1. Towards A Cognitive Model Of Mi-Bci User Training
- Author
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Camille Jeunet, Kaoua, Bernard N., Fabien Lotte, Jeunet, Camille, Interactions humain-machine, objets connectés, contenus numériques, données massives et connaissance - Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle - - REBEL2015 - ANR-15-CE23-0013 - AAPG2015 - VALID, Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Handicap Activité Cognition Santé [Bordeaux] (HACS), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CHU Bordeaux [Bordeaux]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Programming Language Technology For Communication Services (Phoenix), Handicap et système nerveux :Action, communication, interaction: rétablissement de la fonction et de la participation [Bordeaux] (EA4136), UFR Sciences médicales 3 [Bordeaux]-Université de Bordeaux Ségalen [Bordeaux 2]-UFR Sciences médicales 3 [Bordeaux]-Université de Bordeaux Ségalen [Bordeaux 2]-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), ANR-15-CE23-0013,REBEL,Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle(2015), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Handicap et système nerveux :Action, communication, interaction: rétablissement de la fonction et de la participation [Bordeaux] (EA4136), and UFR Sciences médicales 3 [Bordeaux]-Université de Bordeaux Ségalen [Bordeaux 2]-UFR Sciences médicales 3 [Bordeaux]-Université de Bordeaux Ségalen [Bordeaux 2]
- Subjects
training ,Brain-Computer Interfaces ,[SDV.NEU.SC]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences ,cognitive model ,[SDV.NEU.SC] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences - Abstract
International audience; Mental-Imagery based Brain-Computer Interfaces (MI-BCIs) enable users to control applications using their brain activity alone, by realising mental-imagery tasks. Although promising, MI-BCIs remain barely used outside laboratories, notably due to the difficulties users encounter when attempting to control them. We claim that understanding and improving the user-training process could greatly improve users' MI-BCI control abilities. Yet, to better understand the training process, we need a model of the factors impacting MI-BCI performance. In other words, we need to understand which traits and states impact MI-BCI performance, how these factors interact and how to influence them to improve this performance. Such a model would enable us to design adapted and adaptive training protocols, to guide neurophysiological analyses or design informed classi-fiers, among others. In this paper we propose a theoretical model of MI-BCI tasks, which is the first step towards the design of this full cognitive and computational model.
- Published
- 2017
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