空中超音波觸覺顯示腦機介面範式

1. 緒論

傳統腦機介面主要依賴視覺、聽覺或運動想像範式，這些方法需要大量使用者訓練且依賴完整的感官功能。本研究引入一種創新方法，利用非接觸式空中超音波觸覺顯示技術，建立更易使用且衛生的BCI範式。

關鍵洞察

非接觸式刺激消除皮膚接觸問題
使用六個手掌位置進行體感刺激
與傳統振動觸覺轉換器比較
13名健康參與者參與線上實驗

2. 材料與方法

2.1 實驗設置

13名男性BCI志願使用者（平均年齡28.54 ± 7.96歲）參與在日本多個研究機構進行的實驗。本研究遵循WMA赫爾辛基宣言準則並獲得倫理核准。

參與者

男性志願者

平均年齡

28.54

± 7.96 歲

刺激頻率

2.2 AUTD技術

AUTD刺激產生器透過相位陣列技術，利用聚焦超音波產生振動觸覺非接觸式刺激。輻射壓力$P_r$計算公式為：

$$P_r = \\frac{I}{c} = \\frac{p^2}{\\rho c}$$

其中$I$為聲強，$c$為聲速，$p$為聲壓，$\\rho$為空氣密度。該設備運作於皮膚吸收限值的40倍以下，確保安全性。

2.3 訊號處理

腦電圖訊號使用共同空間模式演算法進行特徵提取。空間濾波器$W$透過求解廣義特徵值問題獲得：

$$\\Sigma_1 W = \\Lambda \\Sigma_2 W$$

其中$\\Sigma_1$和$\\Sigma_2$為兩類別的共變異數矩陣。

3. 結果與結論

3.1 效能比較

基於AUTD的BCI在線上實驗中展現出與傳統振動觸覺轉換器BCI相當的效能。兩種範式均達到高於隨機水準的分類準確度，驗證了非接觸式觸覺BCI的可行性。

3.2 統計分析

統計分析顯示autdBCI與vtBCI範式在分類準確度上無顯著差異（p > 0.05），表明非接觸式刺激能有效引發體感腦部反應應用於BCI。

4. 技術分析

本研究代表非侵入式BCI技術的重要進展。AUTD方法解決了傳統觸覺BCI的關鍵限制，特別是在長期使用的衛生與舒適度方面。類似CycleGAN對影像轉換任務的變革性影響（Zhu等人，2017），這項工作展示了新穎感官刺激方法如何擴展BCI能力。

採用的相位陣列超音波技術與醫學超音波成像系統共享原理，但創造性地應用於觸覺刺激。根據IEEE觸覺學報的研究，超音波空中觸覺技術已在多種應用中展現潛力，但本研究是首次實現BCI應用的案例之一。

輻射壓力效應的數學基礎遵循完善的聲學原理，其中單位面積作用力$F/A$與聲強$I$成正比：$F/A = I/c$。此物理原理實現了構成研究核心創新的非接觸式刺激。

從訊號處理角度，本研究建立在既有的EEG分類方法學基礎上，特別是共同空間模式（Ramoser等人，2000），並將其適應於超音波刺激產生的新穎體感誘發電位。

5. 程式碼實作

以下是AUTD控制系統的簡化虛擬碼實作：

class AUTDController:
    def __init__(self, transducer_count):
        self.transducers = [Transducer() for _ in range(transducer_count)]
        self.frequency = 50  # Hz
        
    def set_focal_point(self, x, y, z):
        """使用相位陣列技術設定焦點"""
        phases = self.calculate_phases(x, y, z)
        for i, transducer in enumerate(self.transducers):
            transducer.set_phase(phases[i])
    
    def calculate_phases(self, x, y, z):
        """計算焦點相位偏移"""
        phases = []
        for transducer in self.transducers:
            distance = self.calculate_distance(transducer.position, (x,y,z))
            phase_shift = (distance % wavelength) * 360 / wavelength
            phases.append(phase_shift)
        return phases
    
    def generate_stimulus(self, pattern, duration):
        """產生觸覺刺激模式"""
        for position in pattern:
            self.set_focal_point(*position)
            self.activate_transducers(duration)

6. 未來應用

AUTD-BCI範式為未來應用開啟眾多可能性：

醫療復健：適用於無法使用傳統BCI的閉鎖症候群患者
遊戲與娛樂：透過非接觸式觸覺回饋增強沉浸式體驗
虛擬實境：與VR系統整合實現多感官體驗
輔助科技：為重度障礙者提供通訊系統

未來研究方向包括提升空間解析度、發展多點刺激能力，以及與其他BCI模態整合形成混合系統。

7. 參考文獻

Hamada, K., Mori, H., Shinoda, H., & Rutkowski, T. M. (2014). 空中超音波觸覺顯示腦機介面範式. arXiv:1404.4184
Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). 使用循環一致性對抗網絡的非配對影像到影像轉換. IEEE ICCV
Ramoser, H., Muller-Gerking, J., & Pfurtscheller, G. (2000). 想像手部運動期間單次試驗EEG的最佳空間濾波. IEEE復健工程學報
IEEE觸覺學報. (2020). 空中觸覺技術進展
Mori, H., 等人. (2012). 腦機介面振動觸覺刺激. 神經工程學期刊

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