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방법 논문

산업 및 의료를 위한 단일 채널 및 비침습적 웨어러블 뇌-컴퓨터 인터페이스

4.2K 조회수

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DOI:

10.3791/65007

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2023년 7월 7일

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이 논문에서

요약

이 백서에서는 소비자 등급 장비와 정상 상태의 시각적 유발 잠재력에 의존하여 뇌-컴퓨터 인터페이스를 구축하는 방법에 대해 설명합니다. 이를 위해 건식 전극을 활용하는 단일 채널 뇌파계가 자극 표현 및 출력 데이터 시각화를 위해 증강 현실 안경과 통합되었습니다. 최종 시스템은 비침습적, 웨어러블 및 휴대용이었습니다.

초록

현재 연구는 웨어러블 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 구축하는 방법에 중점을 둡니다. BCI는 장애인과 장애인 모두를 돕기 위해 뇌 신호의 직접 측정에 의존하는 인간-컴퓨터 상호 작용의 새로운 수단입니다. 적용 사례로는 로봇 제어, 산업 검사 및 신경 재활이 있습니다. 특히, 최근 연구에 따르면 정상 상태 시각 유발 전위(SSVEP)는 통신 및 제어 애플리케이션에 특히 적합하며 현재 BCI 기술을 일상 생활에 도입하기 위한 노력이 이루어지고 있습니다. 이 목표를 달성하기 위해 최종 시스템은 웨어러블, 휴대용 및 저비용 기기에 의존해야 합니다. SSVEP를 활용하려면 고정 주파수로 깜박이는 시각적 자극이 필요합니다. 따라서 일상 생활의 제약을 고려할 때 스마트 안경을 통해 시각적 자극을 제공할 수 있는 가능성을 본 연구에서는 탐구하였다. 또한, 유도된 전위를 감지하기 위해 뇌파검사(EEG)를 위한 상용 장치가 고려되었습니다. 이것은 건식 전극(전도성 젤 없음)이 있는 단일 차동 채널로 구성되어 최고의 착용성과 휴대성을 달성합니다. 이러한 BCI에서, 사용자는 단지 디스플레이에 나타나는 아이콘들을 응시하는 것만으로 스마트 글래스와 상호작용할 수 있다. 이 간단한 원리에 따라 확장 현실(XR) 안경을 상업적으로 이용 가능한 EEG 장치와 통합하여 사용자 친화적인 저비용 BCI를 구축했습니다. 이 웨어러블 XR-BCI의 기능은 20명의 피험자가 참여한 실험 캠페인으로 조사되었습니다. 분류 정확도는 자극 시간에 따라 평균 80%-95% 사이였습니다. 이러한 결과를 감안할 때 이 시스템은 산업 검사를 위한 인간-기계 인터페이스로 사용될 수 있을 뿐만 아니라 ADHD 및 자폐증의 재활에도 사용될 수 있습니다.

서론

뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI)는 자연 신경 경로없이 장치와의 통신 및/또는 제어를 허용하는 시스템이다1. BCI 기술은 인류가 마음의 힘으로 사물을 조종하는 데 가장 가까운 것입니다. 기술적인 관점에서 볼 때, 시스템 작동은 피험자로부터 비자발적 또는 자발적으로 생성될 수 있는 유도 또는 유발된 뇌 활동을 측정함으로써 작동한다2. 역사적으로 연구는 BCI3를 통해 운동 장애가 있는 사람들을 돕는 데 중점을 두었지만, 오늘날 점점 더 많은 회사들이 게임4, 로봇 공학5, 인더스트리6 및 인간-기계 상호 작용과 관련된 기타 응용 분야를 위한 BCI 기반 계측기를 제공하고 있습니다. 특히, BCI는 4차 산업혁명, 즉 인더스트리 4.0(Industry 4.0)7에서 중요한 역할을 할 수 있는데, 여기서 사이버-물리적 생산 시스템은 인간과 주변 환경 간의 상호작용을 변화시키고 있다8. 대체로 유럽 프로젝트 BNCI ....

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프로토콜

이 연구는 나폴리 페데리코 II 대학 인문학과의 심리학 윤리위원회의 승인을 받았습니다. 자원 봉사자들은 실험에 참여하기 전에 정보에 입각 한 동의서에 서명했습니다.

1. 비침습적 웨어러블 뇌 준비 - 컴퓨터 인터페이스

  1. 건식 전극이 있는 저가형 소비자 등급 뇌파계를 구하고 단일 채널 사용을 위해 구성합니다.
    1. 저비용 뇌파계에서 사용하지 않는 입력 채널을 단락시키거나 내부 기준 전압에 연결합니다.tage 고유한 데이터시트에 명시되어 있습니다. 이렇게 하면 사용하지 않는 채널이 비활성화되고 누화 노이즈가 발생하지 않습니다.
    2. 뇌파 이득(일반적으로 가변 저항이 있는 구성 요소를 통해)을 조정하여 입력 범위가 100μV 정도가 되도록 합니다.
      알림: 측정할 EEG 신호는 수십 마이크로볼트 정도입니다. 그러나 건식 전극은 모션 아티팩트의 영향을 크게 받으며, 이로 인해 전극-피부 임피던스의 가변성으로 인해 100μV 정도의 진동이 발생합니다. 입력 전압 범위를 늘리면 EEG 증폭기 포화를 제한하는 데 도움이 되지만 완전히 제거되지는 않습니다. 반면에 입력 전압 범위를 더 늘리는 것은 원하는 EEG 구성 요소를 측정할 때 전압 분해능에 영향을 미치기 때문에 불편할 것입니다.....

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결과

상술한 시스템의 가능한 구현은 도 1에 도시되어 있다; 이 구현을 통해 사용자는 뇌 활동을 통해 증강 현실을 탐색할 수 있습니다. 스마트 안경 디스플레이의 깜박이는 아이콘은 응용 제품의 동작에 해당하므로(그림 1A), 이 안경은 버튼 누름 또는 터치패드를 기반으로 하는 기존 인터페이스를 대체합니다. 이러한 상호 작용의 효능은 깜박임에 의해 유발 된 전위의 성공적인 분류와 밀접한 관련이 있습니다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 먼저 시스템(18)에 대해 도량형 특성화가 수행되었고, 그 후 인간 사용자가 실험적 검증에 참여하였다.

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토론

시스템의 적절한 기능에는 SSVEP 유도 및 신호 획득이라는 두 가지 중요한 측면이 포함됩니다. 현재 연구를 위해 선택된 특정 장치 외에도 SSVEP는 깜박이는 빛을 제공하는 다양한 장치로 유도될 수 있지만 착용성과 휴대성을 보장하기 위해 스마트 안경이 선호됩니다. 유사하게, 더 많은 상업용 뇌파계가 고려 될 수 있지만, 착용 가능하고 휴대 가능해야하며 사용자 친화적이기 위해서는 최소한의 건조 전극이 필요합니다. 또한 프로그래밍하기 쉬운 장치를 사용하도록 시스템을 사용자 정의할 수 있습니다. 또한 처리 전략은 최종 성능을 결정합니다. 비록 프로세싱 전략이 설명된 시스템 설계에서 결정적인 것으로 보이지는 않았지만, 그것의 향상은 확실히 통신 및 제어 애플리케이션(10,11,19)을 위한 더 빠르고 더 정확한 시스템에 기여할 것이다.

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공개 사항

저자는 공개 할 것이 없습니다.

감사의 글

이 작업은 이탈리아 교육부, 대학 및 연구부(MIUR)가 재정적으로 지원한 보건을 위한 ICT 프로젝트의 일환으로 우수 부서(이탈리아 예산법 번호 232/2016)에 따라 나폴리 페데리코 II 대학의 정보 기술 및 전기 공학과에 수여된 우수 보조금을 통해 수행되었습니다. 나폴리, 이탈리아. 이 프로젝트는 Res4Net 이니셔티브와 IEEE Instrumentation and Measurement Society의 TC-06(Emerging Technologies in Measurements)의 지원으로 가능했습니다. 또한 시스템 개발, 테스트 및 검증에 귀중한 기여를 해주신 L. Callegaro, A. Cioffi, S. Criscuolo, A. Cultrera, G. De Blasi, E. De Benedetto, L. Duraccio, E. Leone 및 M. Ortolano에게도 감사의 뜻을 전합니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
Ag/AgCl 코팅된 전도성 고무 AB 메디카 S.p.A.N/A대체 전극 – type 2
Earclip electrodeOpenBCIN/AEar Clip
EEG-AEOlimexN/AActive electrodes
EEG-PEOlimexN/Apassive electrode
EEG-SMTOlimexN/ALow-cost electroencephalograph
Moverio BT-200EpsonN/ASmart 안경
스냅 전극OpenBCIN/A대체 전극 – type 1

참고문헌

  1. Wolpaw, J. R., et al. Brain-computer interface technology: A review of the first international meeting. IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering. 8 (2), 164-173 (2000).
  2. Zander, T. O., Kothe, C., Jatzev, S., Gaertner, M. Enhancing human-computer interaction with input from active and passive brain-computer interfaces.

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