Application of motor training in the learning to control "brain-computer interface" system

Abstract

Исследовали обучение управлению системой “Интерфейс мозг-компьютер” (ИМК) с помощью специально разработанного тренинга. Тренинг включал осуществление медленных циклических движений правой и левой рукой (длительность каждого движения соответствовала длительности представлений движений руки при работе с ИМК), представление этих движений, а также спокойное сидение до начала движений. Во время тренинга проводилась регистрация кинематики движений и ЭЭГ, а также испытуемые оценивали сложность выполнения для них заданий. До проведения тренинга и после него осуществлялось управление ИМК. У всех испытуемых (40 человек) оценивали степень эмоциональной устойчивости (нейротизм) по тесту темперамента Айзенка. Анализировали ЭЭГ и сравнивали точность классификации (разделимость) состояний мозга при представлении движений и в покое. Показано, что успешность обучения управлению ИМК с помощью тренинга зависит от показателей испытуемых по шкале нейротизма. После тренинга точность классификации более существенно увеличивалась у пользователей с низким нейротизмом, а у пользователей с высоким нейротизмом увеличение имело место только при представлении движений левой, но не правой руки по сравнению с состоянием покоя. Измерения кинематики движений руки показали, что в результате длительной (двухнедельной) тренировки увеличивается скорость движений правой, но не левой руки при приближении к крайним точкам траектории. Субъективная сложность представляемых (но не реальных) движений тем больше, чем выше показатели по шкале нейротизма. Полученные результаты свидетельствуют о необходимости учитывать при разработке методик обучения управлению ИМК эмоциональную устойчивость пользователя и аспекты, связанные с межполушарной асимметрией.

Learning of brain-computer interface (BCI) control by means movement training was studied. The training included slow cyclic movements of the right and the left hands (the duration of each movement corresponded to the duration of imagination of the hand movements during BCI control), the imagery of these movements and the sitting quietly before the movements. During the training kinematics of movements and EEG were recorded and subjects assessed the difficulty of performing tasks for them. Before the training and after it subjects performed BCI control. Neuroticism was estimated in all of the subjects (40 volunteers) by Eysenck personality questionnaire. The EEG was analyzed and the classification accuracy (separation) between brain states during movements imagination and at rest was compared. It was shown that the success of BCI control learning depends on the personal neuroticism level. After the training, the classification accuracy was more significantly increased in users with low neuroticism. The increase of the classification accuracy in users with high neuroticism was detected during imagination of the movements of the left hand (not the right hand) compared to the resting state. Measurements of hand movements kinematic revealed that after long (two-week) training the speed of the right hand (but not of the left hand) when approaching the extreme points of the trajectory is increased. The more subjective complexity of imagery (but not real) movements, the less emotional stability. The results indicate the need to consider the level of user's emotional stability and aspects related to interhemispheric asymmetry when designing the methods to learn BCI control.