Мозговые механизмы бессознательного: теории, экспериментальные подходы к исследованию.
Интерфейс «мозг-компьютер»: теоретические основы и прикладная значимость, экспериментальные данные.
Интерфейс мозг-компьютер – система, предназначенная для создания канала прямой связи между активностью мозга и техническими устройствами.
В первую очередь BCI поможет людям с locked-in синдромом (постепенное отключение ствола мозга; вживление нейрочипа в мозг пациента – большой психологический порог). Должны быть веские основания.
Сигналы мозга – аналог ракетки (если на экране игра в пинг-понг).
Инвазивный – интерфейс, который вживляется непосредственно в ткань мозга.
Неинвазивный – собираются сигналы с поверхности мозга (ЭЭГ; МЭГ).
Принципиальная схема реализации BCI :
BCI основан на распознавании паттернов ЭЭГ, специфичных для выполнения различных ментальных задач.
3 подхода к неинвазивному интерфейсу:
Компонент Р-300 (анализ сигналов мозга, параметров, которые хорошо известны). Через 300 мс возникает ВП (редкий и значимый стимул). Ряд картинок распознание жив. (значимых), если они предъявляются редко активация Р-300.
Плюсы: нет требования предварительного обучения; может использоваться один электрод (на макушке).
В процессе эксплуатации происходит дообучение классификатора + потенциал лучше возникает у человека.
Two-dimensional cursor movements.
Trial – 10/15 sec
Session – 50-100 trials during 15 mins
Series – 4 sessions (2 for learning+2 for testing).
Мозговым усилением сдвинуть курсор классификатор научается разгадывать эти паттерны.
Активация – 8-12 Гц; 21-29 Гц (β-2).
Корреляция с желанием управлять движением.
Ментальные преобразования.
Две стадии:
Калибровка – учится выделять ментальные состояния для определения команд движения внешним устройством.
Тестирование – сдвинуть курсор в определенную сторону.
Ментальные задачи – воображение движений различных исполнительных органов тела (верхние и нижние конечности).
Преимущества:
mu-ритм – подавление или усиление
соответствует естественным движения
топографическое представление конечностей
Пример. Если хочешь, чтобы курсор сдвинулся влево, - решаешь математическую задачу (12х15), вправо – логическую (Петя старше Васи, а Вася…Сколько лет Васе?).
ЭЭГ – параметр для исследования ментальных задач. БОС, дообучение классификатора распознавать движение, дообучение человека. + 4 команды движения (воображение движения) – рук и ног; 5 команд – покой.
Воображение движения переводится в движение.
У человека высокий мю-ритм в состоянии покоя (около 13 Гц).
Воображение ноги подавление мю-ритма в этой области.
Берлинский интерфейс - устройство для набора текста “Hex–o–Spell” (Ганноверская ярмарка новых технологий Cebit, 2006) – стал настоящей сенсацией.
Метод Байеса – распознавание более 2х состояний.
Метод Common Spatial Pattern (CSP) – распознавание двух состояний.
Выводы:
Исследовались метод пространственной фильтрации CSP (Common Spatial Pattern), метод независимых компонент ICA, метод Байеса, примененный к коэффициентам авторегрессионной модели и этот же метод, примененный непосредственно к сигналам ЭЭГ. Показано, что последний из перечисленных методов при минимальных вычислительных затратах не уступает методу CSP и превосходит все другие методы классификации.
Показано, что качество управления сильно зависит от текущего психофизического состояния испытуемого, но не зависит от времени тренировки. Основная проблема – нестабильность воспроизведения требуемого ментального состояния в режиме реального управления. В стадии калибровки эта стабильность значительно выше.