لقد مر نصف قرن على اختراع الماوس ، ولا تزال هذه إحدى الطرق الرئيسية التي يتفاعل بها الشخص مع جهاز الكمبيوتر. ذهبت إلى مؤتمر في معهد HSE للعلوم العصبية الإدراكية للتعرف على آخر التطورات في مجال BCI ، والتي تتجاوز الأفق ، وبالتالي فهي مثيرة للاهتمام للغاية.
لقد نقحت تقرير المؤتمر إلى مقال لقصة ذات صلة. أبسط وأغفل بعض اللحظات وأكمل بعض ملاحظاتي وتقاريري من أحداث أخرى. بعد قراءتها ، أتمنى أن يكون لديك فهم مشترك للنُهج المتبعة في BCI والحالة الحالية في هذا المجال. بالنسبة للتفسيرات الأصلية ، من الأفضل الإشارة إلى المقالات الأصلية ، لحسن الحظ ، كل شيء تقريبًا في المجال العام.
القصة
بدأ تاريخ BCI في عام 1973 مع نشره نحو اتصال مباشر بين الدماغ والحاسوب [1] ، حيث قدم جاك فيدال أفكارًا للتواصل بين الإنسان والآلة ووصف مختبرًا لتحليل إشارة EEG لهذه الأغراض. بعد عقد من الزمان ، ركز Wolpaw على استخدام BCI لمساعدة المصابين بالشلل ووصف مفهوم BCI [2]:
مكّنت تطبيقات BCI الرئيسية الأشخاص الذين يعانون من متلازمة العزل من إدخال النص. كان من الصعب استخدام النظام ، لأنه كان يتعين على المستخدم الدخول في تدريب طويل [3] ، على النقيض من ذلك ، كان هناك "spellers" استنادًا إلى التعرف على P300 - مكون يحدث عندما يتخذ الشخص اختيارًا ، مما يقلل من متطلبات المستخدم [4] .
في التسعينيات ، أصبح الموضوع معروفًا أكثر ، خاصة مع ظهور تقنيات التعلم الآلي [5]. مع زيادة موثوقية BCI ، يهتم الناس بتوسيع تطبيقاتهم إلى مناطق جديدة.
اقترح ثورستين زاندر التصنيف BCI التالي [6]:
- نشط BCI - يبدأ المستخدم الأمر دون قيد أو شرط
- رد الفعل BCI - يبدأ المستخدم الأمر استجابةً لتعرض النظام
- السلبي BCI - المستخدم لا يعطي الأوامر ، ولكن النظام يقرأ ويحلل حالته
بشكل منفصل ، يجدر النظر في مسألة تحفيز الدماغ ، هذا الموضوع ، على الرغم من أنه ليس مرتبطًا بشكل مباشر بـ BCI ، فهو تقنية مرتبطة بتوسيع قدرات التحكم في BCI.
يمكن تصنيف BCI أيضًا بطريقة تلقي الإشارة:
- الغازية (أقطاب كهربائية مزروعة ، ECoG وغيرها)
- غير الغازية ( EEG ، NIRS وغيرها)
EEG هي الطريقة الأكثر شيوعًا لاستقبال إشارة ، لذلك ، ما لم يرد خلاف ذلك ، أقصدها افتراضيًا.
نشط BCI
نموذج السلة
هذا هو رمز لإمكانية السيطرة عن طريق تفعيل الحركات وهمية. الحقيقة هي أن القشرة الحركية تقع في وسط الرأس ، بحيث يتم تصنيف الحركات التخيلية لأجزاء مختلفة من الجسم بشكل جيد وتستخدم لبناء BCI. للعمل مع مثل هذا BCI ، يحتاج المستخدم إلى تخيل عقلي كيف يقوم بحركات في أجزاء مختلفة من الجسم.
لتسهيل التجارب ، يقوم العلماء بتطوير أطر العمل الخاصة بهم ، على سبيل المثال ، BCILAB . وبمساعدته ، أجريت تجربة لإظهار قدرة المشككين على التحكم باستخدام الحركات الوهمية. وكانت النتيجة 80 ٪ - والنتيجة هي الحال في الظروف التي يكون فيها الشخص لديه البدائل المعتادة ، ولكن يستحق الثناء ، وخاصة بالنسبة للمستفتى غير مستعد [7].
تم استخدام نفس النهج للتحكم في الأفق لمحاكاة الطائرة. كانت النتائج متباينة ، فقد تمكنوا من تحقيق نتيجة بلغت 94 ٪ ، و 4 ٪ أكثر 64 ٪ وأقل من 60 ٪ لثلاثة آخرين. يكمن النجاح في حقيقة أن الثالوث الأول طار بالطائرة بنفس طريقة قيادة الطائرة. لم يركز الطيارون الباقون بشكل كافٍ على الحالة الداخلية وجعلوا الحركات العضلية ، مما ساهم بشكل سلبي في السيطرة.
أنظمة إعادة التأهيل
تمت دراسة BCIs التي تتعرف على الأوامر الحركية وتم استخدامها بالفعل لإعادة تأهيل مرضى السكتة الدماغية: لاستعادة الوصلات المكسورة اللازمة للسيطرة على الأطراف المشلولة. أظهر بافل بوبروف نتائج التجارب السريرية لمجمع إعادة التأهيل لاستعادة الوظائف الحركية لليدين ، والتي أثبتت فعالية الاستخدام. علاوة على ذلك ، هناك فرق كبير بالنسبة للمرضى الذين بدأوا إعادة التأهيل بعد شهر واحد و 6 أشهر بعد الإصابة بالسكتة الدماغية ، وكلما بدأت إعادة التأهيل بشكل أسرع ، كلما كان التأثير أفضل. [11]
تحدث رئيس g.tec Gunter Edlinger عن عمل صالات رياضية خاصة لإعادة التأهيل ، وهناك نقطة مهمة تتمثل في إضافة التحفيز الكهربائي للأطراف إلى عملية إعادة التأهيل ، وإذا تم استخدام التركيب الكهروميكانيكي أعلاه ، فهناك تحفيز كهربائي ، مما يقلل من تكلفة المجمع.
إذا قمت بإضافة عناصر من اللعبة والمنافسة إلى هذه العملية ، فستكون المشاركة أعلى ، مما يعني أن المريض سيخضع لإعادة التأهيل بشكل أفضل. في مركز HSE للكهرباء الحيوية ، تحت قيادة Alexei Osadchy ، تم تطوير نماذج أولية لتحسين عملية إعادة التأهيل. يوضح الفيديو نظامًا نموذجيًا لشخصين ، حيث يسيطران على السفينة ، وينفذان الأوامر الحركية الوهمية ، ويحاولان تحريك السفينة في اتجاههما:
لعبة لاعب واحد:
أو ، على سبيل المثال ، تسمح لك خوارزمية التعرف على خط اليد من خلال نشاط العضلات باستخدام مجموعة مدمجة من الأقطاب الكهربائية بإعادة بناء ما هو مكتوب: [12]
قمة عملهم هو العمل على BCI في مشروع ExoAtlet ، والذي يسمح للأشخاص ذوي الإعاقة بالتحرك بشكل مستقل أو استخدامه لإعادة التأهيل.
تعد BCIs الغازية موضوعًا أكثر تعقيدًا ، وتجري الآن تجارب على الحيوانات أو الأشخاص الذين لديهم أقطاب كهربائية مثبتة لأسباب طبية. تم تسليط الضوء على سلسلة من الدراسات ، والتي أظهرت أنه من الممكن تحديد المكونات الفردية (بمعنى نفس الحركات الخيالية) ، ولكن أيضًا مشاركة الحركة والانتباه واتجاه النظرة فيما بينها. يتوفر تسجيل لتقرير مشابه من المؤتمر في سامراء.
رد الفعل BCI
مثال كلاسيكي على تفاعل BCI هو "speller" استنادًا إلى تأثير P300 ، فهذه هي "الموجة" التي تظهر استجابةً لاختيار المنبه المعروض ، ولكن في "speller" ، يكون هذا التحفيز عبارة عن أحرف مشفرة من الأبجدية أو الأمر بطريقة معينة. يجب أن يتفاعل المستخدم عقليًا مع المنبهات التي يعرضها النظام - حساب عدد ومضات الحرف المحدد.
من المستحيل عدم ذكر مشروع Neurochat ، الذي يسمح للأشخاص ذوي الإعاقة بالتواصل:
BCI السلبي
الفكرة الأساسية عن BCI السلبي هي تقييم لحالة الشخص ، على سبيل المثال ، تقييم الحمل المعرفي (عبء العمل) ، يمكن تطبيقه في أنظمة التدريب ، أجريت دراسة لحل هذه المشكلة.
تم تدريب المصنف على المهام التالية:
- لتحميل عالي ، قام المستفتى بطرح 1-2 أرقام من 3 إلى 4 أرقام ، باستثناء الخيارات البسيطة مع العشرات.
- لتحميل خفيف ، طلبوا من المجيب التركيز على ذاكرة ممتعة.
كانت دقة الخوارزمية 70٪. تم اختبار المصنف في مهام أخرى (الضرب ، لعبة التدافع) ، وحصل على دقة مماثلة ، مما يؤكد حقيقة أن المصنف يمكن أن يكون مستقلاً عن الشخص والمهام. [13]
يمكن تطبيق هذه الفكرة للسيطرة على الجراح أثناء الجراحة [14]. تم حل مهمة تحديد الحمل على الجراح أثناء تنفيذ التلاعب بدرجات متفاوتة من التعقيد على جهاز محاكاة. لقد تعلم النظام تحديد كيفية إجراء الجراح للعملية بدقة عالية.
خيار آخر هو قياس درجة الاسترخاء. استنادًا إلى حالة التثبيت التفاعلي للزائر ، أنشأ متحف الصمت صورة حية تعكس حالته الداخلية. [15]
يمكن أيضًا استخدام BCIs السلبي في مهام التحكم ، وهي طريقة أصلية إلى حد ما لمنح الشخص ليس السيطرة المباشرة على المؤشر ، ولكن فقط الحق في الحكم على ما إذا كان المؤشر يتحرك على طول المسار الصحيح نحو الهدف. تم إجراء التجربة على مصفوفات 4 × 4 و 6 × 6 صغيرة. في البداية ، تم تدريب النظام على الحركة التعسفية للنقطة ، وكانت مهمة الشخص هي تحديد ما إذا كانت النقطة تتحرك في الاتجاه الصحيح ، ثم قمنا باختبارها في الوضع المباشر ووجدنا أن النتيجة قريبة من المسار الأمثل. [16] يمكنك مشاهدة المظاهرة .
مشكلة لمس Midas وواجهات E-BCI
تعتبر مراقبة المؤشر بمساعدة النظرة مهمة بسيطة يمكن حلها بمساعدة تعقب العين (المعروف أيضًا باسم videooculography). ولكن هناك مشاكل في هذه الواجهات ، على سبيل المثال ، حركات العين اللاإرادية ومشكلة الاختيار ، بالمناسبة ، يطلق عليها اسم مشكلة اللمس في Midas ، ملك فريجيان ، والتي حولت أي لمسة العنصر إلى ذهب. استخدام BCI السلبي يحل هذه المشاكل.
الطريقة التي تم بها استخدام BCI النشط لاتخاذ خيارات عند التحكم في استخدام جهاز تتبع العين معروفة منذ وقت طويل ، ولكنها لا تختلف في السرعة. أظهرت دراسة قام فيها المشاركون بتصنيف طرق اختيار مختلفة باستخدام مقياس TLX التابع لناسا أن خيار BCI ليس أسرع في الوقت من خيار الإصلاح الطويل لاختيار كائن ، لكن BCI تسبب درجة أقل من الإحباط [10].
أظهر العمل الإضافي لفريق Torsten Zander أنه من الممكن التمييز بين التثبيت الواعي على الجسم واللاوعي بدقة 90 ٪ [17]. للتجربة ، تم استخدام نموذج "Oddball" - نظر المستفتى في سلسلة من الأرقام التي تحتوي على الرقم الذي يريد اختياره مع أشكال تشتيت الانتباه.
تحدث سيرجي شيشكين عن تحسين النهج أعلاه [8]. بالإضافة إلى حلولها المهمة تتمثل في تخفيض معدل الاختيار إلى 300 مللي - 500 مللي ثانية ، مما يتطلب تصنيفًا سريعًا للغاية ؛ ولهذا ، تم استخدام EEGNet [9].
آليات الانتباه - هذا موضوع منفصل يمكن أن يوسع نطاق BCI ويخلق أنظمة لإعادة تأهيل المرضى الذين يعانون من اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه ، يتحدث مهدي أورديخاني عن الفكرة الأساسية في تيدتالك
التحفيز
تعتبر مسألة أخلاقيات التجارب حادة جدًا بالنسبة لعلم الأعصاب ، وتتحمل الحيوانات وطأة البحث خارج الحدود. ماذا لو أردنا العمل في منطقة معينة في عمق الدماغ؟ الآن هذا ممكن فقط مع الأقطاب الكهربائية المزروعة. ولكن ، على سبيل المثال ، في الطبيعة هناك كائنات حساسة للحقل المغناطيسي ، قام فريق Galit Pelled من جامعة ميشيغان بعزل هذا الجين من الأسماك ، وعرضهم على الفئران وتعلموا التحكم في سلوكهم من خلال عمل المجال المغناطيسي [18]. وبالتالي ، فمن الممكن أن يكون لها تأثيرات مستهدفة على المناطق المرغوبة ، على سبيل المثال ، وقف نوبات الصرع.
ومجموعة كاملة من الدراسات على واجهات الغازية من ميخائيل ليبيديف على القرود ريسوس: تم بناء واجهة الدماغ بين الكمبيوتر والدماغ ، والتي سمحت ، من خلال التحكم في الأطراف الافتراضية ، لتلقي ردود الفعل عن طريق اللمس. يمكنك أن ترى بمزيد من التفصيل مقتطفات من المحاضرة " التفاعل بين الدماغ والكمبيوتر ".
مملكة التعلم العميق
بالإضافة إلى حقيقة أن خوارزميات "التعلم العميق" تسمح بتحقيق الدقة العالية بالفعل في "التعلم الآلي" ، يمكن الإشارة إلى أن الناس يعملون على "المشكلة العكسية". استنادًا إلى بيانات EEG و MEG السريعة ، يمكنك محاولة استعادة التنشيط الفعلي للخلايا العصبية في المخ ، والذي يظهر الآن ، على سبيل المثال ، بواسطة طريقة الرنين المغناطيسي الوظيفي ، ولكن بدقة زمنية منخفضة للغاية. لا يسع المرء إلا أن يبتهج بالتفاؤل ويؤمن بالنجاح الوشيك لهذا العمل.
هناك مشكلة أخرى في BCI بناءً على EEG أو MEG وهي أن نتائج النشاط في مناطق مختلفة من الدماغ لنفس المكونات تختلف بين المستخدمين ، وعليك أن تتعلم الشبكة العصبية لكل مستخدم ومهمة ، مما يعقد العمل مع النظام ويجعله أكثر تكلفة. ومع ذلك ، قد تكون هناك تغييرات في "نقل التعلم" ، عندما تستخدم الشبكة العصبية بيانات من مستخدمين مختلفين / في مهام مختلفة وإعادة التدريب عبر الإنترنت ، ونتيجة لذلك ، يمكن تخطي خطوة المعايرة. [19]
الأجهزة
أخيرا ، وصلنا إلى الغدد!
من المهم هنا أن نقول عن نقطتين ، من ناحية ، معدات BCI هي مرهقة إلى حد ما ، حيث يلفت الانتباه إليها ، في أحد العروض التي تم عرض الأقطاب الكهربائية المصغرة ، بحيث لا يبرز الشخص في أي شيء. [20]
لسوء الحظ ، لا توجد إمكانية لإدراج صورة أكبر ، ولكن يمكنك الاطلاع على صورة Google .
على الرغم من كل الحجم المصغر ، إلا أنه ليس من المناسب تثبيت هذه الأقطاب ؛ يجب عليك لصق كل قطب كهربائي. للتسريع ، استخدم الأجهزة المختلفة:
- قبعات EEG التي تتميز بثقوب الأقطاب الكهربائية
- الأطواق والخوذات من مختلف التصاميم ، حيث يتم تثبيت موضع الأقطاب الكهربائية بشكل أساسي ، فقط OpenBCI هو الذي يبرز مع Ultracortex ، حيث يمكن إعادة ترتيب الأقطاب الكهربائية اعتمادًا على المهام.
الفكرة الجديدة نسبيًا هي صفائف أقطاب CeeGrid ، للتركيب في منطقة الأذن ، والتي تكون غير مرئية وسهلة التركيب على حد سواء ، ولكن هناك استخدامًا محدودًا ناقصًا ، على الرغم من وجود أعمال توضح أنه من الواقعي استخدام هذا الخيار في ERP BCI [21] .
والمشكلة الثانية هي الحاجة إلى وجود هلام موصل لإشارة عالية الجودة ، ويظهر هنا أن الاختلافات مقبولة ، وأن استخدام الأقطاب الكهربائية الجافة له ما يبرره [22] ، ولكن كل هذا يتوقف على كمية الشعر. على سبيل المثال ، بدأت شركة Florida Research Instruments مؤخرًا في بيع قطب جاف ممدود (على اليسار أدناه في الصورة أدناه) ، والذي يختلف عن الإصدار الأصلي عن طريق زيادة استدارة المسامير ، وكما تعلم ، يسبب مشاعر سلبية أقل للمستخدمين. هناك خيارات أكثر تقدمًا عندما تكون المسامير الموجودة على الأقطاب الكهربائية نفسها مزودة بتوسيد ، وذلك بفضل المادة أو بمساعدة الينابيع (في الصورة أدناه توجد في الوسط وعلى اليمين).
الخاتمة
لن يكون انتشار BCI على الجماهير سريعًا وسهلاً ؛ فالإمكانات المحدودة للغاية لفهم حالات المخ مفتوحة الآن ، لكن التقدم في هذا المجال لا يمكن تجاهله. الشيء الرئيسي هو وجود اتجاه صحيح نحو خفض تكلفة الأجهزة / توفير الأجهزة عن طريق الاشتراك وظهور المشاريع التي تستهدف المتحمسين.
شخصيا ، أنا مسرور جدًا لأن من بين المشاريع الروسية التي تم الترويج لها ، MUSE ، OpenBCI ، بدأت تظهر. في Neuroforum الأخيرة ، التي عقدت في سان بطرسبرغ ، تم عرض:
توسيع الأجهزة المتاحة يجعل منطقة الواجهة جذابة للدراسة والتجريب. عتبة الدخول منخفضة ، يمكنك دائمًا العثور على مهمة مناسبة ، ويمكنك تحسين الخوارزميات على طول الطريق ، واكتساب معارف ومهارات جديدة. ما اتمنى لك
لذلك رأيت منطقة BCI ، دعونا نرى ما سيكون مثيرا للاهتمام العام المقبل.
قام UPD بتصحيح وصف واجهات EBCI ، عن طريق الخطأ ، تم تعيينهم إلى BCI النشط ، وهذا غير صحيح