sujets a été utilisée pour évaluer la précision des classificateurs dans la distinction entre les signaux d’imagerie motrice gauche et droite au cours des deux sessions. Les modèles topographiques des poids CSP issus de l’entraînement à l’imagerie motrice ont été visualisés pour les deux directions de l’imagerie motrice. Une analyse temps-fréquence a été réalisée sur les données EEG des zones motrices des capteurs controlatéraux afin d’identifier les perturbations spectrales liées aux événements pendant les tâches motrices.
