Brain Computer Interfacing

Az előadások a következő témára: "Brain Computer Interfacing"— Előadás másolata:

1 Brain Computer Interfacing
Grósz Tamás

2 BCI

3 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.)

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

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

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

7 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

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

9 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

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

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

12 EEG jelfeldolgozás

13 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 …

14 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

15 Képzelt végtag mozgás

16 Képzelt végtag mozgás

17 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)…

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

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

20 EEG f-VEP

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

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

23 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)

24 Hybrid BCI A BCI kombinálható más jelekkel a pontosság javítása érdekében