Brain Computer Interfacing Grósz Tamás

BCI

Történeti áttekintés 1924: EEG (Hans Berger) 1970: BCI kutatás kezdete (DARPA) 1970-: Állatkísérletek ~1995: Első ember BCI 2000-: 5-25 bits/min Napjainkban: >80 bits/min 2014: Első gondolatátvitel (India-Franciao.)

BCI Felhasználási Területei Jelenleg főleg egészségügyi felhasználás: Vakoknak „látó” BCI Kommunikáció segítése (süketek és némák) Mozgásképtelenek segítése Új területek: Játékipar Egyéb (pl.: smart home)

BCI Kategóriák BCI Invazív Részben Invazív Noninvazív Az elektródák az agyba kerülnek beültetésre Az érzékelők a koponyába kerülnek ECoG EEG, fMRI, PET …

Invazív BCI Microelectrode array kerül beültetésre Előnyei: Hátrányai: Tiszta jel Adott funkcionális területhez kapcsolódik Hátrányai: Egészségügyi komplikációk Kommunikáció az agyban lévő chippel

Részben Invazív BCI Az implantátum a koponya alá kerül Electrocorticography (ECoG) Az EEG-nél tisztább jel Kisebb eséllyel lép fel komplikáció mint invazív esetén Nagyobb területet fed le mint az invazív

Noninvazív BCI Nem igényel agyműtétet Ide tartoznak: Zajos jel Olcsó EEG, fMRI, PET, MEG, NIRS Zajos jel Olcsó „Könnyű” használni Napjainkban nagyon népszerűek

BCI megközelítések Kezdetekben: Gépi tanulás irányzat: Napjainkban: Neurofeedback segítségével önként megtanulni használni a rendszert Gépi tanulás irányzat: Rátanulni az egyes gondolatok jeleire Napjainkban: A kettő keveréke

EEG Az elektroenkefalográfia (EEG) tágabb értelemben véve egy pszicho fiziológiai mérőeljárás, melynek segítségével a pszichés működés élettani hátterét vizsgálhatjuk meg A nemzetközi 10-20-as rendszer az elektródák elhelyezésére (4 referenciapont) Fontos az elektródák száma (31, 63 vagy 123)

EEG jelfeldolgozás Többcsatornás, zajos idősor feldolgozás Jel szűrése Átlagolás Zavaró jelek eltávolítása (pl: szemmozgás) Feladatfüggő jellemzők kinyerése FFT Keresztkorreláció …

EEG jelfeldolgozás

EEG paradigmák Képzelt végtag mozgás A képzelt mozgatás EEG jele hasonló, mint a valós mozgásé Főleg irányításra használható (Kerekesszék, játék) Steady State Visually Evoked Potentials (SSVEP) Különböző vizuális jelekre való agyi aktivitást használjuk Robotirányítás, gondolat-gépelés …

EEG paradigmák Kiváltott potenciálok detektálása (Event Related Potential) Eseményekre való agyi reakció felhasználása Smart home vezérlése … Hiba potenciál detektálása (Error potential detection) Hibák felismerésére és kijavítására használható BCI ember vagy gép által elkövetett hibáinak kijavítására

Képzelt végtag mozgás http://www.youtube.com/watch?v=gnWSah4RD2E

Képzelt végtag mozgás http://www.youtube.com/watch?v=R-tNE-y2QU0

EEG VEP Visually Evoked Potentials Vizuális jel hatására jelentkező rövid, kis amplitúdójú jel felhasználása A detektálandó jel a stimulussal egy időben jelentkezik Jelátlagolási technikával detektálható Robotirányítás, Gondolat gépelés (mindspelling)…

EEG t-VEP Idő modulált VEP, az aktivitás ideje a fontos Alacsony stimulus ráta (< 4Hz) < 30 bits/min

EEG f-VEP Frekvencia modulált VEP, a jelek különböző frekvencián villognak (30–60 bits/min) Az EEG-ből a reakció frekvenciáját kell kinyerni

EEG f-VEP http://www.youtube.com/watch?v=ZupEt1uvcls

EEG c-VEP Kód modulált VEP >100 bits/min

Oddball effektus Kiváltott potenciálok (Event Related Potential) alapja 2 eltérő esemény: Állandó ismétlődő Ritkán előforduló A ritka esemény jól megfigyelhető az EEG jelen

Hiba potenciál detektálása EEG jel alapján meghatározható, hogy hiba történt-e A gép által elkövetett hibák automatikusan javíthatók A felhasználó által elkövetett hibák is detektálhatóak, akár tudatában van a felhasználó hogy hibázott akár nem Tanítás szükséges (program + felhasználó)

Hybrid BCI A BCI kombinálható más jelekkel a pontosság javítása érdekében