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mémoire Mathieu et Rudy 2014-2015   M1

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Predicting BCI performance to study BCI Illiteracy

\n

Blankertz, Sannelli, Halder, Hammer, Kübler, Müller, Curio, Dickhaus

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SMR-based BCI est la plus utilisé (regard mental motor img)

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Deux approches :

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- training pour obtenir contrôle

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- apprentissage court puis calibration

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15-30% d'illiterate, problem illiterate = one of the biggest challenge in BCI research.

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predictor of BCI perf = seems helpful

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intérêt profond pour predictors, tant pour comprendre illiterate que pour aiider à géré ce problème. Ca pourrait permettre aussi à l'émergence de nouvelles approches.

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Expe setup :

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80 sujets / one-session

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Ils sont assis sur un fauteuil. EEG scalp + EMG et EOG 2 avant-bras et jambe droite.

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Step 1 : record EEG alternative 'relax avec yeux fermés' et 'relax avec yeux ouvert', 10 * 15sec.

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Step 2 : 'calibration measurement', toutes les 8sec. indice visuel présenté (flèche qui pointe vers gauche OU droite OU bas), indiquant au sujet si MI bras gauche/bras droite/pied droit. 3 * 25 trials (pour chaque motor condition)

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Step 3 : 'feedback measurement', 3 * 100 trial (mais perte expé due to fatigue/exhaust ... tu m'étonnes...).

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BBCI feedback :

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cuisine interne : fenêtre temporel 750 à 3500ms lié à l'indice visuel (la flèche)

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l'output du classifer induit le mouvement du curseur, dans la step 3.

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Perf predictor :

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Pour déterminer la valeur du SMR predictor proposé, selement un court enregistrement sous la condition 'relax avec yeux ouvert' utilisant deux channels Paplacien (C3, C4) sont requient. Pour la présente étude, ils ont utilisé la concaténation de segments pour cette condition depuis la mesure d'artefacts.

\n

A partir de ces données, ils ont calculé la densité spectrale de puissance (wiki : \" Elle représente la répartition de la puissance d'un signal suivant les fréquences. Elle sert à caractériser les signaux aléatoires gaussiens stationnaires et ergodiques et se révèle indispensable à la quantification des bruits électroniques.\") ; au niveau des C3 et C4.

\n

Ces deux valeurs sont des estimations de la puissance de l'SMR au niveau des aires lié aux mains.Le SMR predictor est la moyenne issue de ces deux valeurs. Il quantifie le potentiel de desynchronisation du SMR.

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Résultats :

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La précision du feedback varie beaucoup entre sujets de 50% (niveau du hasard) à 100% (perfect control). Les performances varient aussi beaucoup entre chaque run/trial.

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Le SMR predictor est prévu/anticipé/préparé vis à vis de la step 3. En dépit de sa simplicité, le predictor SMR a un coeff corrélation Pearson r = 0.53, ce qui expliquerait 28% de la variance dans la feedback accuracy chez leurs 80 sujets.

\n

 

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Discussion :

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Leur prdictor de perf évalue essentiellement l'aplitude du SMR dans le but d'estimer la potentiel perf BCI supposant que la MI conduit à une atténuation du SMR. C'est un bon predictor mais qui a des limites/prob. :

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1) certains sujets ont un SMR detectable mais pas d'atténuation de ce rythme ; l'une des raisons possible serait que les sujets auraient utilisé une mauvaise stratégie (imaginé voir bougé son bras VS imaginé ressentir son bras bougé).

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2) chez certains sujets, la MI conduit à une version amélioré du SMR (à savoir l'ERS), comparé aux mesures sous la condition relaxation. Dans ce cas, le predictor SMR sous-estime la perf.

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3) certains sujets ont un SMR prononcé qu'ils sont parvenus à atténuer grâce à la MI, mais ils étaient pas capable de maintenir cette atténuation assez longtemps. Réduir la fenêtre de temps aurait permis d'avoir les perf réel de ces sujets. (ex : maintien 8 sec. difficile = 2 sec. efficace mais 6sec. hasard voir néfaste sur trial).

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4) la step 3 à commencé 2.5 heures après le début .... c'est \"possible\" que que ça ait eu un impact sur les perf...

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Conclusion :

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Leur résultats montrent que la force du SMR idling rythme dans l'EEG est une propriété essentiel de bonne perf avec un SMR-based BCI. Les études futurs devraient évalué un entraînement neurofeedback specifique \"taillé sur mesure\", dans le but d'améliorer les SMR idle rythme et, comme il peut ......................................... je comprends pas.

\n

 

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motivation et P300

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La/les populations illiterate sont difficile à définir, certains parlent de 30% d'autres de 20% ... bref. Dans cette review ils se focus sur 3 articles principaux car ce sont des articles ayant clairement une population suffisante pour faire ces hypothèses d'illiteracy

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(c'est vrai que dans pas mal de papiers, population faible, et pour les participants ayant des performances faibles, on cherche à compenser/mettre du scotch pour que ça marche).

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Il ne faut pas oublier que si un sujet est bon, ce n'est pas forcement parce qu'il a bien réussi une tâche, c'est surtout parce qu'à ce moment T, l'algorithme l'a qualifié efficacemment ; que la plupart des critères étaient bien rempli, cependant il y a une variation intra et inter ...

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D'où le soucis premier de reproductibilité déjà dit dans le chap. 3 de Tan et Nijholt).

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Ici il parle donc d'un premier point important, qu'il est le fait qu'il ne faut pas voir la courbe de performance comme une sigmo mais comme une linéaire. Regard de ça, certaines critères doivent être déterminé avant de pouvoir identifier tel ou tel sujet comme étant illi/literate

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 LES CAUSES DE VARIATIONS :
Les causes possibles expliquant la variation de perf dans l'utilisation de BCI :
VARIATION INTER-SUJET :
    - femmes et utilisateur jouant d'un instrument de musique semble être meilleur performeurs
    - en plus, il y a interaction entre l'age du sujet et le temps passé par jour à faire des mouvements sont corrélés avec la modulation du rythme mu (rythme sensori moteur en lien avec cortex senso-moteur)
    - la frustration influence largement aussi, ainsi que le rapport à l'outil (sujet perde confiance assez facilement (eg : mon xp précédente, et Burde & Blankertz, 2006))
    - la BCI accuracy semble corrélé avec les tâches d'imageries
    - de plus, la coordination visuo-motrice et une meilleure capacité d'attention semble donner de meilleurs résultats
    - en lien à celà, l'expertise pourrait jouer un rôle (comme l'effet de pratique de danse (xp vu l'année dernière)) ; le rapport a son propre corps, si en plus on s'est entraîner tant mentalement que physiquement, fonctionne mieux que si non
        --> postulat de Hebb, plus un réseau est sollicité plus il est ancré/appris, et donc plus il est facile de s'en servir, voir de décliner (d'où le fait que les musiciens serait meilleurs par ex.. mais pas que)
    - il est communément admis qu'un sujet illiterate montre un manque de synchronisation en cas d'ERD, or c'est critique si utilisation d'un BCI reposant sur imagerie motrice
    - fait relativement inattendu, il y a des différences notables concernant le resting state inter-sujet (mais en même temps c'est logique, chaque cerveau est différent, même si 2 peuvent être très similaire).. et bon resting state c'est pas non plus un état mental bien spécifique/quantonné/contrôlé ...
    - toujours dans ce resting state, les bons performeurs BCI semblent avoir un potentiel d'onde alpha plus haut pendant ce resting state
    - si on considère que BCI imagerie motrice utilise l'atténuation de rythmes sensorimoteurs, ça fait sens, car comme le niveau d'ondes alpha est plus haut, ça entraîne une grande diminution dans les rythmes sensorimoteurs, et donc expliquer ces meilleurs performances
        --> en gros, la variation entre les deux états est plus amples, donc la différence est plus facilement classifiable, donc les performances sont meilleurs.
    - de façon similaire, Ahn et al. (2013b), rapportent que des ondes theta haute couplé à des ondes alpha basse au moment du resting state pourrait être un pattern typique d'un sujet illiterate
    - d'après cette même étude, les ondes frontal gamma jouent un rôle important dans les performances d'imagerie motrice
------------------ CONCLUSION :
Les réseaux neuronaux indivudel pour les capacité d'imagerie motrice diffèrent, et on pourrait conclure que les illiterate ont un réseau moins bien développé (mais d'après le bouquin non, ou en tout cas pas uniquement ; il est faux de dire : performance nul = réseau moins développé/actif/..., mais plutôt : performance nul = possible difficulté de captation du à la structure anatomique/ou ...)
Ce que cet article rejoint après, \"la structure interne peut aussi avoir un impact sur le processus d'acquisition\".

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VARIATIONS INTRA-SUJET :
    - il semble que ce type, spécifique, de variation a été moins investigué que la variation inter-sujet (on regarde pas spécifiquement cette variation, contrairement à l'inter)
    - on peut déjà inclure les différents points inter / dans intra aussi
    - de base on peut directement inclure les variations physio et psycho (facteurs quasi-inctrôlable en situation expérimentale, on rejoint le point sur le resting state ...) c'est pour ça que ce sont ces deux points les plus analysés (exemple dans qq lignes)
    - cependant, l'anatomie ne change pas spécialement avec le temps (en tout cas pendant la/les situation(s) expérimentales), ainsi que les infos perso (age, sexe, voir QI, etc ...; on rejoint l'idée du point T de la situation expérimentale)
    - ex : la motivation (regard frustration ci-avant), elle semble corrélé positivement avec les performances BCI (en gros, les meilleurs performeurs sont ceux qui sont motivés et pas frustré si ça marche pas (truc impossible quoi))
        --> en résumé : motivation haute = performeurs, peur = influence négative
    - tout ces facteurs psycho font ressortir l'impotance du design expé (feebdack ? interactivité ? bref ... \"ergonomie de la situation expé\")
        --> sujet plus performant si environnement de réalité virtuel utilisé (d'un point de vue strictement personnel, je trouve ça logique... ludique/stimulant/...)
    - concernant le feedback brièvement cité avant, il a un effet positif, et ce, cross-modal (tactile, visuel)
        --> sentiment d'immersion pouvant provoqué meilleur attention, meilleur motivation
    - le réseau fronto-pariétal d'ondes gamma semble joué un rôle critique dans la fonction d'imagerie motrice (ce qui est déjà dit dans la variation inter d'ailleurs ...)
        --> le processus d'imagination de mouvement du corps est influencé par le niveau de concentration (regard activité onde gamma frontal)
    - avec cette idée, Grosse-Wentrup et Schölkopf (2012) suggèrent que la prédiction online quant à la qualité des essai pouvait être déterminé par un interval de plusieurs minutes (à lire et à préciser ...)
    - il semble qu'un haut état alpha dans l'aire sensomoteur lors de la phase préparatoire à une imagerie motrice a un effet positif sur la performance
        --> le bénéfice lié à un haut état alpha n'est pas spécifique à l'imagerie motrice mais aussi mémoire, processus visuel
    - nota : faire deux tâches distinct (l'une MI main droite, l'autre MI main gauche), est bénéfique dans la production d'un plus haut ERD (event related desynchro)
------------------ CONCLUSION :
En admettant l'applicabilité de ces résultats, comprendre les causes neurophysiologiques quant à la variation intra-sujet pourrait être très bénéfique pour deux raisons :
- l'état physio change par intervalle relativement court (seconde --> heure), tandis que la structure cérébrale et les info perso non.
- les variables physiologiques sont mesurables en temps réel, tandis que le psycho est difficilement réalisable en même temps qu'on utilise un BCI.
Avec ces deux avantages, l'état physio est la meilleure cible pour comprendre comment l'état du sujet change et permet d'établir la bonne stratégie en temps réel.

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SUPPLEMENT :

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PdV sur Resting State

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STRATEGIES :

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prédiction :

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utiliser pré-test pour peut être \"diagnostiquer\" si participant illiterate ou non. A partir de là, 2 choix :

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- training / brain tuning

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- switching to other approaches

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Training or brain tuning (voir figure 2)

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- training = à force de pratique/cycle d'apprentissage

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- brain tuning = méditation (\"mindfulness\") / essayer de favoriser l'environnement pour réduire le stress / frustration / et augmenter la motivation / ... \"booster le participant pour augmenter ses perf\"

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Switching to other approaches

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Ce qui nous intéresse pas trop car dans l'idée de l'article c'est remplacer / modifier le système. Changer de modalités (NIRS --> https://fr.wikipedia.org/wiki/Imagerie_spectroscopique_proche_infrarouge ), ou encore utilisation d'eye tracking, joystick, souris d'ordi, ...

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Cependant il semble que les participants low MI pourrait compenser par SSVEP, et ça ça peut être intéressant pour nous.

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Viens la question du \"monitoring\" :

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notamment dans le cas d'erreur. Dans le cas où le participant sent qu'il n'étais pas suffisamment concentré sur la tâche durant le scan, etc ... Par exemple, attendre à l'aide d'un seuil lié à un resting state avant de poursuivre.

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Viens la question de l\"'adaptation\" :

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La plupart des méthodes adaptative se focus sur le système BCI, tandis que d'autres ont essayer d'inclure le participant dans la boucle adaptative, ces algorithmes de co-adaptation augmente les performances (normal car stimul l'implication, donc augmente potentiellement l'intérêt / motivation).

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Le BCI adapte donc son classifer, pendant que le participant s'adapte au système. L'article met en avant ce concept jugé important, l'adaptation est une fonction qui concerne les deux \"parties\" dans le cas d'use of BCI. Cela met en avant le fait que l'user peut s'entraîner tout en utilisant le BCI (il n'entraîne plus son MI d'un côté puis test le BCI de l'autre). Vidaurre et al. (2011) montre que l'utilisation d'une méthode co-adaptative dans une stratégie de training pour des participants qui n'arrivait pas à contrôlé un BCI, est efficace (à lire).

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Les limites et opportunité :

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Cet article ne fournit pas davantage de cas précis parce qu'ils se sont focus sur les variables inhérentes aux sujets et sur l'identification des stratégies lié aux deux conditions : groupe du sujet et états du sujet.

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Première limite, y'a pas de \"recette universel\", les éléments entrant en compte dans l'utilisation de BCI diffère en fonction du type et des buts du BCI utilisé. La performance est critique d'un point de vue général, sauf pour le cas des passiv BCI (pas notre cas).

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Pour l'heure, il y a davantage d'études sur intra-sujet que inter-sujet (de plus, variation intra est énormément important). L'approche patho VS normo est intéressante aussi.

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Les études se focus en général sur une seule varaible et ont rapporté que les corrélation expliquerait moins de 64% de la variation des perf.

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La précision de prédiction peut dépendre du niveau de précision des variables prisent en compte, car on peut rencontrer des faux positifs et faux négatifs.

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Early predictions may bel ess accurate in separating good and poor performers (Weber et al. , 2011),

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Le lien entre variable psycho et physio est intéressant., car par exemple, le réseau d'attention représenté par les gamma frontaux, aussi bien que la capacité de concentration obtenu dans les tests psychologique, ont montré une corrélation positive avec les performance BCI, il serait intéressant d'étudier cette corrélation dans différents états mentaux.

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Pourquoi pas prendre en compte le rythme cardiaque lié aux facteurs interne etc ...

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Plusieurs articles semblent mettre en avant plusieurs avantages à utilisé différentes modaltiés.

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Ils pensent que les information inclusive/excluse trouvé lors de différentes mesures aideront à mieux comprendre la variatio nde performance et développé de meilleurs BCI.

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CONCLUSION GEN. :

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Ils pensent que les illiterate ont des réseaux neuronaux moins développé pour les skill moteur et que la variation des états psycho et physio influence les performance BCI dans le temps. Basé sur ces trouvailles, ils ont montré des stratégies possibles pour aiguillé l'illiteracy. Pour finir, pour les études futurs, ils suggèrent de faire des études patient-oriented et des observations sur le long terme, mais aussi des études analysant les liens entre variables (anatomo, psycho, physio).

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Chapitre 3 : Could anyone use a BCI ?

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population BCI illiterate env. 20%

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Tendance actuelle = améliorer / perfectionner les algorithmes de traitement du signal, élaborer d'autres tâches.

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Mais d'après auteur, c'est un contournement du \"problème\". Pour lui il faut revoir l'approche BCI.

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Premier argument majeur : la reproductibilité des résultats des papiers soumis ne donne pas toujours les mêmes résultats, soucis liés aux normes (choix du seuil varie entre les xp, temps d'apprentissage idem).

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Sans oublier qu'à cela s'ajouter les problèmes inhérents au BCI, à savoir les variables intra (physio et psycho mais pas seulement) et inter individuelles. A cela s'ajouter les éléments anatomique / morphologique (pattern d'activation différent pour chaque individu, même chez les jumeaux monozygotes).

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De base, 3 types tâches / paradigmes favorisés :

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- P300 (basé sur les flash lumineux intermittent, ex. experiment 2)

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- SSVEP (basé sur flash lumineux oscillent, ex. : https://www.youtube.com/watch?v=ZupEt1uvcls )

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- ERD (basé sur imagination mouvement, ex : https://www.youtube.com/watch?v=jIKOfmtQ2QY )

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A l'heure actuelle, il n'existe pas de BCI universel.

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Deuxième argument majeur : vu que les contraintes anatomo/morpho ne peuvent être contourner, c'est à l'external de s'adapter mais pas que. Dû à la grande variabilité, l'intérêt n'est pas d'avoir un BCI qui moyenne beacoup (c'est pas parce qu'un BCI fonctionne pour la majorité que c'est l'unique façon d'aborder les BCI). <---- je vais reformuler mais l'idée est là.

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Cela peut induire la non captation du signal par les électrodes (d'où cette illiteracy). --> problème logique lié à l'EEG

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D'où le fait de complèter les tâches entre elles (pas uniquement P300 ou .... ; complémentarité augmentent les chances d'avoir un signal réellement exploitable).

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Il ne voit pas spécialement d'autres raisons expliquant la BCI illiteracy (sous reserver que équipement bien, condition expé favorable, etc ...)

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page 56 - 60 = bons exemples typiques de sujet literate et illiterate en fonction des 3 approches principales (ERD, SSVEP, P300 ; same 2 subjects pour ERD et SSVEP), bonne introduction pour le concept d'illiterate, regard with Wolpaw 2002 ; preparing p.61.

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IDEAS :

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improved algo :

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- permettre une forme de personnalisation entre les sujets pourrait augmenter grandement les réussites (apprentissage \"personnalisé\" meilleur que apprentissage \"même paramètre pour chaque user\". Un challenge émergeant serait de mettre en forme cette idée d'automatisation de la customization. (dernière phrase p.61)

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different neuroimg techno :

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- utilisé des technologies de neuroimagerie différentes, visiblement environs 80% des BCI utilise l'EEG, il pourrait y avoir d'autres techniques plus efficace mais impactera la portabilité et le coût

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- les BCI invasif permettrait de contourner les soucis lié au milieu interne qui parasite les scans (mais bon on va pas faire d'invasif), cependant combiné l'invasif et le non-invasif pourrait être assez bénéfique

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- l'utilisation classique du gel et des électrodes peut peut être être modifié aussi, développé de meilleur sensors par exemple (l'excuse logique lié à toutes les nouvelles technologies ..), sans oublié que ça peut engendrer aussi d'autres soucis, comme augmentation coût aussi

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error correction or reduction ?

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- peut être utile si signal est pauvre mais exploitable, cependant c'est inefficace si le sujet \"n'y est pour rien\" / \"n'a pas une production qui a du sens\" (je suis pas trop sûr d'avoir compris ce passage là)

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generate brain signals that are easier to categorize :

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- très utilise dans les ERD BCI, avec succès

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- reprend l'idée de training de Ahn et Jun (notamment mindfulness, et meilleur instructions (imaginé sa propre main en MI VERSUS imaginé une main d'une autre personne en MI, ...) ; idée de \"quasi-movements\" pour signal plus propre/concret

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- ou encore autres paramètres tel que VCN (\"anticipation d'un event\" dans la présentation de stim)

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thèse Besserve

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livre, focus chapitre 1

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 \" pourquoi pas pour montrer ce qui se fait \"

\n

 

\n

mise en avant de l'importance d'un feedback visuel.

\n

démarche interactive plutôt que \"\"\" consécutive \"\"\"

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c'est quoi le mindfulness et ses applications

\n

article pas spécifique au BCI

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faire un hybrid BCI

\n

(reprenne leurs articles précédent et improve analyse)

\n

 

\n

3 tâches :

\n

- ERD-only (imagination mouvement gauche ou droit de la main pour ERD)

\n

- SSVEP-only (focus sur une des deux LED pour produire SSVEP)

\n

- condition hybrid (concaténation des deux tâches, bouger le bras en focus sur une LED)

\n

 

\n

Dans cet article ci, explore 8 possibilités d'analyse (fig. 1)

\n

 

\n

Les sujets passe 3 tâches.

\n

- ERD-only, 2 runs = imaginer bouger main gauche ou main droite (FPS view)

\n

- SSVEP-only, 2 runs = focus sur une ou l'autre des LED pour produire SSVEP

\n

- hybrdi condition, 4 derniers runs = performe les deux tâches simultanément.

\n

Pour chaque run : 20 left et 20 right indices sous forme de flèche à l'écran (random).

\n

 

\n

Procédure pour chaque run :

\n

- croix fixation

\n

- après 2 sec. flèche indice direction, il performe jusqu'à ce que la flèche disparaissent (pendant 4 secondes).

\n

- écran blanc 2 sec.

\n

- break de 0.5 à 1.5 sec. jusqu'au next trial

\n

 

\n

Pas de feedback

\n

 

\n

 

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motivation et P300

\n

Ils citent différents articles traitant de la motivation.

\n

Reward dans le cas de decease (ALS / locked-in), mais aussi monétaire (amplitude P300 la plus haute dans la condition 45 cents par \"bonne réponse\", comparé aux conditions 0 ou 1 cent /\"bonne réponse\").

\n

 

\n

Ils parlent du cognitive-motivationnal factors introduit par Vollmeyer et Rheinberg (1998) :

\n

4 facteurs motivationnels ont été pris en compte dans questionnaire finaux :

\n

- mastery confidence (confiance en son expertise à réussir la tâche)

\n

- incompetence fear (indiquant les différents niveaux d'anxieté quant à échoué la tâche)

\n

- 3 degrée de challenge dans la tâche possible (\"motiver par la difficulté\")

\n

- degré d'intérêt pour la tâche par le participant

\n

 

\n

Le lien entre motivation et P300 pour better perf est montré par plusieurs articles, en revanche pour l'heure (de l'article), il n'y a pas de lien entre motivation et ERP-based BCI.

\n

Le but de cette étude est d'analyser quantitativement l'effet de la motivation sur ERP-BCI perf, avec une matrice 7x7 spelling. Ils ont hypothetiser premièrement, que la motivation to spell avec ERP-BCI peut être manipulé par l'argent ; second, que l'amplitude P300 dans ERP-BCI est lié à la motivation et finallement, que la vitesse de communication et perf pourrait augmenter le niveau de motivation.

\n

 

\n

Method :

\n

- participants

\n

33 students (pop similaire à nous env. 24y etc ...). Pour motiver à participer tout les étudiants ont reçu soit 8euros /heure soit 1 crédit (quel que soit la condition). C'est relativement important, je pense, dans le sens où de base ils ont déjà gagné qq choses avant d'avoir participé.

\n

 

\n

- design

\n

2 groupes exp / 1 control.

\n

groupe expé recoit soit 25 soit 50 cent pour chaque lettre correctement spell avec BCI. Groupe control gain pendant = 0. Ces cents sont le vrai facteur de motivation PENDANT la situation expé.

\n

VD = motivation et humeur (questionnaire) + amplitude P300

\n

autres VD : nombre de flash besoin / correct letter spell et le correct response rate.

\n

 

\n

- data acquistion

\n

bref, ordi utilisé, etc ...

\n

 

\n

- questionnaire

\n

18 items en 4 sous parties (celles énoncées plus hauts). Point sur échelles.

\n

 

\n

- procedure et stim

\n

49 cells comprenant l'alphabet allemand + lettre 1 à 9 + ponctuations.

\n

Chaque participant = 9 runs.

\n

Chaque run = 1 mot à 6 carac. Le mot était indiqué entre parenthèse.

\n

Le participant devait pay attention au carac. cible et donc compté intérieurement le nombre de fois qu'il est flash. Pour chaque carac. cible, 15 sequences of flash ont été présenté.

\n

Chaque séquence comptait 14 flash random (chaque ligne et chaque col flash mini 1 fois). Bref proba que flash cible = 14.3% (total = 210 flash / donc 30 cible flash).

\n

chaque flash dure 62.5 ms., puis ISI 125ms.

\n

Durée moy/carac. = 2.63s à 39.38s

\n

Après chaque trial des 15 sequences, les flash s'arrêtent pendant 2.5s dans lequel le carac. select apparaît en bas, et le participant à ainsi le temps de voir la lettre suivante cible.

\n

(exemple : EXEMPLE / EX_ _ _ _ _ --> je vois que proch. = E)

\n

Two calibration runs avec les mots BRAIN et POWER durant lequel pas de feedback. En fonction de ces deux runs calibration, les mots suivants respectait paradigme décrits ci-avant. Avant de commencé l'expé, on leur disait dans quel conditions ils sont : (0cents, 25cents ou 50cents) / correct word). Ils ont une phrase utilisé pour le copy-spelling qui est \".....\" (alld), phrase qui contient au moins un carac /colo et /ligne de a matrice. Questionnaire motivation après passation.

\n

 

\n

Résultats :

\n

- generaux :

\n

variable démographique n'a aucun effet sur les 3 groupes. Résultats globalement très bon car pourcentage de lettre correct oscille entre 93 et 100%.

\n

P300 amplitude varie entre 2.68 et 11.00 muV

\n

 

\n

- effet de la récompense argent sur la motivation et l'humeur

\n

Leur première hypo était que la motivation allait être augmenté et que l'humeur pourrait être positivement augmenté aussi en fonction de la récompense argent. L'argent a été utilisé comme une VI.

\n

Cependant, une MANOVA n'a pas montré d'effet de monetary reward sur les 4 conditions motivations cité ci-avant. Kruskal-Wallis H-test, n'a pas montré de différence significative entre les groupes non plus, dans le quest. VAS motivation. L'humeur ne semble pas être influencé non plus par l'argent.

\n

 

\n

- effet de monetary reward sur l'amplitude des P300

\n

Leur seconde hypo était qu'une récompense plus élevé pourrait influencer amplitude P300 au niveau Cz et Pz. Pas de différence significative entre les groupes n'a été trouvé.

\n

Voir figure 3 :

\n

Variation amplitude significative entre calibration et copy-spelling runs pour groupe control et 25 cents.

\n

Le groupe 50 cents = pas effet significatif entre amplitude dans calibration ou copy-spelling ; cependant amplitude plus forte pour cop-spelling que calibration.

\n

Ils ont une corrélation positive entre la self-reported motivation et l'amplitude P300 à Cz.

\n

Analyse de régression linéaire démontre que le VAS motivation prédit de façon significative l'amplitude P300 au niveau du Cz, et explique 21.40% de la variance.

\n

Pour exclure le fait que rating le VAS motivation quest. soit influencé par le pourcentage de correct spelling, ils ont corrélé le VAS motivation and ce mm pourcentage. Pas de corrélation signifcative.

\n

 

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- effet de la récompense argent sur les perf et la vitesse de comm. (voir conclusion)

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--------------

\n

VOIR FIG. 4-5 pour régression linéaire motivaiton / P300.

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DISCUSSION :

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Première hypo = self-reported motivation n'a pas été affecté par recompense argent.

\n

 

\n

Deuxième hypo = qui suggèrent que recompense et motivation pourrait avoir un effet sur l'amplitude P300 pourrait être confirmer \"threefold\" (triple ?) :

\n

- après les calibration runs, les sujets était informé de leurs groupes (0, 25, 50) ça a donc sans doute eu un impact.

\n

- pour les runs copy-spelling, corrélation positive entre amplitude P300 à Cz et self-reported motivation (VAS) (la régression linéaire fig. 4 en gros).

\n

- après redistribution per quartile des sujets en fonction du VAS motivation et de comparaison entre lowest et highest quartile, les sujets \"quartile low\" ont significativement une amplitude P300 plus basse que les sujets \"les plus motivés\" (quartile high).

\n

 

\n

Troisème hypo = que communication accuracy et vitesse de comm. influence la motivation. Après analyse offline, il semble que les sujets les plus motivés auraient eu besoin de moins de séquences (4 séquences) pour arriver à 100% CRR (pourcentage correct word), comparé aux moins motivés qui eux aurait eu besoin de plus (7 sequences). Cependant c'est pas des résultats si significatif que ça, donc il ne confirme ni ne rejette l'hypothèse.

\n

 

\n

Donc en gros, H1 = non, H2 = triplement oui, H3 = ni oui ni non.

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