باستخدام EEG المستندة إلى الدماغ الحاسوب واجهة لحركة المؤشر الظاهري مع BCI2000
يوليو 29, 2009
في هذا الفيديو ، ونحن لشرح الخطوات المطلوبة لتشغيل تجربة واجهة المخ الكمبيوتر ، بما في ذلك وضع سقف EEG ، معايرة النظام ، وتدريب المستخدم لنقل المؤشر في بعدين باستخدام حركات متوهمة.
تعمل واجهة كمبيوتر الدماغ أو BCI عن طريق ترجمة إشارة عصبية مثل مخطط كهربية الدماغ أو مخطط كهربية الدماغ ، إلى إشارة يمكن استخدامها للتحكم في جهاز كمبيوتر أو جهاز آخر. يبدأ الإجراء بربط غطاء قطب مخطط كهربية الدماغ بفروة رأس الشخص لتسجيل نشاط الدماغ. ثم يطلب من الموضوع تخيل العديد من الحركات الإرادية بأيديهم وأقدامهم ، وفي ذلك الوقت يتم إجراء إجراء معايرة ، والذي يحلل خصائص مخطط كهربية الدماغ نتيجة لإجراء المعايرة.
يمكن استخدام قيم R-squared والتصوير المقطعي لفروة الرأس لتحديد الأقطاب الكهربائية وصناديق التردد التي سيتم استخدامها لتوجيه المؤشر على شاشة الكمبيوتر. سيتمكن الأشخاص بعد ذلك من تحريك المؤشر بسرعة لاستهداف المناطق بمجرد التفكير فيها. مرحبا ، أنا آدم ويلسون ، وأعمل في مختبر جاستن ويليامز في قسم الهندسة الطبية الحيوية بجامعة ويسكونسن ماديسون.
سأشارك اليوم إجراء تسجيل نشاط الدماغ المسمى مخطط كهربية الدماغ أو مخطط كهربية الدماغ للتحكم في تطبيق واجهة كمبيوتر الدماغ. لذلك دعونا نبدأ. تبدأ هذا البروتوكول عن طريق توصيل أقطاب مخطط كهربية الدماغ بفروة رأس الشخص من خلال غطاء مخطط كهربية الدماغ ، والذي يضع الأقطاب الكهربائية وفقا للنظام الدولي 10 20.
لوضع الغطاء بشكل صحيح على فروة رأس الشخص ، استخدم قلم طرف لباد لتمييز الأنف ، وهو تقاطع عظام الأنف الأمامية والهندي ، وهو أكبر نتوء للعظم القذالي. ابحث عن نقطة المنتصف بين nasn و inion و market. هذا الموقف يسمى الرأس.
ابحث عن قطب تشيكوسلوفاكيا على الغطاء وضعه على الرأس مع الحفاظ على تشيكوسلوفاكيا ثابتا. ضع الغطاء على الرأس. تأكد من أن الأقطاب الكهربائية FC cz و PZ موجودة على خط الوسط لفروة الرأس ، وأن الأقطاب الكهربائية O واحد إلى O2 أفقية ومستوية مع أوقية ، وأن FP واحد إلى FP اثنين مستويين مع FPZ.
الآن قم بتوصيل القطب المرجعي ، والذي عادة ما يتم تثبيته على شحمة الأذن. الآن بعد أن تم وضع الأقطاب الكهربائية بشكل صحيح ، يجب على المرء التأكد من إجراء اتصال كهربائي مناسب لفروة الرأس. للقيام بذلك ، يتم وضع الجل الموصل أولا في حقنة صغيرة بإبرة نهاية حادة.
ثم أدخل الإبرة في قطب كهربائي وقم بتقطيع فروة الرأس برفق بالإبرة لإزالة أي جلد ميت. ابدأ بالقطب المرجعي للأذن وكرر ذلك لجميع الأقطاب الكهربائية ، بما في ذلك الأرض ، واملأ القطب بكمية صغيرة من الجل. احرص على عدم الإفراط في ملئه.
تحقق من المعاوقات لجميع القنوات ، والتي يجب أن تكون جميعها أقل من خمسة كيلو أوم. ستختلف طريقتك اعتمادا على نظام مكبر الصوت الخاص بك. للقيام بذلك باستخدام GUSB amp في BCI 2000 ، ستقوم بتغيير معلمة وضع الاستحواذ إلى مقاومة والضغط على تعيين التكوين للاستعلام عن قيم المعاوقة لجميع القنوات.
إذا كان القطب الكهربائي له مقاومة أكبر من خمسة كيلو أوم ، فأدخل الإبرة مرة أخرى وقم بتجديل فروة الرأس أكثر لتقوية الاتصال. ثم تحقق من المعاوقة مرة أخرى. الآن غطاء مخطط كهربية الدماغ جاهز للتسجيل.
للبدء ، قم بتكوين نظام الكمبيوتر لوضع الشاشة المزدوجة. ابدأ BCI 2000 من مشغل BCI 2000 عن طريق تحديد وحدة مصدر مكبر الصوت ووحدة معالجة الإشارة الوهمية ووحدة عرض التحفيز. أضف ملفات المعلمات لموضوعك ومكبر الصوت ومهام فحص المحرك ، والتي يجب عليك تكوينها مسبقا أثناء الجلسة ، تكون الشاشة إما فارغة أو تعرض تعليمات مثل اليد اليمنى أو اليسرى أو كلتا اليدين أو كلتا القدمين لمدة ثلاث ثوان في المرة الواحدة.
خلال كل حركة ثلاث ثوان ، يجب أن يتخيل الموضوع باستمرار الحركة المشار إليها. يجب أن تكون حركات اليد تفتح وتغلق اليدين مثل الضغط على كرة التنس ، ويجب أن تحرك حركات القدم القدمين ذهابا وإيابا مثل الضغط على دواسة الوقود بكلتا القدمين. عندما تكون الشاشة فارغة ، يجب أن يريح الموضوع الجسم تماما أثناء الجري.
كرر كل جزء من أجزاء الجسم 20 مرة وقم بإجراء خمس أشواط ليصبح المجموع مائة نقطة بيانات. يمكنك الآن تحليل البيانات لتحديد ميزات مخطط كهربية الدماغ الفريدة لكل حركة تخيل. الآن بعد أن انتهيت من جمع بيانات الفحص ، حان الوقت لاستخدام أداة التحليل غير المتصلة بالإنترنت BCI 2000 لتحديد الميزات الموجودة في إشارة مخطط كهربية الدماغ التي يمكن للمستخدمين تعديلها طواعية.
تقوم أداة التحليل دون اتصال بالإنترنت بتحويل إشارة مخطط كهربية الدماغ إلى مجال التردد حيث يمكنك تحديد القنوات وميزات التردد في الإشارة التي كانت مرتبطة إلى أقصى حد مع المهام. لبدء التحليل ، ابدأ برنامج مختبر الرياضيات وانتقل إلى مجلد التحليل غير المتصل BCI 2000 ثم ابدأ البرنامج. استخدم البرنامج لتحديد ميزات مخطط كهربية الدماغ التي ترتبط ارتباطا وثيقا بكل حركة.
لكل حركة ، ارسم البيانات ، ثم ابحث عن المخططات ذات القيم الأكبر R تربيعية أو أقوى ارتباط. يمكنك بعد ذلك استخدام القنوات وصناديق التردد ذات القيم الأكبر R-squared كإشارات تحكم لتحريك المؤشر في اتجاه معين. على سبيل المثال، قم بإعداد الميزات التي تتغير لحالة اليد اليمنى لتحريك المؤشر إلى الجانب الأيمن من الشاشة.
عند تحليل بياناتك ، تأكد من أن القنوات والترددات المختارة متوافقة مع الخصائص المعروفة للإيقاعات الحركية الحسية القشرية. على سبيل المثال ، يجب أن ترى تغييرات كبيرة تتوافق مع حركة اليد اليمنى المتخيلة فوق القشرة الحركية المقابلة بالقرب من C3 و CP ثلاثة ، وتتمركز بالقرب من ثمانية إلى 12 هرتز و أو 18 إلى 28 هرتز على التوالي. إذا كانت هذه المواقع والقيم مختلفة ، فمن المحتمل أنك قمت بقياس الضوضاء أو بعض التأثيرات العشوائية ويجب ألا تقوم بتكوين هذا الإيقاع المعين كميزة تحكم.
لكل شرط، اختر رقم القناة ونطاقات التردد التي تحتوي على أكبر أربع قيم R-squared. مع وجود هذه القيم في متناول اليد، يمكنك تكوين النظام لمهمة التحكم في المؤشر. الآن بعد أن حددت الميزات المرتبطة بكل حركة تخيل ، فقد حان الوقت لإعداد نظام BCI لاستخدام هذه الميزات للتحكم في حركة المؤشر.
أولا ، سنقوم بتكوين جلسة حركة المؤشر في مشغل BCI 2000 عن طريق تحديد وحدة معالجة إشارة AR ووحدة مصدر مكبر الصوت ووحدة المهمة. أولا، قم بتكوين عامل التصفية المكاني باستخدام مرجع متوسط مشترك. للقيام بذلك ، اضغط على التكوين في عامل التشغيل BCI 2000 لإظهار قائمة الإعدادات واضغط على علامة التبويب التصفية.
انتقل إلى التصفية المكانية وقم بتغيير مربع القائمة المنسدلة لنوع عامل التصفية المكاني إلى مرجع متوسط مشترك أو CAR ضمن عامل التصفية المكاني ، إخراج CAR. أدرج أسماء القنوات أو الأرقام التي حددتها في جلسة المعايرة. بعد ذلك، قم بتكوين مصفوفة التصنيف لاستخدام الميزات التي حددتها ضمن علامة التبويب التصفية.
انتقل إلى معلمة المصنف واضغط على مصفوفة التحرير. قم بتعيين عدد الأعمدة إلى أربعة وعدد الصفوف إلى إجمالي عدد المعالم المحددة. يتوافق كل صف مصفوفة مع ميزة فردية.
في العمود الأول، أدخل جميع أسماء القنوات. في العمود الثاني ، أدخل صناديق التردد التي حددتها للتحكم في كل حركة. في العمود الثالث ، تدخل قناة الإخراج حركة المؤشر التي تتحكم فيها الميزة.
قيمة واحد تتوافق مع الحركة الأفقية واثنان يتوافق مع الحركة الرأسية. وينبغي ضبط القنوات C3 وCP three وC four وCP four على واحدة للتحكم في المؤشر الأفقي. يجب ضبط المهمة C3 و CP ثلاثة و C و Four و CP أربعة و CZ على اثنين لمهمة التحكم في اللعنة الرأسية.
أخيرا ، في العمود الرابع ، أدخل وزن الميزة ، والذي يتوافق مع الاتجاه المعاكس المقصود. على سبيل المثال ، لتحريك المؤشر لليمين ، يجب أن تنتظر C3 و CP ثلاثة سالب واحد ، ولتحريكه إلى اليسار ، يجب أن تنتظر C أربعة و CP أربعة كواحد. وبالمثل ، لتحريك المؤشر لأسفل ، يجب عليك الانتظار CZ و CPZ كواحد ، ولتحريك المؤشر لأعلى ، يجب أن تنتظر C3 و C أربعة سالب واحد.
الآن بعد أن قمت بتكوين النظام بالإعدادات الصحيحة ، حان الوقت لبدء المهمة التجريبية. قم بإجراء التجارب في غرفة مضاءة بشكل خافت مع كرسي مريح للموضوع. أثناء المحاكمات ، يجب أن يحافظ الموضوع على الحركة إلى الحد الأدنى.
لتقليل القطع الأثرية ، ستكون هناك فواصل بين التجارب. بالنسبة للتجارب الأولى ، قم بتقييد المؤشر بمحور الهدف. أي إذا كان الهدف في الأعلى أو الأسفل ، فمن الممكن فقط تحريك المؤشر لأعلى أو لأسفل ، وإذا كان على يسار أو يمين الشاشة ، فيمكن للموضوع تحريك المؤشر إلى اليسار أو اليمين فقط.
يظهر أحد الأهداف لثانية واحدة. يظهر المؤشر في منتصف الشاشة. يكون لدى الموضوع بعد ذلك خمس ثوان لاستخدام الحركات المتخيلة المناسبة لتوجيه المؤشر إلى الهدف.
إذا وصل الموضوع إلى الهدف ، فإنه يتغير لونه بعد خمس ثوان دون ضربة ، وتنتهي مهلة الجلسة ويتم احتسابها على أنها خطأة. بعد التجربة ، هناك فاصل زمني بين المحاكمات لمدة ثانيتين يمكن خلالها للموضوع الاسترخاء أو الوميض أو البلع أو إعادة ضبط الأوضاع بعد 20 تجربة ، يدخل VCI 2000 في حالة تعليق. خلال هذا الوقت، قد تحتاج إلى إعادة ضبط بعض الإعدادات إذا كان الهدف غير قادر على تحريك المؤشر.
إذا كان الموضوع لا يزال غير قادر على تحريك المؤشر بعد أربع عمليات تشغيل ، فقد تحتاج إلى إعادة تحليل البيانات التي تم جمعها في أداة التحليل غير المتصلة بالإنترنت BCI 2000. حدد القنوات والترددات الجديدة بناء على مخططات الميزات الجديدة. قد يستغرق الأمر عدة جولات أو ربما عدة جلسات قبل أن يصبح الموضوع بارعا في المهمة.
توضح هذه الصور قيم تربيع R وتضاريس فروة الرأس لإجراء المعايرة مع الإشارة إلى القنوات وصناديق التردد التي يجب اختيارها. للتحكم في المؤشر ، يجب أن يكون الهدف المدرب قادرا على تحريك المؤشر بسرعة إلى الهدف المعروض في غضون ثانية أو ثانيتين. لقد أوضحنا لك للتو كيفية تكوين واجهة كمبيوتر الدماغ لجمع مخطط كهربية الدماغ وتدريب المستخدم على التحكم في المؤشر الافتراضي باستخدام نشاط دماغه.
من المهم أن تتذكر أن الأمر قد يستغرق الكثير من التدريب حتى يتعلم شخص ما كيفية استخدام هذا النظام ، ولكن مع بعض المثابرة ، يمكن لأي شخص تقريبا تعلم القيام بذلك. هذا كل شيء. شكرا على المشاهدة ونتمنى لك السعادة في تجاربك.
اعرض النص الكامل واحصل على الوصول إلى آلاف الفيديوهات العلمية
نظرة عامة
يُظهر هذا الفيديو الخطوات اللازمة لإجراء تجربة واجهة الدماغ والحاسوب (BCI)، مع التركيز على إعداد EEG، معايرة النظام، وتدريب المستخدمين على التحكم في المؤشر من خلال الحركات المتخيلة.
مكونات الدراسة الرئيسية
مجال العلم
- علم الأعصاب
- واجهات الدماغ والحاسوب
- الفيزيولوجيا الكهربية
الخلفية
- تقوم واجهة الدماغ والحاسوب (BCI) بترجمة الإشارات العصبية إلى أوامر للأجهزة.
- تُستخدم قبعّات EEG لتسجيل نشاط الدماغ.
- المعايرة ضرورية لتفسير الإشارات بدقة.
- يتم استخدام الحركات المتخيلة للتحكم في المؤشر.
هدف الدراسة
- لإظهار وظيفة واجهة الدماغ والحاسوب (BCI).
- لتدريب المستخدمين على التحكم في المؤشر من خلال الفكر.
- لتحليل إشارات EEG لتوجيه فعال للمؤشر.
الطرق المستخدمة
- ربط قبعة أقطاب EEG بالجمجمة.
- إجراء المعايرة لتحليل خصائص EEG.
- استخدام قيم R-squared وتصوير الجمجمة لاختيار الأقطاب الكهربائية.
- تدريب الأفراد على تخيل الحركات للتحكم في المؤشر.
النتائج الرئيسية
- يمكن للأفراد تحريك المؤشر إلى المناطق المستهدفة باستخدام الحركات المتخيلة.
- تحسن المعايرة من دقة التحكم في واجهة الدماغ والحاسوب (BCI).
- تعزز الأقطاب الكهربائية والمقاييس الترددية المحددة الأداء.
- تم إثبات جدوى التحكم في المؤشر على أساس الفكر.
الاستنتاجات
- يمكن لواجهات الدماغ والحاسوب (BCI) أن تترجم بشكل فعال الحركات المتخيلة إلى أفعال.
- تعد معايرة EEG ضرورية لتشغيل واجهة الدماغ والحاسوب (BCI) بنجاح.
- تمتلك هذه التقنية تطبيقات محتملة في الأجهزة المساعدة.
الأسئلة المتداولة
Executive Industry Relevance
This EEG-based BCI protocol enables non-invasive neural signal decoding for cursor control, offering a platform to evaluate brain-computer interface feasibility in preclinical and translational research. By translating imagined motor activity into quantifiable cursor movements, the method supports target validation through functional neural readouts. It provides a scalable, reproducible system for assessing neurotechnological interventions in disease-relevant motor or cognitive models.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of sensorimotor cortex engagement during imagined movement, supporting target hypothesis testing in neural pathways.
- Operational Value: Uses R-squared values and scalp topography to objectively identify EEG features correlated with motor intent, reducing false-positive target assignments.
- Predictive Value: Facilitates mechanistic de-risking by linking neural signal modulation to behavioral output, improving confidence in target engagement assays.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Calibration procedure identifies subject-specific EEG channels and frequency bins (mu and beta bands) that reliably modulate with imagined movement, enabling assay standardization.
- Operational Value: BCI2000 offline analysis tool quantifies feature-task correlation, providing reproducible metrics for screening neural responsiveness across models.
- Scalability: System configuration allows reuse of validated spatial filters and classification matrices for longitudinal screening campaigns.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Demonstrates proof-of-concept for thought-driven device control, supporting advancement of neuroprosthetic or assistive technology candidates.
- Disease-Relevant System: Applicable to models of motor impairment, stroke, or neurodegenerative disease where imagined movement paradigms assess residual neural function.
- Risk-Adjusted Advancement: Enables iterative refinement of neural features based on real-time feedback, reducing attrition due to poor signal-to-noise in later-stage validation.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into early discovery for target validation, progresses through assay development for screening neural responsiveness, and supports translational research by validating brain-device interface fidelity in preclinical models.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of motor cortex involvement in imagined movement, enabling pathway clarification and biological de-risking of neural targets.
- Screening: Provides assay readiness through calibrated EEG feature selection, ensuring reproducible, quantitative outputs for evaluating neural modulation capacity.
- Analytics: Generates R-squared values and scalp topography as key readouts to compare conditions and rank feature suitability for cursor control.
- Translational Research: Connects neural signal decoding to functional output, supporting preclinical continuity for assistive device development.
- Enterprise Reuse: BCI2000 configuration (spatial filter, classification matrix) is portable across studies, enabling platform-level implementation for repeated neural interface evaluations.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Delivers predictive confidence in neural target validation by transforming imagined movement into measurable cursor kinematics.
- Operational Value: Ensures reproducibility via impedance-controlled electrode placement and standardized calibration protocols across users and sessions.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions by quantifying neural controllability, reducing investment in targets with insufficient brain-signal engagement.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of neurotechnology candidates based on demonstrated brain-computer interface efficacy in controlled settings.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG neurophysiology, BCI signal processing, and motor imagination paradigms.
- Dependent on amplifier systems compatible with BCI2000 (e.g., GUSB amp) and impedance monitoring below 5 kΩ for signal quality.
- Necessitates cross-team standardization of electrode placement (10-20 system), calibration procedures, and feature selection criteria (R-squared thresholds).
- Adaptation across model systems may require validation of mu/rhythm modulation in non-human species or disease models with altered cortical rhythms.
- Practical limitations include user-dependent learning curves and susceptibility to muscle or motion artifacts during imagined movement tasks.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
0:57
Introduction
3:41
Obtaining EEG Calibration Features
1:18
Connecting the EEG Electrodes
4:58
Analyzing the EEG Data
6:53
Online Feedback Session Configuration
9:21
Cursor Movement Task
11:17
Representative Data Correlating Imagined Right-Hand Motion to EEG Changes
11:40
Conclusion
