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计算机科学 > 人机交互

arXiv:2507.00305 (cs)
[提交于 2025年6月30日 ]

标题: 基于脑电的听觉脑机接口,使用自主频率带调制在完全锁定患者中进行通信

标题: EEG-Based Auditory BCI for Communication in a Completely Locked-In Patient Using Volitional Frequency Band Modulation

Authors:Deland Liu, Frigyes Samuel Racz, Zoe Lalji, Jose del R. Millan
摘要: 肌萎缩侧索硬化症(ALS)完全闭锁状态(CLIS)的患者会失去所有可靠的运动控制,无法进行任何交流。目前尚不清楚非侵入性脑电图(EEG)基脑机接口(BCIs)是否能在CLIS中支持自主交流。在这里,我们展示了CLIS患者能够在多个在线会话中操作基于EEG的BCI,以回答一般知识和与个人相关的问题。患者通过在不同通道上自主调节α和β波段功率,借助BCI的实时听觉反馈,给出“是”/“否”响应。在所有会话中,患者传达的辅助需求都超过了随机水平,在最后一次会话中取得了完美成绩。一般知识问题的表现因会话而异,其中两次会话显示出准确且超过随机水平的响应,而第一次和最后一次会话仍处于随机水平。患者还表现出随时间一致的调制模式。这些发现表明,非侵入性BCIs可能为恢复CLIS患者的基本交流提供潜在途径。
摘要: Patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) in the completely locked-in state (CLIS) can lose all reliable motor control and are left without any means of communication. It remains unknown whether non-invasive electroencephalogram (EEG) based brain-computer interfaces (BCIs) can support volitional communication in CLIS. Here, we show that a CLIS patient was able to operate an EEG-based BCI across multiple online sessions to respond to both general knowledge and personally relevant assistive questions. The patient delivered "Yes"/"No" responses by volitionally modulating alpha and beta band power at different channels, guided by real-time auditory feedback from the BCI. The patient communicated assistive needs above chance in all sessions, achieving a perfect score in the final session. Performance on general knowledge questions varied across sessions, with two sessions showing accurate and above-chance responses, while the first and last sessions remained at chance level. The patient also showed consistent modulation patterns over time. These findings suggest that non-invasive BCIs may offer a potential pathway for restoring basic communication in CLIS.
主题: 人机交互 (cs.HC) ; 神经与认知 (q-bio.NC)
引用方式: arXiv:2507.00305 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2507.00305v1 [cs.HC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.00305
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Deland Liu [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 6 月 30 日 22:46:13 UTC (5,564 KB)
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