NIH NIBIB RO1：1R01EB009103 - 01 臨床Neuroengineeringトレーニングプログラム（1 T90 DK070079 - 01） ウォレスHコールター財団 NIH施設の臨床およびトランスレーショナル科学賞 NIH / NCRR 1KL2RR025012 - 01 ウィスコンシン同窓会研究財団

実験手順<ol><li>脳波電極を接続する<ol><li>電極は脳波キャップを使用して頭皮に添付されます。10月20日国際的なシステムで指定された、このは、電極を頭皮上の適切な場所にあることを保証するプロセスを簡素化します。 </li><li>キャップを配置するには、フェルトペンやその他の類似の方法を使用して被験者の頭皮上に頂点をマーク。そのためには、件名に[後]頭骨とイニオンを見つけることから始めます。巻尺を使用して、これら2つの場所間の距離を見つける。二点、または距離の50％、〜間の中点が頂点です。後で参照するためにその時点でマークをしてください。他の10から20ポイントも、同様の方法で配置することができます。 </li><li>キャップでCZの電極を見つけ、そして頂点に配置します。 CZの固定を維持、ヘッドにキャップをスリップ。 FZ、CZ、およびPzの電極は頭皮の正中線上にあること、およびO1 - O2電極がオズと水平方向と水平になっていること、およびFP1 - FP2がFPZでレベルであることを確認してください。 </li><li>今すぐ参照電極を取り付け、その典型的に耳たぶの上にクリップ。 </li><li>次に、電極は、電極が頭皮と低インピーダンスの接触をするように導電性ゲルを充填する。そのためには、鈍先端針で小さな注射器は、ゲルが充填されている。また、それはゲルが、接続が正常であるかどうかを判断するために適用されている間、コンピュータの画面上で脳波のトレースを参照すると便利かもしれません。 </li><li>電極に針を挿入し、優しくどんな古い角質を除去するために針で頭皮をすり減らす。それを入れすぎないように注意しながら、ゲルの少量の電極を埋める。耳の参照電極から始めて、そして地面を含めて、電極のすべての手順を繰り返します。 </li><li>すべての5kΩ以下である必要がありますすべてのチャネルのためのインピーダンスを確認してください。このメソッドは、使用されている特定のアンプのシステムによって異なりますが、それはハードウェアを介して、またはBCI2000のいずれかを使用しインピーダンスを確認することができるはずです。 </li><li>電極が5kΩを超える場合は、再び針を挿入し、さらにいくつかの頭皮をすり減らす。インピーダンスには減少がない限り、それは、より多くのゲルを注入する必要はありません。 </li></ol></li><li>脳波キャリブレーション機能を取得<ol><li>特にセッション、被験者がテストされている初めての開始時に、それは、BCIの制御に使用可能な脳波の特徴を判断するのに有益です。ムーとベータ脳波リズムの基本的な性質は、すべての人々のための同じであるが、これらの機能は、人から人に変わるため、前に、ほかの実験にキャリブレーションする必要があるためです。 </li><li>キャリブレーションセッションでは、被験者がモニターに表示される視覚的な手掛かりに応答して手や足を含む別の動きを想像するように指示されます。開始するには、コンピュータシステムは、研究者の表示は、制御ソフトウェアが含まれており、セカンドモニタは実験的な出力が表示されるように、デュアルモニタモードに設定する必要があります。 </li><li>あなたのアンプのソースモジュール、ARSignalProcessingモジュール、およびStimulusPresentationモジュールを選択してBCI2000LauncherからBCI2000を起動します。この例では、我々はg.USBampアンプを制御するgUSBampSourceモジュールを使用している。 </li><li>あなたの主題のためのパラメータファイル、アンプ、およびモータのスクリーニングのタスクを追加します。これらは、それらが単純にロードできるように、あらかじめ設定する必要があります、そして実験が開始できます。 </li><li>パラメータファイルはBCI2000Launcherのファイルリストに追加した後、起動ボタンを押してください。すべてが正しく機能する場合、開始BCI2000は、脳波データのトレースが表示されるべきであり、被験者のモニターは前の実験の開始に空白にする必要があります。 </li><li>セッション中に、画面はどちらか&quot;二本足。&quot;空白である、または次のような命令、&quot;右手&quot;&quot;左手、&quot;表示&quot;両手を、&quot;かなる命令は3秒間画面に表示されます。中この時間は、被験者は連続して動きを想像してください。手の動きは、開閉の手を（例えば、テニスボールを絞るように）、そして足の動きは（例えば、両足でペダルを押すように）前後に足を移動する必要がありますする必要があります。画面が空白の場合、ボディは完全に緩和すべきである。 </li><li>実行時に、それぞれの身体の部分は20回繰り返されます。理想的には、5失点の合計が必要であることを意味し、100個のデータポイントがあるはずです。被写体が良い想像タスクを実行することができるので、複数のセッションで、より少ない実行は、必要です。 </li></ol></li><li>脳波の特徴を分析<ol><li>被験者が自発的にBCIを制御するために調節することができるようになっている脳波の特徴を判断するためには、校正データはBCI2000に含まれているBCI2000オフライン分析ツールを、使用してオフラインで解析されます。このツールは、周波数領域のFEに収集したデータを変換する異なる動作中に変更、そして最大限にタスクと相関している周波数と位置を示しますatures、。これらの機能は、BCIの実験で使用することができます。 </li><li>使用されるべき機能を決定するために、BCI2000オフライン分析ツールを起動します。 BCI2000は、より多くの情報を得る必要があります分析ツールを、使用するための豊富なチュートリアルが含まれています。 </li><li>脳波の特徴が強く、分析ツールから生成されたプロット内で大きなr平方の値を見つけることによって、それぞれの動きと相関しているかを判別します。最大のr平方の値（例えば、0.2より大きい）を持つチャネルと周波数ビンは、特定の方向の制御信号成分として選択することができます。たとえば、右手の条件の変更が画面の右側にカーソルを移動するように設定する必要があることを特徴。 </li><li>ムー/ベータリズムは、関連する動きと振幅に減少することを覚えておくことも重要です。そう、右にカーソルを移動するために、x方向の正は、この機能は、それに関連付けられている負の重みを持つ必要があります。 </li><li>選択したチャンネルや周波数は、皮質感覚のリズムの既知の特性と一致している必要があります。つまり、想像右手の動きに対応する重要な変更は、C3とCP3の近くに対側（左）運動野、以上みられ、8月12日Hzおよび/または18から28 Hzの付近を中心にしてください。同様に、左手の動きは、C4とCP4電極上で右運動野以上変更になるはず、と足の動きは、CzとCPZを介して表示されます。これらの位置と値が異なる場合、それはいくつかの他のノイズやランダム効果を測定し、および制御の機能として設定されてはならない可能性があります。 </li><li>条件ごとに、四大r平方の値は、チャンネル番号とビンの数の面で選択する必要があります。周波数は2 Hzのビンに配置されているので、10から12 Hzから高r平方持つ機能は、ビン6に見えます。手でこれらの値と、システムはカーソル制御タスク用に設定することができます。 </li></ol></li><li>オンラインフィードバックセッションの設定<ol><li> BCI2000ランチャーでのカーソル移動のセッションを設定します。 </li><li>実験を開始する前に、いくつかのパラメータを設定する必要があります。最初に、空間フィルタは、一般的な平均の参照で構成する必要があります。そのためには、設定のリストを表示するBCI2000演算子でConfigを押して、および[フィルタ]タブを押してください。 </li><li> SpatialFilteringに移動し、それが言うようにSpatialFilterTypeドロップダウンボックスを変更する&quot;コモン平均リファレンス（CAR）。&quot; </li><li> SPATIALFILTERのCARの出力の下に、キャリブレーションセッションで選択したチャンネルの名前または番号を示します。たとえば、&quot;C3 CP3 C4 CP4 CzはCPZ&quot;（引用符なし）、そしてBCI2000は（チャネルのラベルは[ソース]タブで&quot;チャンネル名&quot;フィールドの下にリストされていることが必要です）チャンネルを使用するかを知っている。入力することができます</li><li>次に、分類マトリックスは、選択した機能を使用するように設定されている必要があります。 [フィルタ]タブの下に、分類子パラメータとプレス編集マトリックスを参照してください。 </li><li>列の数は4に設定する必要があります、と行数は、選択した機能の合計数と同じでなければなりません。行列の各行は、個々の機能に対応しています。 </li><li>最初の列は、番目の列がコントロールに対して選択のビンが含まれている使用されているチャネル名をすべて、例えば、C3、C4、などが含まれている必要があります。これは、いずれかのビンの数または特定の周波数を入力することが可能です。&quot;6&quot;または&quot;11Hz&quot;と入力するとBinWidthパラメータは、[ソース]タブの下&quot;の2 Hz&quot;であることを提供、同じビンを選択します。 &quot;1&quot;の値は水平方向の動きに対応し、&quot;2&quot;は垂直方向の動きに対応し、番目の列は出力チャネルです。チャネルC3、CP3、C4、およびCP4は、水平方向のカーソル制御タスクのために1に設定する必要があります。C3、CP3、C4、CP4は、CzとCPZは垂直カーソルの制御タスクを2に設定する必要があります。最後に、4番目の列に特徴の重量を保持している、と反対側の意図した方向に対応する必要があります、例えば、C3とCP3は、カーソルの位置を右に移動するには-1を加重する必要があり、C4およびCP4は、それが左に移動するには、1を重み付けしてください。下にカーソルを移動するには、CzとCPZは1を加重する必要がある、とまでカーソルを移動し、C3とC4は-1重み付けされるべきである。 </li></ol></li><li>カーソル移動のタスク<ol><li>システムは正しい設定が行われているので、それは実験的なタスクを開始する時間です。 </li><li>システムは4つの目標の一つは、裁判中に表示されるように構成されている。被験者の目標は、運動の目的の方向（例えば、右に移動する右、下に移動するフィート、など）に対応する想像上の動きを使用して正しいターゲットにカーソルを移動することです。 </li><li>最初の試験の場合は、カーソルがターゲットの軸に制限されます。それは、ターゲットが上部または下部にある場合、それは、です。のみ可能な上下にカーソルを移動する、そしてそれが画面の左または右にある場合、カーソルは左または右に移動することができます。 </li><li>実行が開始されると、文字&quot;T&quot;は2秒間画面に表示されます。次に、目標の一つは、1秒間表示されます。 </li><li>この1秒間の後、カーソルは画面の中央に表示されます。被験者はターゲットにカーソルを指示するために適切な想像動きを使用しています。被験者がターゲットに当たった場合、それは色が変わります。そうでなければ、被験者は、セッションがタイムアウトとミスとしてカウントされる前に、目標を達成するために5秒を持っています。 </li><li>裁判の後、被験者は再調整の位置以外の場合飲み込む、点滅、リラックス、または可能な時に2秒間の試験間隔があります。試験中に、動きは動きのアーチファクトや筋肉などの軽減にも絶対的な最小限に抑える必要があります。それは快適な椅子で薄暗い部屋に座っても有益です。 </li><li> 20回の試行後、BCI2000はサスペンド状態に入ります。この時間の間には、被写体がカーソルを移動できない場合に設定の一部を再調整する必要があります。 </li><li> 4失点後にサブジェクトがまだvolitionallyカーソルを移動することができない場合、それはBCI2000オフライン分析ツールで再分析する収集されるデータに必要な場合があります。新機能のプロットに基づいて、新しいチャネルと周波数を選択します。被験者がタスクに習熟する前に、それはいくつかの実行または場合によっては複数のセッションがかかる場合があります。 </li></ol></li></ol>パート6：代表的な結果： <ol><li>図1と図2は、チャンネルと周波数ビンは、カーソル制御のために選択されるべきかを示す、校正手順のためのr平方値と頭皮の地形を示しています。 </li><li>訓練を受けた被験者は、すぐに1〜2秒以内に示すように、ターゲットにカーソルを移動することができるはずです。 </li></ol><img src="/files/ftp_upload/1319/1319fig1.jpg" alt="図1" />右手と現実と想像の動きの間に10から12 Hzの帯域でのスペクトル変化の地形図1）およびB）。 C）電力の残りの間にC3のスペクトル（破線）と運動（固体）。残りの部分に比べて運動時の消費電力のD）r平方。 <img src="/files/ftp_upload/1319/1319fig2.jpg" alt="図2" /> 図2 r平方想像右手の動きのすべてのチャネルにわたる。 x軸は0から70 Hzまでの2 Hzのビンの周波数です。 y軸はチャネル番号です。最高r平方の値は、運動野の反対側の手の領域をカバーするチャンネル9、10、17、18、19、に記載されています。

<ol>
	<li>Fabiani, G. E., McFarland, D. J., Wolpaw, J. R., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conversion+of+eeg+activity+into+cursor+movement+by+a+brain-computer+interface+(bci).">Conversion of eeg activity into cursor movement by a brain-computer interface (bci).</a> IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering. 12 (3), 331-338 (2004).</li><li>Wolpaw, J. R., McFarland, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Control+of+a+two-dimensional+movement+signal+by+a+noninvasive+brain-computer+interface+in+humans.">Control of a two-dimensional movement signal by a noninvasive brain-computer interface in humans.</a> Proc Natl Acad Sci USA. 101 (51), 17849-17854 (2004).</li><li>Schalk, G., McFarland, D. J., Hinterberger, T., Birbaumer, N., Wolpaw, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bci2000:+a+general-purpose+brain-computer+interface+(BCI)+system.">Bci2000: a general-purpose brain-computer interface (BCI) system.</a> IEEE transactions on bio-medical engineering. 51 (6), 1034-1043 (2004).</li></ol>

<ol><li>それは、電極のインピーダンスが低いことが不可欠ですが、そのあまりゲルはインピーダンスを下げるために使用されていませんでした。単一の悪いチャンネルでは、一般的な平均の参照を介して他のすべてに影響を与える可能性があります。インピーダンスはいくつかの試行後に減少することができない場合は、クイックインサート電極は単に針がゲルを注入するために介して配置されている穴から?...

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		<div>
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		<thead>
		<tr>
		<th>Material Name</th>
		<th>Type</th>
		<th>Company</th>
		<th>Catalogue Number</th>
		<th>Comment</th>
		</tr>
		</thead>
		<tbody>
		
<tr>
<td>BCI2000- Compatible Amplifer System</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>g.USBamp</td>
<td>&nbsp;</td>
<td><a href="http://www.gtect.at">http://www.gtect.at</a></td>
</tr>
<tr>
<td>BCI2000- Compatible Amplifer System</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>Tucker-Davis Technology</td>
<td>Rx5 or Rx 7</td>
<td><a href="http://www.tdt.com">http://www.tdt.com</a></td>
</tr>
<tr>
<td>EEG cap</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>Electro-cap International</td>
<td>&nbsp;</td>
<td><a href="http://www.electro-cap.com">http://www.electro-cap.com</a> At a minimum, the cap should have electrodes over hand and feet areas (C3, C4, and Cz). Additional channels can be used for control (CP3, CP4, CPz) and for spatial filtering as well, which will improve the signal quality.</td>
</tr>
<tr>
<td>Conductive gel</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>Electro-cap International</td>
<td>&nbsp;</td>
<td><a href="http://www.electro-cap.com">http://www.electro-cap.com</a></td>
</tr>
<tr>
<td>PC</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>Running Windows XP or Vista (at least Pentium 4, 2 GHz, 1 GB RAM)</td>
</tr>
<tr>
<td>Two monitors</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>Each at least 19in (one for the subject and one for the researcher)</td>
</tr>		</tbody>
		</table>
		</div>

using an eeg-based brain-computer interface for virtual cursor movement with bci2000

このようなコンピュータや他のデバイスを制御するために使用できる信号に変換する脳波（EEG）、などの神経信号を変換することにより、ブレインコンピュータインターフェース（BCI）は機能、。選択された周波数ビンの脳波信号の振幅は、このケースでは、コンピュータのカーソルの水平方向および垂直方向の速度を測定し、デバイスのコマンドに変換されます。最初に、脳波の電極は、脳の活動を記録するためにキャップを使用してユーザーの頭皮に適用されます。次に、キャリブレーションの手順は、ユーザーが自発的にBCIを使用するために調節することを学ぶことに脳波電極や機能を見つけるために使用されます。ヒトでは、ムーの力（8-12 Hz）とβ（18〜28 Hz）の周波数帯は、実際のあるいは想像の移動中に振幅が減少する。これらの変更は、リアルタイムで脳波で検出され、BCIを（[1]、[2]）を制御するために使用することができます。従って、スクリーニング試験中に、ユーザーはその想像上の動きと変化をユニークな脳波の特徴を決定するために彼らの手と足を持ついくつかの異なった想像の動きを作るように頼まれる。このキャリブレーションの結果から、μとβの周波数帯の振幅の変化は、水平または垂直にカーソルを移動するように構成されて使用するのが最善のチャンネルを、表示されます。この実験では、汎用のBCIシステムBCI2000は、信号集録、信号処理、およびユーザー[3]へのフィードバックを制御するために使用されます。

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Using an EEG-Based Brain-Computer Interface for Virtual Cursor Movement with BCI2000

このビデオでは、我々は、EEGキャップを設定するシステムのキャリブレーション、そしてユーザが想像動きを使用して、2つの次元でカーソルを移動させる訓練を含む、脳 - コンピュータインターフェースの実験を実行するために必要な手順を示しています。

BCI2000と仮想カーソル移動のために脳波ベースのブレインコンピュータインタフェースの使用

A brain-computer interface (BCI) functions by translating a neural signal, such as the electroencephalogram (EEG), into a signal that can be used to ...

using-an-eeg-based-brain-computer-interface-for-virtual-cursor

Research

JoVE Journal

Biology

17.6K ビュー.  University of Wisconsin-Madison. このビデオでは、我々は、EEGキャップを設定するシステムのキャリブレーション、そしてユーザが想像動きを使用して、2つの次元でカーソルを移動させる訓練を含む、脳 - コンピュータインターフェースの実験を実行するために必要な手順を示しています。