Мы разработали новую модель и методику неинвазивного интерфейса мозг-компьютер:

Распознавание до 8 отдельных команд в реальном времени

• Классификатор способен распознавать нейтральное состояние, состояние концентрации, расслабления, воображаемые движения ногами, перевод внимания внутрь головы, ментальной тишины;
• Частота распознавания составляет около 10 Гц. При использовании в реальных условиях частоту иметь смысл снизить на верхнем уровне для обеспечения устойчивости управления;
• Оператор не использует для формирования состояний-команд движения глаз и головы, сокращения лицевых мышц, стискивания зубов и т.п.

Быстрое обучение человека-оператора

• Неподготовленный человек может за 10 минут обучиться управлять двумя командами;
• Опытный пользователь способен использовать 8 команд;
• При хорошей подготовленности можно совместить управление при помощи нейроинтерфейса с физической деятельностью для повышения продуктивности выполнения тех или иных задач;
• Обучающая программа для начинающих пользователей длится от 30 минут для обучения 2-3 состояниями сознания;
• Обучающая программа для опытных пользователей длится от 14 часов  для обучения 4-7 состояниями сознания;
• Оптимальное время тренировок составляет от 30 до 60 минут в день;
• Устойчивое управление достигается за счет регулярной тренировки.

Методика подготовки к управлению

• Надевается ЭЭГ-шапочка. Подключается биоусилитель;
• Сначала классификатор необходимо обучить нейтральному состоянию, по которому убирается шум. Это не состояние расслабленности, а состояние человека при отсутствии целенаправленной мыслительной деятельности; 
• При добавлении новых отведений нет необходимости переобучать классификатор;
• Обучение заключается в формировании таких состояний сознания, которые классификатор способен распознать. К ним относятся состояния концентрации, расслабления, воображаемых движений конечностями, перевода внимания внутрь головы, ментальной тишина;
• В качестве быстрого старта легко обучиться двум состояниям, а именно расслабленности и концентрации внимания;
• Непосредственно обучение заключается в периодическом повторении состояний некоторое количество раз (1-3).

Использование

После обучения классификатор будет выдавать дискретные команды (например, от 1 до 8), которые используются для управления различными виртуальными и реальными объектами.
В программе BioEcho реализовано несколько механизмов формирования более устойчивых и расширенных мета-команд:

• Простые команды: каждое состояние интерпретируется как одна команда (например, подходит для управления в реальном времени квадрокоптером);
• Линейная команда: команда формируется только при поступлении определенного количества одинаковых команд подряд. Пример: ожидается "1"x5, последовательность "1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1" не создаст команды, последовательность "1 0 1 0 1 1 1 1 1" создаст;
• Аккумулятор: команда формируется при накоплении заданного количества команд. Пример: ожидается "1"x5, команда сработает в случаях "1 0 1 0 1 1 0 1", "1 2 3 3 2 1 1 1 0 3 2 3 1";
• Комбинаторика. Позволяет увеличивать число мета-команд из ограниченного набора команд. Так, при использовании всего двух команд (например, "1" и "2"), можно получить 4 команды: 11, 12, 21, 22. Число мета-команд равно n^m, где n - число входных команд, а m - число базовых команд в мета-команде.