当虚拟现实与EEG神经反馈结合,用户会有怎样的体验?

研究表明,VR-EEG神经反馈在用户体验上存在性别差异,女性在VR训练后可能出现更多身体不适和技术焦虑,但3D或2D VR场景对体验无显著影响。这项技术在康复和心理干预中有广泛应用。

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关键词:科普散文、EEG、文献综述

神经反馈作为一项重要的脑-机接口应用,现已广泛运用于康复和心理干预等临床方面。神经反馈训练一般采取视频、游戏等人机交互方式进行,有趣而非侵入,易被人们所接受。现在随着技术的更新以及用户需求的升级,传统的2D视觉反馈已经被更复杂的3D虚拟现实(VR)场景所取代,那么VR反馈下的用户体验又是如何的呢?

今年11月,在游戏与学习联盟国际会议上就报告了VR-EEG神经反馈范式下的用户体验。该研究不仅考虑了VR反馈的积极体验,还调查了其消极影响,如晕屏、头部压力感等。此外,性别也作为一个重要变量被研究。

共有68名有效被试参与该研究,并随机分配到2D组或3D组,设置两种不同VR模式的目的是研究晕屏。被试对技术的接受程度、动机、心流体验、疼痛感等都是通过问卷获取的。被试共经历7次反馈,其中第一次反馈为基线,被试被要求观察目标对象,无需改变大脑的激活模式以识别SMR、θ波和β波的频带阈值。SMR必须保持在较高水平,而θ波和β波应尽可能保持在较低水平,以避免眨眼或运动等伪迹,因为目标物体在过高时会变红并停止移动。

2D模式显示了虚拟空间中的一个绿色二维垂直活动条(图1A)。当训练的EEG频率超过基线阈值时,该活动条的高度将增加,当频率低于该阈值时,该活动条的高度将降低。3D模式显示了一个森林环境,一个绿色的球沿着预定的路径滚动,收集浅蓝色的漂浮物体(图1B)。当训练的EEG频率超过基线阈值时,球就会移动,当频率低于该阈值时,球就会静止不动。

图1 (A)2D VR模式 (B)3D VR模式。二者都是通过头戴式VR护目镜呈现的。

结果显示训练后的模拟疾病问卷(SSQ)得分显著高于训练前,并且在两个时间点下女性报告的分数均高于男性。SSQ包含三个维

脑机接口(BCI)技术通过解析大脑发出的电信号,实现了人脑外部设备间的通信,其核心在于实时采集解析脑电信号。为了深入理解BCI技术的工作原理及其应用,推荐参阅《潘纲教授解析脑机接口融合技术:迈向康复智能新纪元》一书,该书详细探讨了脑机接口技术的最新进展未来方向。 参考资源链接:[潘纲教授解析脑机接口融合技术:迈向康复智能新纪元](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/56857zh1xi) 在实际操作中,实时数据采集是通过安置在头皮上的电极来完成的,例如使用Emotiv或Mindflex等脑电头戴设备。这些设备通常配备干电极,可以在无需导电凝胶的情况下采集脑电波,并通过高采样率(例如128Hz)收集数据,然后通过无线蓝牙传输至处理系统。 当采集到EEG信号后,接下来是信号处理的过程。这通常包括信号的滤波、降噪、特征提取、分类解码。植入式技术,如微电极植入大脑皮层,可以记录更精确的神经活动,但对于临床应用来说侵入性较强。非侵入式技术,例如EEG,虽然方便且相对安全,但其空间分辨率信号精确度较低。 为了提高信号处理的效率准确性,研究者开发了多种算法机器学习模型进行信号分类解码。多模态反馈是指同时使用多种反馈方式,比如视觉、听觉触觉反馈,以提高用户体验系统的交互性能。例如,通过虚拟现实技术结合BCI系统,可以实现复杂交互任务的训练执行。 在实际的BCI系统设计中,开发者需要考虑如何利用EEG或其他脑信号实时监测用户的意图,并将其转化为控制信号,进而操控外部设备。例如,用户可以通过想象运动来控制电脑光标或假肢的动作。这要求系统能够实时分析脑电信号,并准确识别用户的意图。 综上所述,BCI技术的应用涉及多个复杂的步骤,从实时数据采集到信号处理,再到反馈控制,每一个环节都对系统的整体性能用户体验有着决定性影响。推荐的资料将为你提供全面的理解深入的分析,帮助你在BCI技术领域达到更高的水平。 参考资源链接:[潘纲教授解析脑机接口融合技术:迈向康复智能新纪元](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/56857zh1xi)
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