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Towards passive brain-computer interfaces: applying brain-computer interface technology to human-machine systems in general. ​

文献信息 ​

DOI10.1088/1741-2560/8/2/025005
PMID21436512
期刊Journal of neural engineering
影响因子3.8
JCR 分区Q2
发表年份2011
被引次数189
关键词被动脑机接口, 认知监测, 实时脑信号解码, 用户意图, 情感状态
文献类型Journal Article, Review
ISSN1741-2552
页码025005
期号8(2)
作者Thorsten O Zander, Christian Kothe

一句话小结 ​

本文探讨了认知监测与脑机接口（BCI）技术的结合，提出了一种被动BCI方法，能够实时解码用户的认知状态、意图和情感，这为基于脑活动的技术系统提供了新颖的输入方式。研究表明，这种融合不仅拓展了BCI的应用潜力，特别是在健康用户的需求上，也为相关技术的发展提供了重要的理论基础和实践指导。

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被动脑机接口 · 认知监测 · 实时脑信号解码 · 用户意图 · 情感状态

摘要 ​

认知监测是一种利用实时脑信号解码（RBSD）的方法，用于获取正在进行的认知用户状态的信息。在最近几十年中，这种方法为互动人类的认知提供了宝贵的见解。自动化的RBSD可以用于建立脑机接口（BCI），为基于脑活动的技术系统提供一种新颖的输入方式。在BCI中，用户通常会发送自愿且有针对性的命令来控制连接的计算机系统或通过其进行沟通。本文提出了一种通过将BCI技术与认知监测相融合的扩展方法，为技术系统提供有关用户意图、情境解读和情感状态的有价值信息。我们称这种方法为被动BCI。接下来，我们将概述利用被动BCI的研究，以及BCI技术所衍生出的其他新型应用。我们特别关注健康用户的应用，以及该用户群体的特定需求和要求。由于将认知监测与BCI技术相结合的方法与BCI本身的概念非常相似，我们建议对基于BCI的应用进行统一分类，包括被动BCI这一新颖的方法。

英文摘要 ​

Cognitive monitoring is an approach utilizing realtime brain signal decoding (RBSD) for gaining information on the ongoing cognitive user state. In recent decades this approach has brought valuable insight into the cognition of an interacting human. Automated RBSD can be used to set up a brain-computer interface (BCI) providing a novel input modality for technical systems solely based on brain activity. In BCIs the user usually sends voluntary and directed commands to control the connected computer system or to communicate through it. In this paper we propose an extension of this approach by fusing BCI technology with cognitive monitoring, providing valuable information about the users' intentions, situational interpretations and emotional states to the technical system. We call this approach passive BCI. In the following we give an overview of studies which utilize passive BCI, as well as other novel types of applications resulting from BCI technology. We especially focus on applications for healthy users, and the specific requirements and demands of this user group. Since the presented approach of combining cognitive monitoring with BCI technology is very similar to the concept of BCIs itself we propose a unifying categorization of BCI-based applications, including the novel approach of passive BCI.

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主要研究问题 ​

  1. 在被动脑机接口中，如何更好地解读用户的情感状态和意图？
  2. 被动脑机接口技术在健康用户中的应用效果如何与传统BCI相比？
  3. 未来的脑机接口技术可能如何进一步提高对用户认知状态的实时监测能力？
  4. 在被动BCI的开发中，哪些伦理问题需要特别关注？
  5. 结合认知监测的BCI技术是否能应用于其他领域，如教育或心理治疗？

核心洞察 ​

  1. 研究背景和目的
    随着脑机接口（BCI）技术的快速发展，实时脑信号解码（RBSD）已经成为理解人类认知状态的重要工具。传统的BCI通常依赖用户自愿和主动地发送指令来控制计算机系统，而本研究旨在扩展这一模式，通过结合认知监测与BCI技术，提出一种新的“被动BCI”方法。这种方法不仅可以获取用户的指令，还能提供关于用户意图、情境解读和情感状态的信息，从而增强人机交互的智能性和有效性。

  2. 主要方法和发现
    本研究通过对现有的被动BCI应用进行概述，探讨了脑机接口技术与认知监测的融合。这种结合利用实时脑信号解码，捕捉用户在交互过程中的认知状态。研究回顾了多个利用被动BCI的研究案例，着重分析了健康用户的需求和要求。这些应用展示了被动BCI在多种技术系统中的潜力，尤其是在提供用户状态反馈和优化人机交互方面的能力。

  3. 核心结论
    本研究提出的被动BCI概念为传统BCI技术提供了新的视角，强调了不需要用户主动控制的脑信号解读的价值。通过融合认知监测，技术系统可以更好地理解用户的心理状态和情感反应，从而更自然地与用户进行互动。这种新型BCI的分类方式为未来研究和应用提供了统一的框架。

  4. 研究意义和影响
    被动BCI的提出标志着脑机接口技术发展的一次重要飞跃，促进了人机系统的智能化。它不仅能够改善用户体验，还能广泛应用于心理健康监测、教育、娱乐等领域，为这些领域的技术创新提供新的可能性。此外，这种方法为未来的研究提供了新的思路，推动了认知科学与计算机科学的交叉融合，具有深远的社会和科技影响。

引用本文的文献 ​

  1. A Dry EEG-System for Scientific Research and Brain-Computer Interfaces. - Thorsten Oliver Zander;Moritz Lehne;Klas Ihme;Sabine Jatzev;Joao Correia;Christian Kothe;Bernd Picht;Femke Nijboer - Frontiers in neuroscience (2011)
  2. Using brain-computer interfaces and brain-state dependent stimulation as tools in cognitive neuroscience. - Ole Jensen;Ali Bahramisharif;Robert Oostenveld;Stefan Klanke;Avgis Hadjipapas;Yuka O Okazaki;Marcel A J van Gerven - Frontiers in psychology (2011)
  3. Switching between Manual Control and Brain-Computer Interface Using Long Term and Short Term Quality Measures. - Alex Kreilinger;Vera Kaiser;Christian Breitwieser;John Williamson;Christa Neuper;Gernot R Müller-Putz - Frontiers in neuroscience (2011)
  4. Automatic single-trial discrimination of mental arithmetic, mental singing and the no-control state from prefrontal activity: toward a three-state NIRS-BCI. - Sarah D Power;Azadeh Kushki;Tom Chau - BMC research notes (2012)
  5. Collaborative filtering for brain-computer interaction using transfer learning and active class selection. - Dongrui Wu;Brent J Lance;Thomas D Parsons - PloS one (2013)
  6. Cognitive-motor brain-machine interfaces. - Ariel Tankus;Itzhak Fried;Shy Shoham - Journal of physiology, Paris (2014)
  7. Comparison of sensor selection mechanisms for an ERP-based brain-computer interface. - David Feess;Mario M Krell;Jan H Metzen - PloS one (2013)
  8. Decoding speech perception by native and non-native speakers using single-trial electrophysiological data. - Alex Brandmeyer;Jason D R Farquhar;James M McQueen;Peter W M Desain - PloS one (2013)
  9. Classifying visuomotor workload in a driving simulator using subject specific spatial brain patterns. - Chris Dijksterhuis;Dick de Waard;Karel A Brookhuis;Ben L J M Mulder;Ritske de Jong - Frontiers in neuroscience (2013)
  10. Whatever works: a systematic user-centered training protocol to optimize brain-computer interfacing individually. - Elisabeth V C Friedrich;Christa Neuper;Reinhold Scherer - PloS one (2013)

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