न्यूरो इंटरफेस आज

माउस के आविष्कार के बाद से आधी सदी बीत गई है, और यह अभी भी उन मुख्य तरीकों में से एक है जो एक व्यक्ति कंप्यूटर के साथ इंटरैक्ट करता है। मैं बीसीआई क्षेत्र में नवीनतम घटनाओं के बारे में जानने के लिए संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के लिए एचएसई संस्थान में एक सम्मेलन में गया, जो क्षितिज से परे है, और इसलिए बहुत दिलचस्प है।

मैंने संबंधित कहानी के लिए एक लेख में सम्मेलन की रिपोर्ट को संशोधित किया। मैं कुछ पलों को सरल करता हूं और छोड़ता हूं, और अन्य घटनाओं से अपनी कुछ टिप्पणियों और रिपोर्टों को पूरक करता हूं। इसे पढ़ने के बाद, मुझे आशा है कि आपको इस क्षेत्र में बीसीआई और वर्तमान स्थिति के दृष्टिकोण की एक आम समझ होगी। मूल व्याख्याओं के लिए मूल लेखों को संदर्भित करना बेहतर है, सौभाग्य से, लगभग सब कुछ सार्वजनिक डोमेन में है।

कहानी

बीसीआई का इतिहास 1973 में टॉवर्ड प्रत्यक्ष मस्तिष्क-कंप्यूटर संचार [1] के प्रकाशन के साथ शुरू हुआ, जहां जैक्स विडाल ने मानव-मशीन संचार के लिए विचार प्रस्तुत किए और ऐसे उद्देश्यों के लिए ईईजी सिग्नल विश्लेषण के लिए एक प्रयोगशाला का वर्णन किया। एक दशक बाद, वोल्पा ने बीसीआई के उपयोग पर ध्यान केंद्रित किया ताकि लकवाग्रस्त लोगों की मदद की जा सके और बीसीआई [2] की अवधारणा का वर्णन किया:

मुख्य बीसीआई कार्यान्वयन ने अलगाव सिंड्रोम वाले लोगों के लिए पाठ में प्रवेश करना संभव बना दिया। सिस्टम का उपयोग करना मुश्किल था, क्योंकि उपयोगकर्ता को एक लंबे प्रशिक्षण से गुजरना पड़ा [3], इसके विपरीत, P300 की मान्यता के आधार पर "स्पेलर" थे - एक घटक जो तब होता है जब कोई व्यक्ति एक विकल्प बनाता है, जो उपयोगकर्ता के लिए आवश्यकताओं को कम कर देता है [4] ।

90 के दशक में, विषय अधिक से अधिक ज्ञात हो गया, विशेष रूप से मशीन सीखने की तकनीक के आगमन के साथ [5]। बीसीआई की बढ़ती विश्वसनीयता के साथ, लोग अपने अनुप्रयोगों को नए क्षेत्रों में विस्तारित करने में रुचि रखते हैं।

थोरस्टेन ज़ैंडर ने निम्नलिखित बीसीआई वर्गीकरण का प्रस्ताव किया [6]:

• सक्रिय बीसीआई - उपयोगकर्ता बिना शर्त कमांड शुरू करता है
• रिएक्टिव बीसीआई - उपयोगकर्ता सिस्टम एक्सपोज़र के जवाब में कमांड शुरू करता है
• निष्क्रिय बीसीआई - उपयोगकर्ता एक कमांड नहीं देता है, लेकिन सिस्टम अपनी स्थिति को पढ़ता है और विश्लेषण करता है

अलग-अलग, यह मस्तिष्क की उत्तेजना के सवाल पर विचार करने के लायक है, यह विषय, हालांकि सीधे बीसीआई से संबंधित नहीं है, एक संबंधित तकनीक है जो बीसीआई की नियंत्रण क्षमताओं का विस्तार करती है।

बीसीआई को संकेत प्राप्त करने की विधि द्वारा भी वर्गीकृत किया जा सकता है:

• आक्रामक (प्रत्यारोपित इलेक्ट्रोड, ईसीओजी और अन्य)
• गैर-आक्रामक ( ईईजी , एनआईआरएस और अन्य)

ईईजी सिग्नल प्राप्त करने का सबसे आम तरीका है, इसलिए, जब तक कि अन्यथा संकेत न दिया जाए, मेरा मतलब है कि डिफ़ॉल्ट रूप से।

सक्रिय बीसीआई

Basketparadigm

यह काल्पनिक आंदोलनों को सक्रिय करके नियंत्रण की संभावना का प्रतीक है। तथ्य यह है कि मोटर प्रांतस्था कॉम्पैक्ट रूप से सिर के केंद्र में स्थित है, इसलिए शरीर के विभिन्न हिस्सों की काल्पनिक आंदोलनों को अच्छी तरह से वर्गीकृत किया जाता है और बीसीआई का निर्माण करने के लिए उपयोग किया जाता है। इस तरह के बीसीआई के साथ काम करने के लिए, उपयोगकर्ता को मानसिक रूप से कल्पना करने की आवश्यकता होती है कि वह शरीर के विभिन्न हिस्सों में कैसे हलचल करता है।

प्रयोगों की सुविधा के लिए, वैज्ञानिक अपने स्वयं के ढांचे विकसित कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, बीसीआईएलएबी । उनकी मदद से, काल्पनिक आंदोलनों का उपयोग करके संदेह करने की क्षमता का प्रदर्शन करने के लिए एक प्रयोग किया गया था। परिणाम 80% था - परिणाम ऐसी स्थितियों में है जब किसी व्यक्ति के पास सामान्य विकल्प होते हैं, लेकिन सराहनीय है, विशेष रूप से एक अप्रस्तुत प्रतिवादी [7] के लिए।

विमान सिम्युलेटर के लिए क्षितिज को नियंत्रित करने के लिए उसी दृष्टिकोण का उपयोग किया गया था। परिणाम मिश्रित हैं, 3 उत्तरदाताओं के लिए वे 94% का परिणाम प्राप्त करने में कामयाब रहे, 4 अधिक 64% और तीन और के लिए 60% से कम। सफलता इस तथ्य में निहित है कि पहले ट्रिनिटी ने विमान को उसी तरह से उड़ाया था जैसे पतवार। शेष पायलटों को आंतरिक स्थिति पर पर्याप्त रूप से ध्यान केंद्रित नहीं किया गया था और मांसपेशियों के आंदोलनों को बनाया गया था, जिसने नियंत्रण में नकारात्मक योगदान दिया।

पुनर्वास प्रणाली

मोटर कमांडों को पहचानने वाले बीसीआई का अच्छी तरह से अध्ययन किया गया है और पहले से ही स्ट्रोक के रोगियों के पुनर्वास के लिए उपयोग किया जा रहा है: लकवाग्रस्त अंगों को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक टूटे हुए कनेक्शन को बहाल करने के लिए। पावेल बोबरोव ने हाथों के मोटर कार्यों की बहाली के लिए एक पुनर्वास परिसर के नैदानिक ​​परीक्षणों के परिणामों का प्रदर्शन किया, जो उपयोग की प्रभावशीलता साबित हुई। इसके अलावा, उन रोगियों के लिए एक महत्वपूर्ण अंतर है जिन्होंने एक महीने बाद पुनर्वास शुरू किया था और एक स्ट्रोक के 6 महीने बाद, जितनी जल्दी पुनर्वास शुरू होता है, उतना अच्छा प्रभाव होता है। [11]

G.tec के प्रमुख Gunter Edlinger ने पुनर्वास के लिए विशेष जिम के काम के बारे में बात की, एक दिलचस्प बात यह है कि पुनर्वास प्रक्रिया में चरम सीमाओं की विद्युत उत्तेजना को जोड़ा गया था, और यदि ऊपर विद्युत-यांत्रिक स्थापना का उपयोग किया गया था, तो इलेक्ट्रिक उत्तेजना है, जो कॉम्प्लेक्स की लागत को कम करती है।

यदि आप खेल के तत्वों को जोड़ते हैं और प्रक्रिया में प्रतिस्पर्धा करते हैं, तो भागीदारी अधिक होगी, जिसका अर्थ है कि रोगी पुनर्वास से बेहतर तरीके से गुजरेंगे। एचएसई बायोइलेक्ट्रिक इंटरफेस सेंटर में, एलेक्सी ओसाची के नेतृत्व में, पुनर्वास प्रक्रिया में सुधार के लिए प्रोटोटाइप विकसित किए गए थे। वीडियो दो लोगों के लिए एक प्रोटोटाइप प्रणाली को प्रदर्शित करता है, जहां वे पोत को नियंत्रित करते हैं, काल्पनिक मोटर कमांड को निष्पादित करते हैं, पोत को उनकी दिशा में झुकाव करने की कोशिश करते हैं:

एकल खिलाड़ी खेल:

या, उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रोड की एक कॉम्पैक्ट सरणी का उपयोग करके मांसपेशी गतिविधि द्वारा लिखावट को पहचानने के लिए एल्गोरिथ्म आपको लिखी गई चीज़ों को फिर से बनाने की अनुमति देता है: [१२]


उनके काम का शिखर एक्सोएलेट परियोजना में बीसीआई पर काम है, जो विकलांग लोगों को स्वतंत्र रूप से स्थानांतरित करने या पुनर्वास के लिए उपयोग करने की अनुमति देता है।

इनवेसिव बीसीआई एक अधिक जटिल विषय है, और प्रयोग अब जानवरों या उन लोगों पर किया जा रहा है जिनके पास चिकित्सा कारणों से इलेक्ट्रोड स्थापित हैं। अध्ययनों की एक श्रृंखला पर प्रकाश डाला गया, जिसमें पता चला कि न केवल व्यक्तिगत घटकों (सभी समान काल्पनिक आंदोलनों) का निर्धारण करना संभव है, बल्कि आंदोलन, ध्यान, और आपस में टकटकी की दिशा को भी साझा करना है। समारा में सम्मेलन से एक समान रिपोर्ट की रिकॉर्डिंग उपलब्ध है।

प्रतिक्रियाशील बीसीआई

एक प्रतिक्रियाशील बीसीआई का एक क्लासिक उदाहरण P300 प्रभाव पर आधारित "स्पेलर" है, यह "लहर" है जो प्रदर्शित उत्तेजना के विकल्प के जवाब में दिखाई देता है, लेकिन "स्पेलर" में, ऐसी उत्तेजना वर्णमाला या कमांड के वर्णों को एक निश्चित तरीके से एन्कोड किया जाता है। उपयोगकर्ता को मानसिक रूप से उत्तेजनाओं के साथ बातचीत करनी चाहिए जो सिस्टम दिखाता है - चयनित चरित्र के चमक की संख्या की गणना करें।

यह असंभव नहीं है कि न्यूरोकैट परियोजना का उल्लेख किया जाए , जो विकलांग लोगों को संवाद करने की अनुमति देता है:

निष्क्रिय बीसीआई

निष्क्रिय बीसीआई का मूल विचार किसी व्यक्ति की स्थिति का आकलन है, उदाहरण के लिए, संज्ञानात्मक भार (कार्यभार) का आकलन, इसे प्रशिक्षण प्रणालियों में लागू किया जा सकता है, इस समस्या को हल करने के लिए एक अध्ययन किया गया था।

क्लासिफायर को निम्नलिखित कार्यों पर प्रशिक्षित किया गया था:

• एक उच्च भार के लिए, प्रतिवादी ने 3-4 के साथ सरल विकल्पों को छोड़कर, 3-4 अंकों से 1-2 अंकों को घटा दिया।
• एक हल्के भार के लिए, उन्होंने प्रतिवादी को एक सुखद स्मृति पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कहा।

एल्गोरिथ्म की सटीकता 70% थी। क्लासिफायर को अन्य कार्यों (गुणन, हाथापाई खेल) पर परीक्षण किया गया था, और समान सटीकता प्राप्त की, जिससे इस तथ्य की पुष्टि होती है कि क्लासिफायर को व्यक्ति और कार्यों से स्वतंत्र किया जा सकता है। [13]
सर्जरी [14] के दौरान सर्जन को नियंत्रित करने के लिए इस विचार को लागू किया जा सकता है। सिम्युलेटर पर विभिन्न जटिलता के हेरफेर के निष्पादन के दौरान सर्जन पर भार का निर्धारण करने का कार्य हल किया गया था। सिस्टम ने यह निर्धारित करना सीख लिया है कि सर्जन उच्च सटीकता के साथ ऑपरेशन कैसे करता है।

एक अन्य विकल्प छूट की डिग्री को मापने के लिए है। इंटरएक्टिव इंस्टॉलेशन के आगंतुक की स्थिति के आधार पर, म्यूज़ियम ऑफ साइलेंस ने एक जीवंत तस्वीर बनाई, जिसने उनके आंतरिक राज्य को प्रतिबिंबित किया। [15]

निष्क्रिय बीसीआई का उपयोग नियंत्रण कार्यों के लिए भी किया जा सकता है, बल्कि किसी व्यक्ति को कर्सर पर प्रत्यक्ष नियंत्रण नहीं देने के लिए मूल दृष्टिकोण, लेकिन केवल यह निर्धारित करने का अधिकार है कि कर्सर लक्ष्य के लिए सही रास्ते के साथ आगे बढ़ रहा है या नहीं। प्रयोग छोटे 4x4 और 6x6 डॉट्स मैट्रिसेस पर किया गया था। सबसे पहले, सिस्टम को बिंदु के मनमाने आंदोलन पर प्रशिक्षित किया गया था, और व्यक्ति का कार्य यह निर्धारित करना था कि क्या बिंदु सही दिशा में आगे बढ़ रहा है, तो हमने इसे लाइव मोड में परीक्षण किया और पाया कि परिणाम इष्टतम पथ के करीब है। [१६] आप प्रदर्शन देख सकते हैं।

मिडास स्पर्श समस्या और ई-बीसीआई इंटरफेस

टकटकी की मदद से कर्सर को नियंत्रित करना एक सरल कार्य है जिसे आई-ट्रैकर (उर्फ वीडियोकोलोग्राफी) की मदद से हल किया जा सकता है। लेकिन इन इंटरफेस में समस्याएं हैं, उदाहरण के लिए, अनैच्छिक आंख आंदोलनों और पसंद की समस्या, वैसे, इसे बहुत प्रतीकात्मक रूप से मिडास की टच समस्या कहा जाता है, फ्रायज राजा, किसी भी स्पर्श ने आइटम को सोने में बदल दिया। निष्क्रिय बीसीआई का उपयोग इन समस्याओं को हल करता है।

दृष्टिकोण जहां सक्रिय बीसीआई का उपयोग विकल्प बनाने के लिए किया गया था जब आंखों पर नज़र रखने वाले का उपयोग करके नियंत्रण लंबे समय से जाना जाता है, लेकिन यह गति में भिन्न नहीं होता है। अध्ययन, जहां उत्तरदाताओं ने नासा टीएलएक्स स्केल का उपयोग करके अलग-अलग चयन विधियों का मूल्यांकन किया, ने दिखाया कि बीसीआई विकल्प किसी वस्तु के चयन के लिए लंबे समय से तय विकल्प की तुलना में समय में तेज नहीं है, लेकिन बीसीआई कम निराशा पैदा करता है [10]।

टॉर्स्टन ज़ेंडर टीम के आगे के काम से पता चला कि किसी वस्तु पर सचेतन निर्धारण और 90% की सटीकता के साथ अचेतन के बीच अंतर करना संभव है [17]। प्रयोग के लिए, "ओडबॉल" प्रतिमान का उपयोग किया गया था - प्रतिवादी ने आंकड़ों की एक श्रृंखला के माध्यम से देखा जिसमें वह विचलित आंकड़ों के साथ संयोजन में चुनना चाहता है।

सर्गेई शिश्किन ने उपरोक्त दृष्टिकोण [8] के सुधार के बारे में बताया। उनके समाधान का एक महत्वपूर्ण प्लस चयन दर में 300ms - 500ms की कमी है, जिसके लिए बहुत तेज़ वर्गीकरण की आवश्यकता होती है, इसके लिए ईईजीनेट का उपयोग किया गया था [9]।

ध्यान तंत्र - यह एक अलग विषय है जो बीसीआई के दायरे का विस्तार कर सकता है और एडीएचडी के साथ रोगियों के पुनर्वास के लिए सिस्टम बना सकता है, मेहदी ओरदिखानी अपने टेडटॉक में मूल विचार के बारे में बात करते हैं

उत्तेजना

प्रयोगों की नैतिकता का सवाल तंत्रिका विज्ञान के लिए बहुत तीव्र है, और जानवर सीमाओं से परे अनुसंधान का खामियाजा उठाते हैं। क्या होगा अगर हम मस्तिष्क में एक विशिष्ट क्षेत्र पर काम करना चाहते हैं? अब यह केवल प्रत्यारोपित इलेक्ट्रोड के साथ ही संभव है। लेकिन, उदाहरण के लिए, प्रकृति में ऐसे जीव होते हैं जो चुंबकीय क्षेत्र के प्रति संवेदनशील होते हैं, मिशिगन विश्वविद्यालय से गैलिट पेल्ड टीम ने इस जीन को मछली से अलग किया, उन्हें चूहों से मिलवाया और चुंबकीय क्षेत्र की कार्रवाई द्वारा उनके व्यवहार को नियंत्रित करना सीखा [18]। इस प्रकार, वांछित क्षेत्रों पर लक्षित प्रभाव पड़ना संभव है, उदाहरण के लिए, मिर्गी के दौरे को रोकना।

और रीसस बंदरों पर मिखाइल लेबेडेव से आक्रामक इंटरफेस के अध्ययन का एक पूरा समूह: एक मस्तिष्क-कंप्यूटर-मस्तिष्क इंटरफ़ेस का निर्माण किया गया था, जो स्पर्शनीय प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए, आभासी अंगों को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। आप अधिक विस्तार से देख सकते हैं व्याख्यान " मस्तिष्क और कंप्यूटर के बीच इंटरफ़ेस ।"

दीप लर्निंग का साम्राज्य

इस तथ्य के अलावा कि "गहरी सीखने" के एल्गोरिदम "मशीन सीखने" की पहले से ही उच्च सटीकता प्राप्त करने की अनुमति देते हैं, यह ध्यान दिया जा सकता है कि लोग "उलटा समस्या" पर काम कर रहे हैं। तेजी से ईईजी और एमईजी डेटा के आधार पर, आप मस्तिष्क में न्यूरॉन्स की वास्तविक सक्रियता को बहाल करने का प्रयास कर सकते हैं, जो अब दिखाया गया है, उदाहरण के लिए, एफएमआरआई विधि द्वारा, लेकिन बहुत कम लौकिक रिज़ॉल्यूशन के साथ। कोई केवल आशावाद पर आनन्दित हो सकता है और इस काम की आसन्न सफलता में विश्वास कर सकता है।

ईईजी या एमईजी पर आधारित बीसीआई की एक और समस्या यह है कि एक ही घटकों के लिए मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्रों में गतिविधि के परिणाम उपयोगकर्ताओं के बीच भिन्न होते हैं, आपको प्रत्येक उपयोगकर्ता और कार्य के लिए तंत्रिका नेटवर्क सीखना होगा, जो सिस्टम के साथ काम को जटिल बनाता है और अधिक महंगा बनाता है। हालांकि, "लर्निंग ट्रांसफर" के साथ बदलाव हो सकते हैं, जब तंत्रिका नेटवर्क अलग-अलग उपयोगकर्ताओं से डेटा का उपयोग करता है / अलग-अलग कार्यों में और ऑनलाइन रेट्राईन करता है, परिणामस्वरूप, अंशांकन चरण को छोड़ दिया जा सकता है। [19]

हार्डवेयर

अंत में, हम ग्रंथियों से मिल गए!

यहां 2 बिंदुओं के बारे में कहना जरूरी है, एक तरफ, बीसीआई के लिए उपकरण बल्कि बोझिल हैं, इसमें व्यक्ति ध्यान आकर्षित करता है, एक प्रदर्शन में लघु इलेक्ट्रोड का प्रदर्शन किया गया था, जैसे कि व्यक्ति किसी भी चीज में बाहर खड़ा नहीं होता है। [20]

दुर्भाग्य से, एक बड़ी तस्वीर डालने की कोई संभावना नहीं है, लेकिन आप Google फ़ोटो के माध्यम से देख सकते हैं।

सभी लघु आकार के बावजूद, इन इलेक्ट्रोड को स्थापित करना सुविधाजनक नहीं है, आपको प्रत्येक व्यक्तिगत इलेक्ट्रोड को गोंद करना होगा। विभिन्न उपकरणों का उपयोग करने के लिए:

• ईईजी कैप जिसमें इलेक्ट्रोड के लिए छेद चिह्नित हैं
• विभिन्न डिजाइनों के हुप्स और हेलमेट, जहां मूल रूप से इलेक्ट्रोड की स्थिति तय की जाती है, केवल ओपनबीसीआई अल्ट्राकोर्टेक्स के साथ खड़ा है, जिसमें कार्यों के आधार पर इलेक्ट्रोड को फिर से व्यवस्थित किया जा सकता है।

कान के क्षेत्र में बढ़ते रहने के लिए एक अपेक्षाकृत ताज़ा विचार सीग्रिड इलेक्ट्रोड का सरणियाँ है, जो अदृश्य और आसानी से स्थापित दोनों हैं, लेकिन एक महत्वपूर्ण ऋण सीमित उपयोग है, हालांकि ऐसे काम हैं जो बताते हैं कि ईआरपी बीसीआई के लिए इस विकल्प का उपयोग करना यथार्थवादी है [21] ।

और दूसरी समस्या उच्च-गुणवत्ता वाले संकेत के लिए एक प्रवाहकीय जेल की आवश्यकता है, यह यहां दिखाया गया है कि मतभेद स्वीकार्य हैं, और सूखे इलेक्ट्रोड का उपयोग उचित है [22], लेकिन यह सब बालों की मात्रा पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, हाल ही में फ्लोरिडा रिसर्च इंस्ट्रूमेंट्स ने एक लम्बी सूखी इलेक्ट्रोड (नीचे की तस्वीर में, बाईं ओर) बेचना शुरू किया, जो कि मूल संस्करण से पिंस की अधिक गोलाई द्वारा भिन्न होता है और जैसा कि आप जानते हैं, उपयोगकर्ताओं के लिए कम नकारात्मक भावनाओं का कारण बनता है। इससे भी अधिक उन्नत विकल्प हैं जब इलेक्ट्रोड पर पिन खुद को कुशनिंग, सामग्री के कारण या स्प्रिंग्स की मदद से सुसज्जित किया जाता है (नीचे की तस्वीर में वे केंद्र में और दाईं ओर हैं)।

निष्कर्ष

बीसीआई को जन-जन तक फैलाना त्वरित और आसान नहीं होगा, मस्तिष्क की स्थिति को समझने के लिए बहुत सीमित संभावनाएं अब खुली हैं, लेकिन इस क्षेत्र में प्रगति को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। मुख्य बात यह है कि सदस्यता द्वारा उपकरणों की लागत को कम करने / उपकरणों को प्रदान करने और उत्साही लोगों के उद्देश्य से परियोजनाओं के उद्भव के लिए एक सही प्रवृत्ति है।

व्यक्तिगत रूप से, मुझे बहुत खुशी है कि प्रचारित एमओटीएस, एमयूएसई, ओपनबीसीआई के बीच, रूसी परियोजनाएं दिखाई देने लगी हैं। हाल ही में, सेंट पीटर्सबर्ग में आयोजित न्यूरोफ़ोरम का प्रदर्शन किया गया था:

• न्यूरोएन्थफेस ऑपोरिथोग्राफ
• न्यूरो लैब "यंग न्यूरोफिज़ियोलॉजिस्ट-इंजीनियर"
• FreeEEG32 परियोजना
• ईईजी स्मार्टबीसीआई पर आधारित पुनर्वास जटिल आईब्रेन

उपलब्ध उपकरणों का विस्तार अध्ययन और प्रयोग के लिए इंटरफ़ेस क्षेत्र को आकर्षक बनाता है। प्रवेश सीमा कम है, आप हमेशा एक पर्याप्त कार्य पा सकते हैं, और आप सभी तरह के एल्गोरिदम में सुधार कर सकते हैं, नए ज्ञान और कौशल प्राप्त कर सकते हैं। मैं तुम्हें क्या चाहता हूँ?

इसलिए मैंने बीसीआई क्षेत्र को देखा, चलो देखते हैं कि अगले साल क्या दिलचस्प होगा।

यूपीडी ने ईबीसीआई इंटरफेस का विवरण सही किया, गलती से उन्हें सक्रिय बीसीआई को सौंपा गया था, जो सच नहीं है