脑机接口新进展：清华/信通院/协和团队公开目前最大的双频SSVEP数据集

学术 2024-09-19 07:18 广东

文章标题：Dual-Alpha: a large EEG study for dual-frequency SSVEP brain–computer interface

数据集链接：https://doi.org/10.5524/102557

近年来，脑机接口（BCI）技术的领域经历了显着的扩展。然而，由于缺乏高质量的数据集，该领域继续面临着关键的挑战。缺乏强大的数据集是一个瓶颈，限制了算法创新的进展，进而限制了BCI领域的发展。这项研究包括了3个不同的双频稳态视觉诱发电位（SSVEP）范式的脑电数据，包括超过100名参与者。每个实验条件具有40个单独的目标，每个目标重复5次，最终形成一个由21，000次双频SSVEP记录试验组成的综合数据集。我们通过信噪比分析和任务相关成分分析对数据集进行了详尽的验证，从而证实了其分类任务的可靠性和有效性。提出的广泛数据集将成为加速BCI技术发展的催化剂。

脑机接口的研究是目前最为热点的研究方向之一，其中以EEG为基础的研究因为其无创以及使用的方便性一直被认为是最为适合教育等消费电子场景下的脑机接口技术。而在EEG的脑机接口技术中，基于SSVEP的脑机接口是目前准确率最高，性能最为稳定的系统之一。

近年来有一些研究人员提出了几种双频刺激的方式，大致可分为棋盘放置范式、左右视野范式等多种形式，其中2020年提出的改进版本的棋盘格放置范式（Checkerboard arrangement，CA）是这些双频SSVEP范式的代表。但是这些范式都无法避免形式如a*f_1+b*f_2（a，b为任意整数）的不定交叉混叠频率（UIHC）的产生。也有一些研究尝试利用这些混叠频率来进行编码，但因为混叠频率不稳定且个体差异性大，所取得的效果都不显著。因此在2022年有研究人员提出了利用3D显示技术的双频SSVEP范式，双眼分视范式（Binocular vision，BV），其利用偏振光技术实现了双频的分离，使得受试可以在两个眼睛接收到不一样的刺激，有效抑制了UIHC的产生。2024年一种基于BV范式的新型范式，双眼交换分视（Binocular-swap vision，BsV）范式利用类似的刺激范式，但是利用特殊的编解码算法利用双眼的视觉资源差异进行高效的解码，是目前效率最高的双频SSVEP脑机接口系统之一。

目前关于脑机接口的算法研究越来越走向数据驱动为导向的发展，因此对于优质数据集的需要是十分强的。但是目前仍然缺少双频的40目标的SSVEP数据集，这在一定程度上阻碍了脑机接口的发展。为了解决这个问题，我们针对于CA ，BV，BsV三个目前信息传输速率最高的三种双频范式采集了一个针对性的双频SSVEP数据集——Dual-Alpha。该数据集是目前涉及人数最多的双频SSVEP数据集，同时也是目前唯一针对于40目标应用的双频SSVEP数据集。

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实验设置

我们的研究包括100多名参与者。三种范式的实验都是独立进行的，志愿者自愿参加，每个受试者都按入组顺序编号。三种范式都各有35名参与者。如图1所示，每个参与者都坐在一个黑暗的电磁屏蔽室中，与刺激屏幕保持80 cm的固定距离。试验从1秒的提示期开始，在此期间下一个刺激的目标以红色突出显示，让参与者集中注意力。接下来是2秒的刺激期，参与者只专注于先前提示的目标。观察随后的1秒休息期，在此期间，建议参与者保持静止，避免任何运动或眨眼。CV的刺激和信号采集方法如图1（I）所示。BV和BsV范式的刺激和信号采集方法是相同的，因此这两个范式的图表如图1（II）所示。参与者在整个实验过程中都戴着偏光眼镜。对于戴眼镜的受试者，使用夹式偏光眼镜，对于不戴眼镜的受试者，提供框架偏光眼镜。每个参与者总共接受了200次试验，其中40个目标中的每一个都在5个不同的试验中呈现。刺激目标的顺序由计算机系统随机化以防止预期偏差。

图1：实验的单次试验流程示意图，分为3个阶段：提示，刺激和休息，分别持续1 秒，2 秒和1 秒。图I概述了CA范式的实验流程。图II提供了BsV和BV范式的共同示意图。

数据验证

为了评估数据集的整体质量，我们计算了3种范式中每一种的单次试验的宽带SNR、窄带SNR和互调SNR，结果如图2所示。与Beta等数据集相比，我们的SNR分布都是正态的，但总体上更偏低。这种偏度与双频范式中UIHC的存在以及其他因素相关。与相同的多频数据集研究相比，我们的SNR分布非常相似。这些发现证实了我们数据集的稳定性和质量。值得注意的是，BsV范式在互调信噪比中的分布表现出显著的偏移。这种变化被认为与受试者人群中优势眼的分布相关，主要是右眼。这一因素可能影响了UIHC的生成，强调了该数据集在心理和神经生物学研究方面的巨大潜力。

图2：单次试验的信噪比分布：灰色表示CA范式，红色表示BsV范式，蓝色表示BV范式。第一列示出了宽带SNR分布，第二列示出了窄带SNR分布，并且第三列示出了互调SNR分布。

鉴于SSVEP范式主要用于分类任务，我们相应地分析了数据集。对于无训练场景，我们实现了FBDCCA方法。由于BsV范式的固有特性，其对2组目标进行相同的编码，因此排除了无训练分类的可行性。因此，我们的分析仅限于CA和BV范式，结果如图3所示。从图中可以明显看出，受益于稳定的主频率的BV范式即使在没有训练的情况下也保留了一些实用性。相比之下，由于UIHC中的显著个体变异性，CV范式证明在没有训练的情况下几乎不适用。

图3：未经训练的分类结果随时间变化的图，其中蓝色表示BV范式，灰色表示CA范式。左图显示了正确性曲线，右图显示了ITR曲线。误差线表示标准误差。星号表示Welch独立t检验的显著性差异结果。

随后，我们进行了有训练的算法分类，采用SSVEP框架内的TRCA算法。该计算使用留一法执行。平均结果和统计检验结果如图4所示。结果表明，CA和BV范式的正确性和ITR的性能指标是非常相似的，没有观察到显着差异。CA略微优于其他两个范式，可能是由于BV和BsV中使用的偏振光技术将光强度降低一半使响应稍弱导致的。但其实BsV范式的主要特征在空域，它并不匹配TRCA算法，有专门的算法如bTRCA更加适配BsV范式，但bTRCA不适用于其他两个范式，因此本文不进行对比。

图4：经过训练的分类结果随时间变化的图，其中蓝色表示BV范式，红色表示BsV范式，灰色表示CA范式。左图显示正确率曲线，右图显示ITR曲线。误差线是标准误差。绿色方格是BV范式和BsV范式之间显著差异的Welch独立t检验的结果，暗红色方格是CA范式和BsV范式之间显著差异的Welch独立t检验的结果。CA和BV范式的结果之间没有显著差异。

总结与讨论

在这项研究中，我们介绍了Dual-Alpha数据集，这是专门为40个目标应用量身定制的最大也是唯一的双频SSVEP数据集。我们的综合数据集包含100多名参与者，通过SNR分析和分类进行了严格的验证。验证结果突出了数据集的高质量和稳定性。

本文发表于GigaScience（IF=11.8），数据集发表于GigaDB数据库。本文由清华大学、中国信通院、北京协和医学院医工所协作完成。清华大学孙艺珂博士为本文第一作者，中国信通院梁栗炎博士、协和医学院李雨涵为本文共同第一作者。北京协和医学院医工所陈小刚研究员与清华大学高小榕教授为本文的通讯作者。

原文链接：

https://doi.org/10.1093/gigascience/giae041

参考文献

Sun Y, Liang L, Li Y, Chen X, Gao X. Dual-Alpha: a large EEG study for dual-frequency SSVEP brain-computer interface. Gigascience. 2024 Jan 2;13:giae041. doi: 10.1093/gigascience/giae041. PMID: 39110623; PMCID: PMC11304967.

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来源： 脑机接口产业联盟

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