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基于拼写的语言神经解码 BCI 系统
摘要 — 脑机接口 (BCI) 通过将神经活动直接转换成文本，消除了身体动作的需要，从而提供了一种有前途的途径。然而，现有的非侵入式 BCI 系统尚未成功覆盖整个字母表，限制了它们的实用性。在本文中，我们提出了一种新型的非侵入式基于 EEG 的 BCI 系统，该系统具有基于课程的神经拼写框架，它首先通过解码与手写相关的神经信号来识别所有 26 个字母，然后应用生成式 AI (GenAI) 来增强基于拼写的神经语言解码任务。我们的方法结合了手写的便利性和 EEG 技术的可访问性，利用先进的神经解码算法和预训练的大型语言模型 (LLM) 将 EEG 模式高精度地转换为文本。该系统展示了 GenAI 如何提高典型的基于拼写的神经语言解码任务的性能，并解决了以前方法的局限性，为有沟通障碍的个人提供了可扩展且用户友好的解决方案，从而增强了包容性的沟通选择。
长 Aa 拼写为 ai 或 ay 组件
音节中 /āāā/ 之前的辅音。这种拼写通常用于单词末尾。我们将这个模式读作 _ay。• 指向 ai_。这个模式叫什么？学生和老师：ai 空白 它拼写什么声音？学生和老师：/āāā/ • 指向 _ay。这个模式叫什么？学生和老师：空白 ay 它拼写什么声音？学生和老师：/āāā/ • 我将使用我们的解码策略来阅读一个包含长 a 的单词，拼写为 ai_ 或 _ay。把单词 complaint 写在黑板上。让我们假装不认识这个词。我将使用阅读大词策略来弄清楚。首先，我在单词中的元音下划线。在 o 和 ai 下划线。我知道音节中一个 o 后面如果有一个辅音，就会发 /ŏŏŏ/ 的声音。我将 a 和 i 一起划线，因为这两个元音合在一起发音为 /āāā/。接下来，我寻找我知道的其他部分。我在每个部分下面都打一个点。在 c、m、p、l 和 t 下打点，同时说出它们发出的发音。我知道这个单词的所有部分，这意味着我能读懂它。我知道这个单词有两个元音，这意味着它有两个音节。我仔细查看每个音节，确保每个音节都包含一个元音。我会在每个元音之前和/或之后添加一个或两个辅音。仔细查看 com 和 plaint 。现在，我读音节，如果需要，就发音：/kŏm/ /plānt/, com'plaint'。听起来不太对，所以我会弯曲元音。我会把 /ŏŏŏ/ 的发音改成中元音：/kƏm/ /plānt/。投诉！这很有道理。
拼写规则 长元音 ā 的单词列表
e ee ea y ee 自我 啤酒 击败 婴儿 蜜蜂 埃及 爬行 欺骗 肚子 费用 平等 行为 奶油 爸爸 逃跑 甚至 鹿 梦想 小狗 免费 晚上 喂养 恐惧 快乐 李 邪恶 感觉 壮举 山丘 小便 唤起 脚 跳蚤 生气 看到 贪婪 齿轮 木乃伊 树 下面 脚跟 热 尿布 twee 细节 见面 餐 小狗 小猫 针 肉 流鼻涕 耶稣 窥视 豌豆 潮湿 仪表 女王 花生 湿漉漉的 报告 礁石 泥炭 阳光明媚 亮片 种子 恳求 泰迪熊 似乎 阅读 美味 渗透 印章 羊 座位 睡觉 小麦 速度 陡峭 扫掠 青少年 牙齿 杂草 哭泣 轮子
基于 P300 的脑机接口拼写器：严重运动障碍患者对三种拼写器尺寸的可用性评估
脑机接口 (BCI) 拼写器允许严重运动障碍的患者使用他们的大脑活动进行交流，而无需肌肉活动。广泛研究的基于 P300 的 BCI 拼写器的不同视觉配置已在健康和运动障碍用户中进行了评估。但拼写器大小（以厘米为单位）仅针对健康受试者进行了评估。我们认为拼写器大小可能会限制一些头部和眼球运动受限的严重运动障碍患者。针对七名患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的患者和一名患有杜氏肌营养不良症 (DMD) 的参与者评估了三种拼写器尺寸的可用性。这是首次对严重运动障碍参与者进行拼写器尺寸可用性评估。中等拼写器的有效性（在线结果中）和效率（工作量测试中）明显更好。中等尺寸拼写器的满意度明显最高，小尺寸拼写器的满意度最低。这些结果与之前在健康受试者中描述的发现相一致。总之，在设计拼写器范例时应考虑拼写器的大小，尤其是对于运动障碍人士，因为它可能会影响他们在控制 BCI 拼写器时的表现和用户体验。
拼写单词-列表 11 长 a: a, ai, ay
名词。为了表示所有权，当名词为单数时，添加撇号 (') 和 -s。当名词为复数时，只需添加撇号 (')。示例：火鸡的尾巴 ---- 兔子的尾巴
具有 CCA 的 50 选择性 SSVEP-BCI 拼写器
脑机接口 (BCI) 连接人与机器。作为 BCI 的一种应用，BCI 拼写器（一种用于与肢体残疾人士交流的文本输入接口）得到了广泛的研究。BCI 拼写器的性能要求是大量同时输入和高正确响应率，类似于 PC 键盘 [1]。在我们之前的研究中，我们研究了具有 50 个输入的稳态视觉诱发电位 (SSVEP)-BCI 拼写器 [2]。如果可以同时输入 50 个，则可以分配所有日语平假名和标点符号。具体而言，为 50 个屏幕字符分配不同的眨眼频率，并从 EEG 中检测到响应的差异。然而，EEG 可以检测到的频率范围是有限的。此外，频率划分越细，检测就越困难。因此，必须改进信号处理算法。
P300 脑机接口拼写器的进展
脑机接口（BCI）是一种非肌肉通信技术，为大脑和外部设备提供信息交换通道。几十年来，BCI取得了显著进展并被应用于许多领域。最传统的BCI应用之一是BCI拼写器。本文主要讨论P300 BCI拼写器的研究进展，并回顾了四类P300拼写器：单模态P300拼写器、基于多种脑模式的P300拼写器、具有多感觉刺激的P300拼写器和具有多种智能技术的P300拼写器。对于每一类P300拼写器，我们进一步回顾了几种具有代表性的P300拼写器，包括它们的设计原理、范式、算法、实验性能和相应的优势。我们特别强调了范式设计思想，包括整体布局、单个符号形状和刺激形式。此外，还确定了P300拼写器的几个重要问题和研究指导。希望本综述能帮助研究人员了解这些新型P300拼写工具的新思路，提升其实际应用能力。
五十个选择性的ssvep-bci拼写器带有CCA
大脑计算机界面（BCI）连接人类和机器。作为BCI的应用，BCI Speller（用于与物理残疾的文本输入接口）已得到广泛研究。BCI拼写器所需的性能是大量的同时输入和高正确的响应率，类似于PC键盘[1]。在我们先前的研究中，我们研究了具有50个输入的稳态视觉引起的电势（SSVEP）–BCI拼写器[2]。如果可以同时输入50个，则可以分配所有日本的Hiragana和标点符号。具体来说，将不同的眨眼频率分配给50个屏幕字符，并从EEG中检测到响应的差异。但是，脑电图检测到的频率范围有一个限制。此外，频划分越少，检测就越困难。因此，必须改进信号处理算法。