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计算机科学 > 人机交互

arXiv:2501.08518 (cs)
[提交于 2025年1月15日 (v1) ,最后修订 2025年7月23日 (此版本, v2)]

标题: 通过基于脑机接口的注意力转移缓解晕船

标题: Alleviating Seasickness through Brain-Computer Interface-based Attention Shift

Authors:Xiaoyu Bao, Kailin Xu, Jiawei Zhu, Haiyun Huang, Kangning Li, Qiyun Huang, Yuanqing Li
摘要: 晕船是一个普遍的问题,对乘客的舒适度和海员的操作效率都有不利影响。 虽然注意力转移被认为是一种可能缓解运动病症状的方法,但其效果仍需严格验证,尤其是在海洋环境中。 在本研究中,我们开发了一种基于人工智能的脑机接口(BCI),通过结合呼吸计数等任务来实现持续且实际的注意力转移。 43名参与者完成了一个由真实反馈会话、休息会话和伪反馈会话组成的真实航海实验。 值得注意的是,81.39%的参与者表示BCI干预是有效的。 脑电图分析显示,所提出的系统可以有效调节运动病的脑电图特征,例如总频段功率的减少,以及θ相对功率的增加和β相对功率的减少。 此外,一个注意力焦点的指标——θ/β比值在真实反馈会话期间显著降低,进一步证明了BCI在转移注意力方面的有效性。 总体而言,这项研究提出了一种新颖的非药物、便携且有效的晕船干预方法,有望为BCI开辟一个新的应用领域。
摘要: Seasickness poses a widespread problem that adversely impacts both passenger comfort and the operational efficiency of maritime crews. Although attention shift has been proposed as a potential method to alleviate symptoms of motion sickness, its efficacy remains to be rigorously validated, especially in maritime environments. In this study, we develop an AI-driven brain-computer interface (BCI) to realize sustained and practical attention shift by incorporating tasks such as breath counting. Forty-three participants completed a real-world nautical experiment consisting of a real-feedback session, a resting session, and a pseudo-feedback session. Notably, 81.39\% of the participants reported that the BCI intervention was effective. EEG analysis revealed that the proposed system can effectively regulate motion sickness EEG signatures, such as an decrease in total band power, along with an increase in theta relative power and a decrease in beta relative power. Furthermore, an indicator of attentional focus, the theta/beta ratio, exhibited a significant reduction during the real-feedback session, providing further evidence to support the effectiveness of the BCI in shifting attention. Collectively, this study presents a novel nonpharmacological, portable, and effective approach for seasickness intervention, which has the potential to open up a brand-new application domain for BCIs.
主题: 人机交互 (cs.HC) ; 人工智能 (cs.AI); 信号处理 (eess.SP); 定量方法 (q-bio.QM)
引用方式: arXiv:2501.08518 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2501.08518v2 [cs.HC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.08518
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Xiaoyu Bao [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 1 月 15 日 02:06:29 UTC (14,355 KB)
[v2] 星期三, 2025 年 7 月 23 日 08:01:28 UTC (2,745 KB)
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