Bilgiustam
Türkiye'nin Bilgi Sitesi

Beyin-Bilgisayar Arayüz Teknolojilerine İlişkin Bilgiler

0 36

Çoğu kişi, gerçek dünyadaki nesneleri günlük olarak rutin olarak manipüle etmektedir. Ancak, örneğin ciddi sinir sistemi hasarına maruz kalan bazı kişiler, bu gerekli ve temel beceriden yoksun olabilirler. Öte yandan, nesnelerin manipülasyonlarını yalnızca ellerle sınırlamayabilir, ancak bir insan vücudunun bir parçası değil, yine de kişinin iradesi tarafından kontrol edilen ve belirli hedef manipülasyonu için uygun olan bazı harici aktüatörleri hayal edebilir.
Bir insanın yeteneklerinin böyle bir ikamesi veya eklenmesi, modern dünyada kesinlikle memnuniyetle karşılanmaktadır. Ve bahsedilmesine rağmen, fikir cazip görünmektedir ve sorunun ana bileşenini çözmedeki zorluk nedeniyle gelişimi uzun süre askıya alınmıştır. Buradaki kilit bileşen, insan zihninde doğan komutları herhangi bir türden harici cihaza iletmek ve mümkün olduğunca kesin yorumlamaktır. Bu görev, beyinbilgisayar arayüz teknolojisi (veya kısaca BCI’lar) ile bir seviyede gerçekleştirilebilir. BCI sorunu birkaç on yıl önce belirtilmiştir ve o zamandan beri, pek çok temel atılmış ve bu konu ile ilgili hala birçok keşif vardır.
Günümüzde, farklı ilkeler üzerine inşa edilen birçok BCI “türü” vardır. Birçok BCI çeşidi arasında, insan serebral korteksinin aktivite modellerinin tescili, yorumlanması veya sınıflandırılmasına dayanan, mevcut ensefalografik yöntemlerden biri ile kaydedilen en popüler olanı vurgulanmaktadır. Başka paradigmalar da vardır, ancak elektroensefalogram (EEG), manyetoensefalogram (MEG), fMRI vb. Gibi çoğu ensefalografik yönteme dayalı olarak BCI gerçekleştirmeye izin veren yalnızca bir tanesinden bahsedilmektedir. (MEG gerçekleştirme).
Bu tür gerçeklemelerin tümü, genellikle hantal tasarım nedeniyle pratik değere sahip değildir. Ek olarak, ışığın yayılmasına ve canlı dokularla etkileşime dayalı olarak nispeten yakın zamanda geliştirilmiş “tam” yeni bir ensefalografik yöntemler ailesini düşünülmesi gerekir. Buradaki ışık, geniş anlamda – farklı dalga boylarının (yani görünür, kızılötesi ve – ortadaki bir şey – yakın kızılötesi) radyasyon olarak ele alınmalıdır. Bu nedenle, yakın kızılötesi spektrometri yöntemi uygulamaya konulabilir, bu da bilimsel ve pratik hedeflere ulaşmak ve sinir sistemi üzerinde ek temel sonuçlar elde etmek için başka bir yol sağlar.

Materyalin Analizine Dair Temeller

Beyin-Bilgisayar Arayüz Teknolojilerine İlişkin BilgilerSöz konusu alandaki günümüzdeki araştırma düzeyini değerlendirmek için, mevcut araştırma raporları aracılığıyla bilimsel topluluğa iletilen bilgiler olan devam eden çalışmaları bir şekilde karakterize etmek gerekir. Böyle bir görevi başarmak için, bu nesneler için bir tür sınıflandırma getirilmelidir. Böylelikle metinlerin genel analizi ve anahtar kelimelerin analizi ile gerçekleştirilen yayınların hiyerarşik sınıflandırma sistemi ortaya çıkmaktadır. Bu sınıflandırma sistemi, daha fazla bilginin organize edildiği bir çerçeve oluşturur.
Bu sınıflandırma sistemi, en çok kullanılan mevcut makaleler ve bunların anahtar kelimelerinin analizi ile oluşturulmuştur. Bu sistem “ortaya çıkmıştır” yani emsaller üzerine kurulmuştur. Hiyerarşide halihazırda mevcut olan kategorilerden biriyle ilgili olmayan bir yayının ortaya çıkması durumunda, yeni kategori ayrılmıştır.
Beyin-Bilgisayar Arayüz Teknolojilerine İlişkin BilgilerBir hiyerarşi ağacının kökleri, yayınların temel türleridir; örneğin, araştırma ister gözden geçirme olsun, ister ERS / ERD- veya EP paradigmalarındaki gerçek deneylerin açıklamasını temsil etsin (olayla ilişkili senkronizasyon / senkronizasyon çözme veya uyarılmış potansiyeller) hepsi yeni benzersiz bir araştırma yönteminin açıklamasını temsil eder.
İkinci alt tip, BCI’nin işleyen modeli üzerine gerçek deneyler, NIRS deneyleri için “klasik” tanımı (örneğin, çeşitli hafıza görevleri, parmak veya avuç içi dokunma, zihinsel aritmetik), vb. Gibi açıklanan deney türleri tarafından oluşturulmuştur. Son kategori “klasik olmayan” deneyle, yani zihinsel görevler veya problem çözme ile ilgiliydi ve nadiren ya da daha önce hiç yayınlanmadı. Verilen alt tipin ayrı bir kategorisi, hızlı optik sinyaller (FOS) veya sinyal ortalamalı veya ortalamasız “optik uyarma potansiyelleri” kaydı olarak tahsis edilmiştir. Bağlanabilirlik ve optogenetik üzerine yapılan araştırmalar, BCI bağlamında yalnızca bir destek değeri oluşturdukları için sınıflandırma sistemine dahil edilmemiş ve ayrı ele alınmıştır.
Üçüncü alt tür, BCI makalesinde ele alınan alt tipin “karma” olup olmadığıdır. Ayrı EEG ve NIRS ölçümlerinin yanı sıra, EEG + NIRS hibritleri ve başka türden hibritler, örneğin orada NIRS + fMRI ile ilgili çalışmalar vardır. Dördüncü sınıflandırma kriteri, ölçümlerin yapıldığı beyin alanıydı (örneğin, motor alanları, insan serebral korteksinin ön ve prefrontal alanları, temporal alan, oksipital korteks veya başka bir şey, örneğin EEG ölçümleri motor alanlar üzerinden yapıldı) ve NIRS ölçümleri ön ve prefrontal alanlar üzerindedir. Beşinci kriter, makalede açıklanan hedef veya hedefe ulaşılıp ulaşılmadığı, yani çalışmanın yazarlar tarafından başarı olarak değerlendirilip değerlendirilemeyeceğiydi.
Nihayet, ortaya çıkan hiyerarşik sınıflandırmanın altıncı alt türü, bazı özel özelliklerin veya benzersiz özelliklerin sunulduğu makalelere ayrıldı. Bu özellikler arasında, “işte kaç tür deney tanımlandığı ve yürütüldüğü, kağıt tarafından rapor edildiği” veya BCI’nın robotun veya harici yardımcı aktüatörün yönetimi için işte kullanılıp kullanılmadığı vb.dir. Elbette verilen sınıflandırma tam değildir ve kapalı bir sistemdir ve ayrıca benzersiz değildir.
Beyin-Bilgisayar Arayüz Teknolojilerine İlişkin BilgilerBununla birlikte, uygulaması oldukça haklıdır, çünkü en azından “bir dereceye kadar” kararlıdır, yani yeni bilgi ilavesine karşı sağlam ve kararlıdır. Gerçekte, sınıflandırma yapısının, dikkate alınan havuzdan rastgele seçilen yaklaşık 25 yayının işlenmesinden sonra değişmeyi bıraktığı gerçeği göz önüne alındığında böyle bir sonuca varmak mümkündür. Ayrıca, doğaları gereği analiz sırasında dikkate alınan bir yayın havuzunda sunulmayan, ancak sınıflandırma sistemine dahil edilen (veya daha iyisi dahil edilen) bazı kategoriler olduğuna dikkat etmek gerekir. Örneğin, bir biyolojik doku aracılığıyla yayılan ışığın dağılımını ve bu sürecin fiziksel özelliklerini anlatan bir araştırma sınıfı, BCI ile yalnızca dolaylı olarak bağlantılı olan FOS, vb.’dir.
Bu tür araştırmaların odak noktası, BCI’ın pratik uygulamalarından, NIRS cihazlarından herhangi birinin temelini oluşturan genel fiziksel yasalara ve sinir sisteminin temel araştırmalarına kaydırılmıştır. Bununla birlikte, bazı işlenmiş kağıtlar ek olarak son kategori ile sınıflandırılabilir, ancak açıklanan sınıflandırma sisteminin ana konusuyla (yani kök dallarından uzak) uzak ilişkileri göz önünde bulundurulabilir.
Sonuç olarak; beyin-bilgisayar arayüzlerinde (BCI) uygulanan yakın kızılötesi spektrometre (NIRS) ve ilgili yöntemlerin kapsamlı bir incelemesini sunar. Bu tür cihazların temel fiziksel prensipleri araştırmalarla açıklanmıştır. İncelemeler söz konusu alanın dinamikleri ve perspektiflerindeki son gelişmelerin bir özetini sunaktadır. BCI sistemlerinde NIRS kullanımına örnekler verilmiş ve farklı deneysel paradigmalar tanımlanmıştır. Gözden geçirme sadece esas olarak noninvaziv NIRS-BCI’ları ele almakla kalmaz, aynı zamanda hibrid BCI sistemleri veya temel araştırmadaki önemi açısından komşu alan yöntemlerinin (örneğin EEG gibi) bazı kullanım örneklerini de kapsamaktadır.
Ayrıca farklı ensefalografik yöntemlerin ayrı ayrı uygulanması durumunda daha az ilgili olabilir. NIRS-BCI’lar için potansiyel olarak faydalı olduğu için, hızlı optik sinyaller (FOS) fenomeni açıklanır ve NIRS’ye dayalı olanlar dahil olmak üzere bağlantı üzerine bazı araştırmalar kapsanır. Gelecekteki BCI’nin optogenetik kullanarak inşa edilmesine yönelik perspektife ise yön verir.

Kaynakça:
https://www.researchgate.net/publication/232809021_Brain_Computer_Interface_Technologies_in_the_Coming_Decades
https://arxiv.org/pdf/1211.0886

Yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu

Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Bu web sitesi deneyiminizi geliştirmek için çerezleri kullanır. Bununla iyi olduğunuzu varsayacağız, ancak isterseniz vazgeçebilirsiniz. Kabul etmek Mesajları Oku