Steady-State movement related potentials for brain–computer interfacing

An approach for brain-computer interfacing (BCI) by analysis of steady-state movement related potentials (ssMRPs) produced during rhythmic finger movements is proposed in this paper. The neurological background of ssMRPs is briefly reviewed. Averaged ssMRPs represent the development of a lateralized rhythmic potential, and the energy of the EEG signals at the finger tapping frequency can be used for single-trial ssMRP classification. The proposed ssMRP-based BCI approach is tested using the classic Fisher's linear discriminant classifier. Moreover, the influence of the current source density transform on the performance of BCI system is investigated. The averaged correct classification rates (CCRs) as well as averaged information transfer rates (ITRs) for different sliding time windows are reported. Reliable single-trial classification rates of 88%-100% accuracy are achievable at relatively high ITRs. Furthermore, we have been able to achieve CCRs of up to 93% in classification of the ssMRPs recorded during imagined rhythmic finger movements. The merit of this approach is in the application of rhythmic cues for BCI, the relatively simple recording setup, and straightforward computations that make the real-time implementations plausible

Dynamic Construction of Stimulus Values in the Ventromedial Prefrontal Cortex

Signals representing the value assigned to stimuli at the time of choice have been repeatedly observed in ventromedial prefrontal cortex (vmPFC). Yet it remains unknown how these value representations are computed from sensory and memory representations in more posterior brain regions. We used electroencephalography (EEG) while subjects evaluated appetitive and aversive food items to study how event-related responses modulated by stimulus value evolve over time. We found that value-related activity shifted from posterior to anterior, and from parietal to central to frontal sensors, across three major time windows after stimulus onset: 150–250 ms, 400–550 ms, and 700–800 ms. Exploratory localization of the EEG signal revealed a shifting network of activity moving from sensory and memory structures to areas associated with value coding, with stimulus value activity localized to vmPFC only from 400 ms onwards. Consistent with these results, functional connectivity analyses also showed a causal flow of information from temporal cortex to vmPFC. Thus, although value signals are present as early as 150 ms after stimulus onset, the value signals in vmPFC appear relatively late in the choice process, and seem to reflect the integration of incoming information from sensory and memory related regions

Исследование электрической активности мозга, связанной с движениями: обзор

Робота присвячена розгляду проблем, що виникають при дослідженні діяльності мозку, пов'язаної з рухами. Зміни в корі головного мозку під час виконання руху, а також його уявлення, відображають нейронні мережі, сформовані для планування і реалізації конкретного руху. Наведено огляд методів первинної обробки зареєстрованої активності головного мозку, які можуть бути використані для підвищення значимості виділених ознак. Описано закономірності, які мають місце до початку руху і після нього. Представлені методи, які підходять для оцінки зв'язку як між активністю мозку і активністю м'язів, так і між активністю областей головного мозку. Крім того, розглянута можливість класифікації та прогнозування рухів разом з реконструкцією кінематичних властивостей.The work is devoted to consideration of different problems which arise in studying of the movement-related brain activity. Changes in the cortex activity during performing of the movement both real and imagery represent neural networks formed for planning and performing of the particular motion. The review of possible preprocessing methods of the registered brain activity for increasing significance of extracted features are shown. Regularities and patterns which take place before and after movement onset are described. The methods that suitable for connectivity estimations in case of cortico-muscular relationships and in case of evaluations between brain regions are shown. In addition, possibility of movement classification and prediction together with reconstruction of kinematics features of the motion are considered.Работа посвящена рассмотрению проблем, возникающих при изучении деятельности мозга, связанной с движениями. Изменения в коре головного мозга во время выполнения движения, а также его представления, отображают нейронные сети, сформированные для планирования и реализации конкретного движения. Приведен обзор методов первичной обработки зарегистрированной активности головного мозга, которые могут быть использованы для повышения значимости выделенных признаков. Описаны закономерности, которые имеют место до начала движения и после него. Представлены методы, подходящие для оценки связи как между активностью мозга и активностью мышц, так и между активностью областей головного мозга. Кроме того, рассмотрена возможность классификации и прогнозирования движений вместе с реконструкцией кинематических свойств