インテンディックス

intendiX（現在はUnicornとして知られています）は、脳コンピュータインターフェース（BCI）として使用するために設計されたEEGヘッドセットです。2009年にGuger Technologiesによってg.tecとして販売されました。アート作品、スマートホームのコンポーネント制御、そして支援技術として利用されてきました。

説明

intendiXはP300波pとSSVEPに頼ることができる。^{[1] [2]}

P300 BCIでは、モニター上の様々な項目（文字など）が点滅し、ユーザーは対象項目が点滅するたびに静かに数を数えるように指示されます。BCIは、どの点滅が脳信号を誘発したかを判断することで、対象項目を特定できます。一方、定常視覚誘発電位（SSVEP）を利用するBCIは、点滅ではなく点滅する項目を利用します。ユーザーは点滅する項目の1つに焦点を合わせると、その項目と同じ周波数でSSVEP活動が発生します。したがって、BCIはユーザーの視覚野におけるピーク周波数を特定することで対象項目を特定できますが、ピーク周波数はモニター上の多数の項目の1つにしか対応しません。

intendiXコンポーネント

intendiX システムには 4 つのコンポーネントが必要です。

• 脳の活動を検出するセンサー;
• 関連する脳信号をリアルタイムで識別する信号処理アルゴリズム。
• 出力信号が送信されるデバイスまたはアプリケーション。
• これらのコンポーネントを相互に接続し、ユーザーとのインタラクションを仲介するオペレーティング環境。(Wolpaw et al., 2002; ^[3] Allison et al., 2007, ^[4] 2012; Wolpaw and Wolpaw, 2012 ^[5] )。

センサー： 2009年にリリースされた最初のintendiXシステムでは、パッシブ電極とアクティブ電極の両方を使用できました。どちらの電極も従来の電極と同様に電極ジェルが必要ですが、アクティブ電極は皮膚への前処理が不要で、外部ノイズに対する耐性も優れています。これは、アクティブ電極が各電極内に増幅器などの電子機器を内蔵しているのに対し、パッシブ電極はまずケーブルを通して脳信号を送信し、その後増幅を行うためです。2010年、g.tecはジェルを必要としないSaharaドライ電極を発表しました。

信号処理：一般的なBCIでは、信号処理は複数の段階に分かれることがよくあります。例えば、空間フィルタリングアルゴリズムは、異なる電極からの情報を最適に活用する方法を決定し、パターン分類は結果データを分類します。intendiXシステムは、脳信号の種類に応じて異なる信号処理アルゴリズムを使用します。

P300信号の場合、intendiXは段階的線形判別分析（SWLDA）を使用します。より一般的なアプローチであるLDAは、他の種類のBCIでも使用されています。^[6] SSVEP活動の場合、intendiXは異なる周波数における帯域パワーに依存します。単純なSSVEP BCIでは、モニターに2つの刺激を提示します。左刺激は8Hzで、右刺激は13Hzで振動します。ユーザーの視覚野が8Hzとその高調波で増加を示した場合、信号処理アルゴリズムはこのスパイクを識別し、ユーザーが左刺激に集中していると推測できます。

デバイス/アプリケーション：当初、intendiXはスペラーの制御に使用されていました。extendiXシステムを使用することで、テレビ、音楽プレーヤー、エアコン、照明などのスマートホームデバイスを制御することもできます。extendiXは、モバイルロボットやゲームなどの他のデバイスも制御できます。extendiXはUDP経由でintendiXからのコマンドを受信し、外部デバイスを制御することができます。2012年3月、g.tecはドイツのハノーバーで開催されたCeBIT展示会で、新しいスクリーンオーバーレイコントロールインターフェース（SOCI）のプレリリースを発表しました。g.tecブースの来場者は、intendiXシステムを使用してWorld of WarcraftやAngry Birdsをプレイすることができ、現在、追加のゲームインターフェースが開発中です。SOCIは2012年後半に一般公開される予定です。

動作環境： intendiXシステムは、P300型BCIとSSVEP型BCIのどちらであるかによって、ユーザーとのインタラクション方法が異なります。どちらのアプローチも、BCIが認識できる明確な脳信号を生成するために、モニターの異なる領域に注意を払う必要があります。intendiXには、脳波信号に基づいてユーザーが注意を払っていない状態を判断するソフトウェアも含まれています。これにより、システムはユーザーからの指示なしに簡単に「スリープ」モードに入り、ユーザーがモニター上の活動に再び注意を払い始めるとアクティブ状態に戻ります。

参照

• 脳コンピューターインターフェース

参考文献

1. Farwell, LA; Donchin, E (1988). 「頭の中で思いついたことを話す：事象関連脳電位を利用した精神的補助装置に向けて」. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology . 70 (6): 510–23 . doi :10.1016/0013-4694(88)90149-6. PMID  2461285. S2CID  4547500.
2. Allison, BZ, Faller, J., Neuper, C. (2012). 定常視覚誘発電位または低速皮質電位を利用するBCI. 『Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice』、編集者：Wolpaw, JR、Wolpaw、EW Oxford University Press.
3. Wolpaw, JR, Birbaumer, N., McFarland, DJ, Pfurtscheller, G., Vaughan, TM (2002). コミュニケーションと制御のための脳コンピュータインターフェース. 臨床神経生理学, 113(6), 767-791.
4. Allison, BZ, Wolpaw, EW, & Wolpaw, JR (2007). 脳コンピュータインターフェースシステム：進歩と展望. 英国医療機器レビュー, 4(4):463-474.
5. Wolpaw, JRとWolpaw, EW (2012). 脳コンピュータインターフェース：太陽の下での新しいもの. 『脳コンピュータインターフェース：原理と実践』、Wolpaw, JRとWolpaw編、EW、オックスフォード大学出版局.
6. C. Guger, H. Ramoser, G. Pfurtscheller, 被験者固有の空間パターンによるリアルタイム分析. IEEE Trans Rehabil Eng. 2000年12月;8(4):447-56.

外部リンク

• 意図X
• GTEC