Beyin Bilgisayar Arayüzü Nedir?

Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA)

Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA), beynin bazı sinyallerini alıp kullanıcı beyninin niyetlerini yansıtacak şekilde bu bilgiyi harici cihaz kontrolüne dönüştürebilen bir sistemdir. Beyin Bilgisayar Arayüzü beyin sinyallerini eyleme çeviren donanım ve yazılım sayesinde; sinirleri, kasları ve ürettikleri hareketleri elektrofizyolojik işaretlerle değiştirir. BBA beyni okumaz ve genel olarak düşünceyi deşifre edemez.  BBA, yalnızca belirli görevler veya olaylarla ilişkili devam eden beyin sinyallerindeki belirli aktivite kalıplarını tespit edebilir ve sınıflandırabilir.

beyin bilgisayar
Beyin Bilgisayar Arayüzü Flowchart

Beyin Bilgisayar Arayüzü Tarihçesi

Beynin elektriksel aktivitesinin keşfedilmesinden yaklaşık 100 yıl sonra ilk beyin bilgisayar arayüzü (BBA) araştırmaları 1973 ile 1977 yılları arasında Jacques Vidal tarafından sunulmuştur [1], [2]. BBA teknolojisi özellikle 1999 yılında yapılan kortikal nöronların doğrudan robotik bir kolu kontrol edebildiğini gösterir ilk deneysel çalışmadan sonra büyük bir aşama kat etmiştir [3]. Bu çalışmadan sonra bu alanda birçok çalışma yapılmıştır. Bunları özetleyen derleme makaleleri [4] ve [5]’te bulunabilir.

EEG’ye dayalı BBA çalışmalarında, görsel uyarılmış potansiyeller (VEP) [6], yavaş kortikal potansiyeller [7], P300 uyarılmış potansiyelleri [8] ve sensorimotor ritimler [9] kullanılmaktadır. Günümüzde, çok çeşitli BBA uygulamaları bulunmaktadır. Bu uygulamalar; kelime işleyiciler, uyarlanmış web tarayıcılar, tekerlekli sandalye ve nöroprotezlerin kullanAımı ve oyunlar [10] olarak sayılabilir.

 

BBA’ların evde kullanımına dönük çalışmalarda epey mesafe alınmıştır. Ancak bu çalışmalar, henüz laboratuvar çalışmaları ya da pilot hasta çalışmaları seviyesindedir ve yaygın kullanıma geçen bir ürün piyasada bulunmamaktadır. Genel kullanım için geliştirilmiş ürünlerin piyasaya çıkarılması son beş yıl içinde hız kazanmıştır. Bunlardan bazıları Emotiv EPOC, NeuroSky, HiBrain, iFocusBand, Muse, openBCI olarak sayılabilir. Bu ürünlerden hastaların özellikle yoğun bakım ortamlarında kullanımına özelleştirilmiş versiyonları bulunmamaktadır. Ayrıca, ülkemizde de bu alanda bilgi birikimi çok sınırlıdır ve zaten yerli bir ürün piyasada bulunmamaktadır.

Kim BBA’ya İhtiyaç Duymaktadır?

  • Beyin motor bölümü hasar görmüş ancak bilişsel özelliğini kaybetmemiş insanlar.
  • Kaslarını iyi hareket ettiremeyenler
  • Kilit – sendromu, multiple skleroz (MS), Amyoorofik Lateral Skleroz (ALS) ve Omurilik yaralanması olan insanlar.
  • Yaşlanmaya bağlı olarak hasta bölgesi artan kişiler, çarpma ve travma sonrası hayatta kalan kişiler vb.

Peki Bu İnsanlar Ne İstiyor?

  • Bu insanlar, sevdikleri ve kendilerine ilgi gösterenlerle iletişim kurmakta zorluk yaşayabilirler
  • Bu insanlar hayatlarını daha rahat yaşayabilmek için dış aygıtları kullanmak isteyebilirler.
  • Bilgisayarla mesajlaşmak isteyebilirler
  • İnternete erişmek isteyebilirler
  • Elektrik düğmesini ve perdeleri açıp kapatmak isteyebilirler.
  • Yiyecek almak için robotik kolu hareket etmek isteyebilirler.
  • Kendi protez kolunu hareket etmek isteyebilirler..

Beyin Bilgisayar Arayüzü Türleri

İki tür BBA vardır, bağımlı ve bağımsız. Bu ayrım, beynin çıktı yollarına olan bağımlılık ile ilgilidir. Aşağıda iki tür arasındaki farklar açıklanmıştır.

1. Bağımlı BBA (Beyin Bilgisayar Arayüzü)

Bağımlı bir BBA sistemi beynin normal çıktı kanallarını kullanır. Bu yüzden de bu tür bir BBA öyle ya da böyle tam olarak işlevsel bir sinir sistemi gerektirir. Popüler bir BBA örneği vermek gerekirse, bedeninin büyük kısmı felçli olan bir hastaya ekranda tek tek harfler gösterilir. Hasta seçmek istediği harf ekranda görününce konsantre olup o harfe bakar. Bu durum, görsel olarak tetiklenen bir potansiyele yol açar (Görsel Tetiklenen Potansiyel – GTP) ve EEG cihazı ile tespit edilebilir. Bunun mümkün olmasının sebebi hastanın konsantre olup belli bir süre baktığı harfin diğer harflere bakma durumuna kıyasla daha yüksek bir GTP oluşturmasıdır.

Her ne kadar bu tür BBA sistemleri bazı durumlarda faydalı olsa da (örneğin kullanım kolaylığı ve düzgün öğrenme eğrisi), sistem çok hasar görmemiş bir sinir sisteminin varlığına dayanır. EEG kullanılıyor olsa da sinyal üretilmesini sağlayan şey göz kasları ve bunları kontrol eden kraniyal sinir hücreleridir.

2. Bağımsız BBA (Beyin Bilgisayar Arayüzü)

Bağımsız bir BBA sistemi sağlam bir çevresel sinir sistemi gerektirmez. Böyle bir Beyin Bilgisayar Arayüzü sadece kullanıcının “eğilimleri”ne dayanır.

Yukarıdaki harf seçme örneğine dönecek olursak, eğer bağımsız Beyin Bilgisayar Arayüzü kullanılırsa kullanıcının tek yapması gereken istediği harfi düşünmektir. Bu mekanizmada gözün hareketi ya da kontrolü ile ilgili hiçbir şey söz konusu değildir. Bu durumda EEG tarafından tespit edilen P300 potansiyelidir

Elektrotları Nasıl Yerleştirmeliyiz?

  • Sağ hareket görüntüsü tarafından çağrılan aktivite, konum C3’teki elektrotta (merkez sol) en belirgindir.
  • El hareketi görüntüleri tarafındaki aktiviteler, kontralateral (ters) taraftadır.
  • Ayak hareket görüntüleri, Cz üzerinde çağrı yapar.
  • Karşılık gelen kortikal alanlar beyinde çok yakın olduğu için sağ ve sol ayak hareketleri arasındaki ayrım EEG’de mümkün değildir.
beyin elektrot yerleşimi
Beyin Elektrot Yerleşimi

 

 

Kaynaklar:

[1] J.J. Vidal, (1973) “Direct brain–computer communication”, Ann. Rev. Biophys. Bioengng, 2, 157–158.

[2] J.J. Vidal, (1977) “Real-time detection of brain events in EEG”, IEEE Proc., 65, 633–664.

[3] J.K. Chapin, K.A. Moxon, R.S. Markowitz ve M.A. Nicolelis, (1999) “Real-time control of a robot arm using simultaneous recorded neurons in the motor cortex”, Nature Neurosci., 2, 664–670.

[4] L.F. Nicolas-Alonso ve J. Gomez-Gil, (2012) “Brain computer interfaces, a review”, Sensors, 12, 1211-1279.

[5] R. Padmavathi ve V. Ranganathan, (2014) “A review on EEG based brain computer interface systems” Int. J. Emerging Tech. and Adv. Eng., 4(4), 683-696.

[6] T. Cao, X. Wang, B. Wang, C.M. Wong, F. Wan, P.U. Mak, P.I. Mak ve M.I. Vai, (2011) “A high rate online SSVEP based brain-computer interface speller”, 5th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER), 465–468.

[7] N. Birbaumer, (2003) “Just short of telepathy: can you interact with the outside world if you can’t even blink an eye?”, Psychology Today.

[8] F. Piccione, F. Giorgi, P. Tonin, et al., (2006) “P300-based brain computer interface: Reliability and performance in healthy and paralysed participants”, Clin Neurophysiol 117 (3), 531-537.

[9] A. Kübler ve K.R. Müller, (2007) “An introduction to brain computer interfacing” In Guido Dornhege, Jose del R. Millán, Thilo Hinterberger, Dennis McFarland, and Klaus-Robert Müller, editors, Toward Brain-Computer Interfacing, pages 1-25. MIT press, Cambridge, MA.

[10] L.D. Liao, C.Y. Chen, I.J. Wang, S.F. Chen, S.Y. Li, B.W. Chen, J.Y. Chang, C.T. Lin, (2012) “Gaming control using a wearable and wireless EEG-based brain-computer interface device with novel dry foam-based sensors.” J Neuroeng Rehabil., 28, 9:5.

 

Ahmet Doğan
Follow Me

Ahmet Doğan

Araştırmacı - Yazar
Elektrik - Elektronik Mühendisliğinden 2014'te mezun oldu. Aynı alanda Yüksek Lisans eğitimine devam ederken, aynı zamanda ULUSLARARASI İLİŞKİLER lisans bölümünü okumaktadır. İnsan Hakları alanında ve Mülteci alanında Uluslararası bir Sivil Toplum Kuruluşunda çalışmaktadır.
Ahmet Doğan
Follow Me

Ahmet Doğan

Araştırmacı - Yazar Elektrik - Elektronik Mühendisliğinden 2014'te mezun oldu. Aynı alanda Yüksek Lisans eğitimine devam ederken, aynı zamanda ULUSLARARASI İLİŞKİLER lisans bölümünü okumaktadır. İnsan Hakları alanında ve Mülteci alanında Uluslararası bir Sivil Toplum Kuruluşunda çalışmaktadır.

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir