eldBETA: A Large Eldercare-oriented Benchmark Database of SSVEP-BCI for the Aging Population
Global population aging poses an unprecedented challenge and calls for a rising effort in eldercare and healthcare. Steady-state visual evoked potential based brain-computer interface (SSVEP-BCI) boasts its high transfer rate and shows great promise in real-world applications to support aging. Public database is critically important for designing the SSVEP-BCI systems. However, the SSVEP-BCI database tailored for the elder is scarce in existing studies. Therefore, in this study, we present a large eldercare-oriented BEnchmark database of SSVEP-BCI for The Aging population (eldBETA). The eldBETA database consisted of the 64-channel electroencephalogram (EEG) from 100 elder participants, each of whom performed seven blocks of 9-target SSVEP-BCI task. The quality and characteristics of the eldBETA database were validated by a series of analyses followed by a classification analysis of thirteen frequency recognition methods. We expect that the eldBETA database would provide a substrate for the design and optimization of the BCI systems intended for the elders. The eldBETA database is open-access for research and can be downloaded from the website https://doi.org/10.6084/m9.figshare.18032669. 世界的な高齢化の進展に伴い、高齢者介護や医療への取り組みがますます重要になってきています。定常状態視覚誘発電位に基づくブレインコンピュータインターフェース（SSVEP-BCI）は、高い転送速度を誇り、実世界での高齢化支援への応用が期待されている。SSVEP-BCIシステムを設計する上で、公開データベースは非常に重要である。しかし、高齢者に合わせたSSVEP-BCIデータベースは既存の研究において乏しい。そこで本研究では、高齢者向けの大規模なSSVEP-BCIのベンチマークデータベース（eldBETA）を提示する。eldBETAデータベースは、100名の高齢者参加者がそれぞれ7ブロックの9ターゲットSSVEP-BCIタスクを行った際の64chの脳波から構成されている。eldBETAデータベースの品質と特性は、13種類の周波数認識手法による分類分析に続いて、一連の分析によって検証された。eldBETAデータベースは、高齢者を対象としたBCIシステムの設計と最適化のための基盤となることが期待される。eldBETAデータベースは研究用にオープンアクセスされており、ウェブサイト（https://doi.org/10.6084/m9.figshare.18032669 ）からダウンロードすることができます。 eldBETA: A Large Eldercare-oriented Benchmark Database of SSVEP-BCI for the Aging Population
Published: 31 May 2022