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BETA：面向 SSVEP-BCI 应用的大型基准数据库
脑机接口 (BCI) 提供了一种替代的交流方式，在过去 20 年里引起了人们日益增长的兴趣。具体来说，对于基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI，频率识别方法和数据共享已经有了显著的改进。然而，这个领域的公共数据库数量仍然有限。因此，我们在研究中提出了一个面向 BCI 应用的 BE 基准数据库 (BETA)。BETA 数据库由 70 名执行 40 个目标提示拼写任务的受试者的 64 通道脑电图 (EEG) 数据组成。BETA 的设计和获取是为了满足现实世界应用的需求，它可以用作这些场景的试验台。我们通过一系列分析验证了数据库，并对 BETA 上的十一种频率识别方法进行了分类分析。我们建议分别使用宽带信噪比 (SNR) 和 BCI 商来表征单次试验和人群水平的 SSVEP。BETA 数据库可从以下链接下载 http://bci.med.tsinghua.edu.cn/download.html。
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要 本研究的目的是基于关于视觉系统对二进制编码视觉刺激的实际 EEG 响应的行为和特性的实验结果，开发一种设计利用代码调制视觉诱发电位 (cVEP BCIs) 的脑机接口刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以 2000 sps 的速度记录来自 8 个枕骨部位的 EEG，以响应刷新率为 60 Hz 的计算机显示器上呈现的视觉刺激。记录视觉系统对显示器上目标区域黑到白和白到黑转换的 EEG 响应，持续 500 毫秒，进行 160 次试验，并取信号平均以分别获得起始（正边）和偏移（负边）响应。发现两个边缘响应都延迟了 50 毫秒，并在 350 毫秒内完全减弱。然后利用叠加原理使用这些边缘响应生成（预测）对任意二进制刺激序列的 EEG 响应。研究发现，对某些（16）个简单短序列（16.67 – 350 毫秒）所生成的和测量的 EEG 响应高度相关。然后将这些“最佳短模式”随机组合以设计长（120 位，2 秒）“叠加优化脉冲（SOP）”序列，并通过叠加边缘响应获得它们的 EEG 响应模板。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，基于 SOP 序列的 Visual Speller BCI 应用程序获得了更高的准确率（95.9%）和信息传输速率（ITR）（57.2 bpm）。BCI 应用程序的训练仅涉及边缘响应的获取，耗时不到 4 分钟。这是第一项通过叠加边缘响应来获取 cVEP BCI 序列的 EEG 模板的研究。
使用 EMOTIV EEG 耳机为 BCI 平台 DIY 混合 SSVEP-P300 LED 刺激
本文讨论了一种完全可定制的板载芯片 (COB) LED 设计，可同时诱发两种大脑反应（稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 和瞬态诱发电位 P300）。考虑到脑机接口 (BCI) 中可能的不同模式，SSVEP 被广泛接受，因为它需要的脑电图 (EEG) 电极数量较少且训练时间最短。这项工作的目的是制作一个混合 BCI 硬件平台，以精确诱发 SSVEP 和 P300，同时减少疲劳并提高分类性能。该系统包括四个独立的径向绿色视觉刺激，由 32 位微控制器平台单独控制以诱发 SSVEP，以及四个以随机间隔闪烁以生成 P300 事件的红色 LED。该系统还可以记录可用于分类的 P300 事件时间戳，以提高准确性和可靠性。通过控制乐高机器人向四个方向移动，测试了混合刺激的实时分类准确性。2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可证开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
使用快速准确的 SSVEP 脑机接口...
摘要 — 本文介绍了一种处理和分类视觉诱发电位信号 (SSVEP) 的原创方法。它介绍了一种将典型相关分析与基于功率谱密度的方法相结合的集成学习模型。所用的刺激物是使用 LED 构建的，范围从 7.04 Hz 到 38.46 Hz。使用 ADS1299 和三个干电极收集数据。针对不同的光强度和 LED 之间的不同距离进行了测试。总共招募了 22 名参与者，平均准确率为 99.1 ± 2.27%，决策时间为 1 秒。据我们所知，这些结果超过了之前在 SSVEP-BCI 中使用高频刺激的其他作品中发表的结果，即平均准确率约为 90%，决策时间为 5 秒。索引术语 — 典型相关分析、脑机、EEG、视觉诱发电位、SSVEPC。
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要。本研究的目的是基于关于视觉系统对编码视觉刺激的实际脑电图反应的行为和特性的实验研究，开发一种设计 cVEP BCI 刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以每通道 2000 个样本/秒的速度记录来自 8 个枕骨部位的脑电图，以响应以 60Hz 刷新率呈现在计算机显示器上的视觉刺激。通过 160 次试验信号平均获得对长视觉刺激脉冲的起始和终止脑电图反应。这些边缘响应用于使用叠加原理预测对任意刺激序列的脑电图反应。还实现并测试了利用该原理生成的目标模板的 BCI 拼写器。发现，某些短刺激模式可以通过叠加原理准确预测。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，由这些最佳模式组合构建的 BCI 序列可实现更高的准确度 (95.9%) 和 ITR (57.2 bpm)。BCI 应用的训练时间仅涉及边缘响应的采集，不到 4 分钟，并且可以生成大量序列。这是首次根据通过观察大脑对几种刺激模式的实际反应而获得的约束来设计 cVEP BCI 序列的研究。
引用张萌, 王志勇, 胡红玲. 一种利用频率和空间编码视觉目标的基于SSVEP的BCI新方法. 中国科学信息科学, 2020, 63(8): 1893
亲爱的编辑，基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）与其他类型的BCI相比，具有更高的识别准确率、与刺激的关系更可靠、信息传输速率（ITR）更高等性能，引起了研究人员的广泛关注。基于SSVEP的BCI面临的一个主要挑战是可用于编码视觉目标的频带有限。更多的视觉目标可能会带来更高的ITR。为了解决这个问题，研究人员正在尝试设计新的编码方案，包括以代码形式呈现频率刺激和在编码方案中利用联合相位和频率信息[1-3]。这些研究通过将通信框架应用于BCI取得了显著的成果。受这些研究的启发，本研究提出了一种利用频率和空间信息对视觉目标进行编码的新编码方法。我们扩展了 [ 4 ] 的编码方案，在原始空间编码方案中引入了频率信息。根据我们提出的编码方案，我们实现了一个 BCI 系统，该系统利用四个不同的频率和相对于每个频率刺激的四个不同位置呈现 16 个视觉目标。与仅在编码方案中使用频率信息或空间信息的传统 BCI 系统相比，我们的提议研究可以
使用眼动追踪和 SSVEP 的混合拼写器设计......
摘要：稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 因其稳健性、大量命令、高分类准确率和信息传输率 (ITR) 等优点，被广泛应用于开发脑机接口 (BCI)。然而，同时使用多个闪烁刺激往往会导致用户感到非常不适、疲倦、烦恼和疲劳。在这里，我们建议使用脑电图 (EEG) 和基于视频的眼动追踪来设计一种刺激响应混合拼写器，以提高用户在面对大量同时闪烁的刺激时的舒适度。有趣的是，基于典型相关分析 (CCA) 的框架可用于识别闪烁信号持续时间为 1 秒的目标频率。我们提出的 BCI 拼写器仅使用六个频率来对 48 个目标进行分类，从而大大提高了 ITR，而基本的 SSVEP BCI 拼写器使用的频率数量与目标数量相同。使用此拼写器，我们在提示拼写任务中获得了 90.35 ± 3.597% 的平均分类准确率，平均 ITR 为 184.06 ± 12.761 比特/分钟，在自由拼写任务中获得了 190.73 ± 17.849 比特/分钟。因此，我们提出的拼写器在目标分类、分类准确率和 ITR 方面优于其他拼写器，同时产生的疲劳、烦人、疲倦和不适感更少。我们提出的混合眼动追踪和基于 SSVEP BCI 的系统最终将实现真正的高速通信通道。
实验 HP-6：视觉诱发电位 (VEP)
视觉诱发电位测试 (VEP) 通过测量从视神经到视觉皮层的视觉通路传导来检查从视网膜到大脑枕叶皮层的视觉通路的功能。VEP 是由视觉刺激（例如计算机屏幕上交替的棋盘格图案）引起的反应。反应由放置在头上的电极记录下来，并在计算机上以图形形式观察。这些反应通常源自枕叶皮层（靠近头部后部），这是大脑中负责接收和解释来自眼睛的视觉信号的区域。VEP 测试测量视觉刺激从眼睛传播到大脑枕叶皮层所需的时间。它可以显示神经通路是否存在任何异常。