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Articles by J. Adam Wilson in JoVE
JoVE General
L'utilizzo di un EEG basato su Brain-Computer Interface permette movimenti del cursore virtuale con BCI2000
1Department of Biomedical Engineering, University of Wisconsin-Madison, 2Wadsworth Center, New York State Dept. of Health
In questo video, dimostriamo i passaggi necessari per eseguire un cervello-computer esperimento di interfaccia, compresa l'istituzione il tappo EEG, calibrare il sistema, e la formazione all'utente di spostare un cursore in due dimensioni utilizzando movimenti immaginato.
Other articles by J. Adam Wilson on PubMed
Matrice Microelettrodo Integrato E Microfluidica Per Bloccaggio a Temperatura Di Neuroni Sensoriali in Cultura
Un dispositivo per la coltura delle cellule è presentato che combina la tecnologia MEMS e fase liquida fotolitografia per creare un chip microfluidico che influenze e registra l'attività elettrica cellulare. Una rete di canali di fotopolimero è formata in cima a una matrice multicanale microelettrodo. I risultati preliminari indicano successo locale controllo termico all'interno di canali microfluidici e controllo della posizione di lamina sopra l'array degli elettrodi. Per dimostrare l'applicazione biologica di tale dispositivo, adulti dissociato ganglio dorsale radice neuroni con una sottopopolazione di cellule termicamente sensibili sono fissati sulla matrice degli elettrodi. Utilizzo di cappe a flusso laminare, controllo dinamico della temperatura locale delle cellule neurali è stato raggiunto mantenendo una costante media cultura chimica. Registrare l'attività cellulare alterata prevista conferma il successo del dispositivo integrato.
ECoG Fattori Di Controllo Multimodale Sottostante Di Un'interfaccia Cervello-computer
Sistemi più attuali di cervello-computer interface (BCI) per gli esseri umani utilizzano elettroencefalografici attività registrata dal cuoio capelluto e possono essere limitati in molti modi. Electrocorticography (ECoG) si crede di essere un'alternativa minimamente invasiva per elettroencefalogramma (EEG) per sistemi di BCI, producendo le caratteristiche di segnale superiore che potrebbero consentire l'utente rapida formazione e veloce tariffe di comunicazione. Inoltre, i nostri risultati preliminari suggeriscono che regioni del cervello diverso da quello della corteccia sensitivo-motoria, come la corteccia uditiva, possono essere addestrati per controllare un sistema BCI utilizzando metodi simili a quelli utilizzati per addestrare motore regioni del cervello. Questo potrebbe rivelarsi vitale per gli utenti che hanno la malattia neurologica, trauma cranico o altre condizioni precludendo l'uso della corteccia sensitivo-motoria per controllo BCI.
Potenziali D'azione Indurre Afflusso Di Calcio Uniforme in Mammiferi Mielinizzati Nervi Ottici
La guaina mielinica che delimitano l'assone in una stretta regione nodale per l'eccitazione e una regione estesa, isolata gli internodi per diffusione efficiente della corrente passivo permette Conduzione saltatoria. Questa demarcazione anatomica produce una drammatica eterogeneità nei flussi ionici durante l'eccitazione, un esempio classico è la limitazione dell'afflusso di Na presso il nodo. Recenti studi hanno rivelato che i potenziali di azione anche indurre afflusso di calcio in assoni mielinizzati dei nervi ottici dei mammiferi. Afflusso di calcio in assoni mielinizzati Mostra eterogeneità spaziale durante l'eccitazione nervosa? Per risolvere questo problema, abbiamo analizzato profili spaziali dei transitori di calcio assonale durante il potenziale d'azione macchiando selettivamente assoni con indicatori di calcio e sottoposto i dati di analisi teorica con i parametri di diffusione assiale calcio empiricamente determinata mediante fotolisi di composti in gabbia. I risultati mostrano sorprendentemente che durante il potenziale d'azione, afflusso di calcio avviene in modo uniforme lungo un assone di un nervo ottico completamente mielinizzati del mouse.
Electrocorticographically Controllato Le Interfacce Cervello-computer Con Motore E Sensoriali Immagini in Pazienti Con Elettrodo Subdurale Temporaneo Impianti. Rapporto Di Quattro Casi
Tecnologia di Brain-computer interface (BCI) può offrire individui con gravi disabilità motorie maggiore indipendenza e una migliore qualità della vita. I sistemi di BCI prendono segnali cerebrali registrate e traducono in azioni in tempo reale, per migliorare la comunicazione, movimento o percezione. Quattro pazienti partecipanti con una necessità clinica di intracranica electrocorticography (ECoG) hanno partecipato a questo studio. I partecipanti sono stati addestrati in sessioni multiple di utilizzare immagini motore e/o uditivi di modulare i segnali del cervello al fine di controllare il movimento di un cursore del computer. I partecipanti con elettrodi sulle zone del motore e/o sensoriali sono stati in grado di realizzare un controllo del cursore più 2 a 7 giorni di formazione. Questi risultati indicano che aree cerebrali sensoriali e altri non precedentemente considerato ideale per il controllo ECoG-based in grado di fornire ulteriori canali di controllo che può essere utile per un motore BCI.
Una Piattaforma Di Registrazione Corticale Che Utilizzano Matrici Di Elettrodo MicroECoG
Applicazioni cliniche di dispositivi impiantabili cervello per registrare e interpretare i segnali elettrici dalla corteccia sono cresciuti rapidamente nell'ultimo decennio. Per registrazione a lungo termine corticale, un elettrodo micro-electrocorticographic (microECoG) e la piattaforma universale furono sviluppati e valutati. I diametri di elettrodo e distanza interelettrodica del nuovo dispositivo è dell'ordine di centinaia di microm, significativamente più piccolo di generale ECoG griglie e non necessaria di penetrare il cervello. Acuta registrazioni dal dispositivo ha dimostrato che attività cerebrale indipendenti potrebbero essere registrate da elettrodi con una risoluzione spaziale di 1 mm.
Una Procedura Pratica Per La Mappatura in Tempo Reale Funzionale Della Corteccia Eloquente Utilizzando Segnali Electrocorticographic Negli Esseri Umani
Mappatura funzionale della corteccia eloquente è spesso necessaria prima dell'intervento chirurgico invasivo, ma le attuali tecniche che derivano questo mapping hanno importanti limitazioni. In questo articolo, mostriamo la prima valutazione globale di un sistema di mappatura rapido, robusto e pratico che utilizza registrazioni passive di segnali electrocorticographic. Questa procedura di mappatura si basa sulle tecnologie BCI2000 e SIGFRIED che sviluppiamo sopra il passato parecchi anni. Nel nostro studio, abbiamo valutato 10 pazienti con epilessia da quattro diverse istituzioni e confrontato i risultati della nostra procedura con i risultati ottenuti mediante stimolazione elettrica corticale (ECS) mapping. I risultati mostrano che la nostra procedura deriva una mappa corticale motore funzionale in pochi minuti. Essi mostrano anche un sostanza concomitanza con i risultati ottenuti utilizzando ECS mapping. In particolare, rispetto alle mappe ECS, una valutazione successiva-neighbor mostrato no falsi negativi e solo 0,46 e 1.10% falsi positivi per le mappe di mano e la lingua, rispettivamente. In sintesi, ci dimostrano la prima valutazione globale di una procedura di mappatura pratica e robusta che potrebbe diventare un nuovo strumento per la pianificazione di interventi chirurgici invasivi cervello.
Elaborazione Del Segnale Massicciamente Parallelo Utilizzando L'unità Di Elaborazione Grafica Per L'estrazione Di Funzionalità in Tempo Reale Brain-Computer Interface
La velocità di clock dei processori moderni computer hanno quasi stabilizzato negli ultimi 5 anni. Di conseguenza, sistemi protesici neurali che si basano sull'elaborazione di grandi quantità di dati in un breve periodo di tempo affrontano un collo di bottiglia, in quanto potrebbe non essere possibile al processo di tutti i dati registrati da una matrice di elettrodi con canale alta conta e larghezza di banda, quali electrocorticographic griglie o altri sistemi impiantabili. Pertanto, in questo studio un metodo che utilizza le funzionalità di elaborazione di una scheda grafica [unità di elaborazione grafica (GPU)] è stato sviluppato per l'elaborazione in tempo reale segnale neurale di un'interfaccia cervello-computer (BCI). Il sistema NVIDIA CUDA è stato utilizzato per l'offload di elaborazione per la GPU, che è in grado di eseguire molte operazioni in parallelo, potenzialmente notevolmente aumentando la velocità di algoritmi esistenti. Il sistema BCI registra molti canali di dati che vengono elaborati e tradotti in un segnale di controllo, come ad esempio il movimento di un cursore del computer. Questo catena di elaborazione del segnale comporta una moltiplicazione matrice-matrice (cioè, un filtro spaziale), di calcolo seguita calcolando la densità spettrale di potenza su ogni canale utilizzando un metodo di auto-regressivo e infine classificante funzionalità appropriate per il controllo. In questo studio, sono stati attuati i primi due passaggi computazionalmente intensivi sulla GPU, e la velocità è stata confrontata con l'attuale implementazione sia un'implementazione basata su unità centrale di elaborazione che utilizza Multi-Threading. Miglioramenti significativi delle prestazioni sono stati ottenuti con GPU processing: l'implementazione corrente trattati 1000 canali di 250 ms nel 933 ms, mentre il nuovo metodo GPU ha preso solo 27 ms, un miglioramento di quasi 35 volte.
Una Procedura Per Misurare Le Latenze in Interfacce Cervello-computer
Sistemi di Brain-computer interface (BCI) devono elaborare i segnali neurali con tempi coerenti al fine di supportare le prestazioni del sistema adeguato. Quindi, è importante avere la capacità di determinare se una particolare configurazione di BCI (cioè, hardware e software) fornisce prestazioni di tempi adeguati per un particolare esperimento. Questo rapporto presenta un metodo di misurazione e quantificazione diversi aspetti di temporizzazione di sistema nel tipici BCI diversi esperimenti attraverso una gamma di impostazioni e presenta ampie misure di latenza del sistema complessivo previsto per ogni configurazione sperimentale.
Una Piattaforma Di Micro-electrocorticography E Strategie Di Distribuzione Per Applicazioni BCI Croniche
Nell'ultimo decennio, electrocorticography (ECoG) è stato utilizzato per un'ampia serie di applicazioni cliniche e sperimentali. Recentemente, ci sono stati sforzi nella clinica di adattarsi tradizionale ECoG matrici per includere più piccola registrazione contatti e spaziatura. Questi dispositivi, che possono essere chiamati collettivamente "micro-ECoG" matrici, sono vagamente definiti come intercranial dispositivi che registrano l'attività elettrica del cervello sulla scala sub-millimeter. Una 3D-piattaforma estendibile di film sottile flessibile micro-scala ECoG matrici appropriati per l'applicazione di Brain-Computer Interface (BCI), come pure il monitoraggio attività epilettica, è presentata. I disegni utilizzano elettrodi pellicola flessibile per tenere la matrice nel luogo senza applicare pressione significativa al cervello e per consentire la distribuzione radiale subcranial degli elettrodi multipli da un singolo craniotomia. Tecniche di distribuzione sono stati testati in primati non umani, e sono state registrate attività evocati da stimolo e attività epilettica spontanea. Ulteriori prove nelle applicazioni BCI ed epilessia farà la piattaforma elettrodo pronto per il test iniziale umana.
Utilizzando Unità Di Elaborazione Grafica General-Purpose Per Sistemi BCI
Tecniche di fabbricazione della matrice di elettrodo BioMEMS sono utilizzate per sviluppare matrici ad alta densità con centinaia di canali. Tuttavia, è stato in precedenza impossibile da elaborare più di una frazione di questi canali in tempo reale per gli esperimenti BCI online a causa di restrizioni di risorse computazionali. È ora possibile utilizzare unità (GPU), che può avere diverse centinaia di elaborazione di elaborazione grafica di core ciascuno, a processi grandi quantità di dati rapidamente. Questo libro riassume advances in utilizzando la GPU per BCI elaborazione per EEG, ECoG e sistemi di micro-elettrodo, con maniera più di 30 volte superiore a quello delle implementazioni di BCI basato su CPU attuale stato-of-the-art.
