Нейроинтерфейс: принципы действия и реализации

[pic 1]

НЕЙРОИНТЕРФЕЙС: ПРИНЦИПЫ ДЕЙСТВИЯ И РЕАЛИЗАЦИИ

Ключевые        слова:        нейрокомпьютерный        интерфейс,        приемопередающие        устройства, тестовый сигнал.

Кіріспе

Ақпараттық технологиялардың дамуы адам мен компьютердің өзара әрекеттесуінің жаңа әдістерінің пайда болуына әкеледі. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу және осындай өзара әрекеттесуге арналған жаңа құрылғыларды жасау оның қауіпсіздігі мен қол жетімділігін арттырады, мүгедектерге қолдау көрсетеді, ғылыми және өндірістік қызметтің әртүрлі салаларын дамытады, өмір мен білім сапасын арттырады. Нейрокомпьютер интерфейсі-бұл мидың электрлік белсенділігі өлшенетін және байланыс және бақылау мәселелерін шешуде қолдану үшін басқару сигналына айналатын жүйе. Қолданудың ықтимал салаларына мыналар жатады: телекоммуникациялық қосымшаларды қоса алғанда компьютерлік қосымшалар; музыкалық шығармаларды таңдау; компьютерлік ойындар; нейрореабилитация; протездеу; "Ақылды үйді"басқару.

Нейрокомпьютер интерфейсінің жұмыс принципі

 Нейрокомпьютер интерфейсі адам миы мен компьютер арасындағы тікелей өзара әрекеттесуді қамтамасыз етеді. Нейрокомпьютер интерфейсінің алгоритмі келесі кезеңдерді қамтиды: сигналды тіркеу, сигналды өңдеу, деректерді басқару (сурет. 1).[pic 2]

Сур. 1. Нейрокомпьютерлік интерфейстің жұмыс істеу құрылымы

 Деректерді өңдеу кезеңі алдын-ала өңдеуден, сигнал параметрлерін анықтаудан және оларды жіктеуден тұрады. Деректерді басқару кезеңі компьютермен өзара әрекеттесуді және кері байланысты қамтиды. Мидың белсенділігін тіркеу кезінде әртүрлі әдістер қолданылады, соның ішінде: магнитоэнцефалография, позитронды эмиссиялық томография, электрокортикография, магнитті - резонанстық томография, инфрақызыл спектроскопия, электроэнцефалография (сурет. 2).[pic 3]

Сур. 2. Ми белсенділігін тіркеу әдістері

2016        № 7 (101)

Ең көп таралған әдіс-электроэнцефалография, онда электроэнцефалограмаларды тіркеу, әдетте, халықаралық схеманы қолдану арқылы жүзеге асырылады

Қабылданған нұсқауларға сәйкес "10/20". Артықшылықтары әдісін жасалады неинвазивности өлшеу потенциалдар. Сигналды алдын-ала өңдеу талданатын сигналды сүзгілеуден тұрады. Ол кедергіні болдырмау үшін пайдаланылатын кеңістіктік және жиіліктік сүзуді жүргізуді көздейді, бұл нейроинтерфейсте пайдаланылатын сигналдардың шағын деңгейіне байланысты маңызды болып табылады. Жиілікті сүзу үшін келесі сүзгілерді қолдануға болады: Баттерворт сүзгісі, Бессель сүзгісі, Чебышев сүзгісі, Гаусс сүзгісі, эллиптикалық сүзгі. Мысалы, эллиптикалық фильтрдің көмегімен басқа сызықтық сүзгілерге қарағанда жиіліктің тиімді бөлінуіне қол жеткізуге болады. Кеңістіктік сүзу әдістеріне кіші және үлкен Лаплас сүзгілері (белгілі бір аймақта шоғырланған шуды азайтуға тиімді), орташа өлшенген қорғасын жүйесін қолдану (барлық электродтарға ортақ емес шуды азайтуға тиімді) жатады. Электроэнцефалограмаларды алдын-ала өңдегеннен кейін сигналды жіктеу және оның параметрлерін анықтау жүзеге асырылады, соның негізінде нейрокомпьютер интерфейсінің пайдаланушысының күйінің өзгеруін бақылау жүзеге асырылады. Электроэнцефалограмманың қажетті параметрлерін анықтау бағдарламалық жасақтаманы қолдану арқылы жүзеге асырылады. Электроэнцефалограмаларды өңдеу үшін сигналдың сандық параметрлерін оқшаулаудың әртүрлі әдістері қолданылады. Компьютермен өзара әрекеттесу кезінде сигналды өңдеу нәтижесінде анықталған электроэнцефалограмм параметрлерін қолдану алынған электроэнцефалограммаға жауап ретінде команданы орнатуға мүмкіндік береді. Мысал ретінде сол қолдың қиялдағы қозғалысын жүгіргіні солға, ал оң қолдың қиялдағы қозғалысын жүгіргіні оңға қарай жылжыту арқылы байланыстыруға болады. Пайдаланушымен кері байланысты енгізу нейрокомпьютерлік интерфейс арқылы басқаруды жақсартуға мүмкіндік береді. Сигналды өңдеудің ықтимал әдістерінің ішінде біз динамикада талданатын сигналдың сызықтық емес құрылымын бағалауға мүмкіндік беретін Хигучи әдісін таңдадық. Тіркелген уақыт қатарының фракталдық өлшемін есептеу алгоритмі