Kursy • Poradniki • Inspirujące DIY • Forum
Precyzyjne sterowanie urządzeniami za pomocą fal mózgowych, często nazywane sterowaniem myślami, to głównie domena science fiction.
Istnieją jednak rozwiązania, które z lepszym lub gorszym skutkiem pozwalają wykorzystać mózg w roli kontrolera. Sprawdźcie jak to możliwe!
Dla każdego z nas komunikacja z komputerem stanowi ważny aspekt życia. Może się ona odbywać za pomocą myszki, klawiatury czy panelu dotykowego. Operacje te dla większości osób nie są kłopotliwe.
Istnieje jednak grupa użytkowników, która ze względu na choroby, nie ma możliwości komunikacji z komputerem w sposób tradycyjny.
Całe szczęście, że w dobie prężnego rozwoju nauki to, co dawniej było jedynie tematem powieści science fiction, dzisiaj jest jak najbardziej realne oraz stanowi wyzwanie dla współczesnych inżynierów.
Wystarczy wspomnieć naszego rodzimego futurologa Stanisława Lema i jego książkę Summa Technologiae (opis systemu, który w sposób bezpośredni miał odczytywać wrażenia pochodzące z układu nerwowego), czy serialowy hit Knight Rider, w którym główny bohater rozwiązywał kryminalne zagadki w asyście nowoczesnego i wszechstronnie wyposażonego samochodu obdarzonego sztuczną inteligencją, a także umiejącego odczytywać wszelkie stany emocjonalne.
Nowoczesny samochód z Knight Rider. Źródło zdjęcia: theautotransportcompany.com
Jednym z najsłynniejszych filmów, w którym zostało przedstawione połączenie ludzkiego mózgu z komputerem jest Matrix, w którym każdy z bohaterów, aby wejść do systemu, musiał posiadać specjalistyczny interfejs, dzięki któremu mógł w mgnieniu oka nabyć specjalistyczne umiejętności.
Inspiracją do rozpoczęcia prac nad systemami człowiek-komputer było ułatwienie komunikowania się osobom, które w swym życiu zmagały się z rozmaitymi schorzeniami ograniczającymi ich aktywność jak np. stwardnienie zanikowe boczne. Jest to bardzo rzadko występująca choroba, bowiem w ciągu roku zapada na nią 4-6 na 100 000 osób.
Schorzenie to bardzo szybko postępuje, ogranicza możliwość samodzielnego poruszania się chorego, jego komunikację z otoczeniem oraz naturalny sposób odżywiania się, natomiast nie uszkadza czucia, zdolności poznawczych i intelektu. Stwardnienie zanikowe boczne prowadzi do nieuchronnej śmierci poprzez narastającą niewydolność oddechową.
Znanym przykładem walki z chorobą był brytyjski fizyk i popularny kosmolog Stephen Hawking, który przeżył z chorobą ok. 50 lat, podczas gdy średnia długość życia pacjenta po wykryciu choroby to ok. 2-3 lata.
W dzisiejszych czasach o próbach połączenia ludzkiego mózgu z komputerem czy maszyną można dowiedzieć się już nie tylko z książek o tematyce fantastycznej, lecz z wszelkich serwisów informacyjnych z nowoczesnymi technologiami.
Urządzeniem, które odczytuje przebieg fal mózgowych jest aparat EEG stosowany w medycynie do analizy sygnału elektroencefalograficznego, który jest najużyteczniejszy spośród wszystkich wielkości, jakie można zmierzyć w mózgu oraz jest najbardziej skorelowany z przetwarzaniem w nim informacji.
Umożliwia to analizę aktywności mózgu w czasie rzeczywistym!
Sygnał EEG poddawany jest niezbędnej obróbce potrzebnej do dalszej analizy jak np. odpowiedniemu wzmocnieniu sygnału spowodowanego niską zmianą amplitudy, ponieważ aktywność elektryczna rejestrowana na powierzchni głowy jest około milion razy mniejsza niż typowej baterii R6. Jest to głównym problemem w elektroencefalografii, ponieważ słabe prądy muszą zostać bardzo wzmocnione, a oczywistym jest, że wzmocnieniu ulegają również potencjały pozamózgowe (ruchy i tym podobne), zaś ich amplituda przekracza wielokrotnie amplitudę potencjałów elektrycznych kory mózgowej.
![Przykładowe urządzenie do badań EEG. Юрий Петрович Маслобоев / Yury Petrovich Masloboev [CC BY SA 3.0], via Wikimedia Commons](https://cdn.forbot.pl/blog/wp-content/uploads/2018/06/Electroencephalograph_Neurovisor-BMM_40.jpg)
Przykładowe urządzenie do badań EEG. Юрий Петрович Маслобоев / Yury Petrovich Masloboev [CC BY SA 3.0], via Wikimedia Commons
Zjawisko to wymaga kolejnej korekcji, ponieważ jeśli nie uwzględni się tych niekorzystnych zakłóceń, przebieg będzie zawierał wielkości niepożądane jak interferencje czy artefakty (artefakty mięśniowe, artefakty tętna, artefakty gałek ocznych, artefakty związane z poceniem), a wtedy nawet najlepszy algorytm interpretujący sygnał EEG nie będzie w stanie prawidłowo realizować swojego działania.
Najważniejszymi parametrami wzmacniacza do EEG są:
Filtracja i prawidłowe odszumianie sygnału EEG jest bardzo ważnym aspektem działania całego systemu EEG. Jednym z podstawowych filtrów stosowanych w bloku przetwarzania sygnału jest filtr Laplace’a, który polega na sumie lub różnicy sygnału wybranej elektrody wraz z elektrodą sąsiadującą przy zachowaniu określonych wag.
Stosuje się również metodę CPS (ang. Common Spatial Patterns), która polega na zastosowaniu algorytmu definiującego indywidualnie dla każdego użytkownika wagi poszczególnych elektrod.
Kolejnym istotnym aspektem jest ekstrakcja właściwości sygnału EEG w taki sposób, aby jak najtrafniej opisywać jego właściwości (kształt, częstotliwość, widmo), analizując przy tym całe jego pasmo przy użyciu czasowego okna przesuwnego o ustalonej szerokości i w czasie rzeczywistym wyznaczając cechy charakterystyczne sygnału wchodzącego w szerokość okna.
Wynikiem takiego wyodrębnienia cech jest tzw. wektor cech, z którego przy pomocy specjalnych algorytmów (metody rankingowe jak i złożone algorytmy klasyfikacji) dokonuje się selekcji cech.
Oprócz zastosowania matematycznego odfiltrowania sygnału EEG należy zdefiniować na głowie badanej osoby obszary, gdzie sygnał jest najbardziej rzetelny, a elektrody powiązane z tym obszarem powinny mieć jak największą wagę przy odczycie sygnału.
Każdy system BCI (ang. brain-computer interface) bazujący na EEG składa się z trzech elementów, które współpracują ze sobą w relacji sprzężenia zwrotnego. W pierwszej kolejności rejestrowana jest aktywność bioelektryczna mózgu za pomocą elektrod umieszczonych na powierzchni głowy osoby podczas wykonywania przez nią określonej czynności.
Źródło grafiki: eletel.p.lodz.pl
Kolejnym krokiem jest odfiltrowanie istotnych dla urządzenia sterującego informacji z sygnału EEG poprzez specjalistyczny interfejs, który wyodrębni z sygnału istotne informacje. Następnie tak przetworzone dane są przyporządkowane w kolejnym kroku do odpowiednich operacji umysłowych, na podstawie których system przesyła sygnał, powodując tym samym reakcję urządzenia wykonawczego.
Dzięki obecności sprzężenia zwrotnego, użytkownik na podstawie reakcji interfejsu jest w stanie uczyć się świadomego wpływu oraz kontroli swoich fal mózgowych poprzez odpowiednie kojarzenie danego stanu umysłowego z reakcją urządzenia wykonawczego.
Proces ten nazywa się uczeniem, a jego efektywność jest zależna od osobistych predyspozycji i możliwości wpływania na swoją aktywność umysłową.
Trzy najefektywniejsze interfejsy oparte na EEG to:
Pierwszą z wymienionych metod jest komponent P300, którego cechą charakterystyczną jest pojawianie się zmian częstotliwości w sygnale EEG pod wpływem reakcji osoby na określony bodziec, która występuje najczęściej w czasie ok. 300 ms po zaistnieniu takiego zdarzenia (stąd nazwa P300).
W interfejsach BCI opartych o P300 użytkownik posiada przed sobą monitor, na którego ekranie wyświetlany jest szereg symboli, którymi najczęściej są liczby lub litery. Znaki te są podświetlane naprzemiennie z częstotliwością od kilku do kilkudziesięciu Hz w taki sposób, że w danej chwili podświetlony jest zawsze tylko jeden znak. Zadaniem użytkownika jest skupienie uwagi na pożądanej przez niego liczbie lub cyfrze.
W chwili podświetlenia znaku, na którym użytkownik koncentrował swoją uwagę, powstanie potencjał P300 charakteryzujący się wyższą amplitudą na tle pozostałego przebiegu, gdy pożądany znak się pojawił. Właściwy symbol zostanie zakwalifikowany jako prawidłowy i cała czynność zostanie powtórzona od początku.
Druga metoda (SSVEP) jest zbliżona do zasady działania opartej o paradygmat P300. W metodzie tej znaki migają z określoną częstotliwością (do 70 lub nawet 90 Hz), dzięki czemu uzyskano większą szybkość danych niż w pierwszym interfejsie.
Prędkość takiej komunikacji oscyluje w granicach 60-70 bitów na minutę i nie wymaga specjalistycznego treningu.
Zadaniem użytkownika systemu jest koncentrowanie uwagi na konkretnym bodźcu spośród wszystkich przedstawionych, czego skutkiem jest wydanie odpowiedniego polecenia do systemu, ponieważ w trakcie koncentracji uwagi, w sygnale EEG pojawia się potencjał SSVEP w postaci charakterystycznych oscylacji.
Trzecia metoda (ERD/ERS) jest metodą o innych charakterze niż dwie wcześniejsze. Metoda ta polega na zjawisku synchronizacji oraz desynchronizacji fal mózgowych powstających podczas wyobrażenia ruchu w wyniku którego powstaje spadek aktywności mózgu ERD oraz wzrost ERS.
Badania wykazały, że reakcja mózgu człowieka na wyobrażenie ruchu jest niemal taka sama, jak na rzeczywistą czynność ruchową, co oznacza, że najsilniejsze zmiany w zapisie sygnału elektroencefalograficznego występują wtedy, gdy człowiek wykonuje ruch lub się do niego przygotowuje – czyli wizualizuje go w swojej głowie.
Porównanie przedstawionych metod.
Dla współczesnej nauki oraz współczesnych inżynierów, prace nad konstrukcjami interfejsu człowiek-komputer są niewątpliwie wielkim wyzwaniem. Największym ograniczeniem są niestety bardzo wysokie ceny aparatury wchodzącej w skład urządzeń BCI jak np. wzmacniacz czy elektrody pomiarowe, samym układem wykonawczym może być nawet mikrokontroler z odpowiednim sprzętem umożliwiającym sterowanie wózkiem inwalidzkim czy innym urządzeniem wykonawczym. Zainteresowani mogą znaleźć więcej informacji na ten temat w literaturze umieszczonej w pierwszym komentarzu.
Autor: Michał eM
Redakcja: Damian Szymański
Przeczytaj powiązane artykuły oraz aktualnie popularne wpisy lub losuj inny artykuł »
Dołącz do 20 tysięcy osób, które otrzymują powiadomienia o nowych artykułach! Zapisz się, a otrzymasz PDF-y ze ściągami (m.in. na temat mocy, tranzystorów, diod i schematów) oraz listę inspirujących DIY z Arduino i RPi.
Trwa ładowanie komentarzy...