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 Brain Computer Interface (BCI)

Steady State Visually Evoked Potentials (SSVEP)

SSVEP 는 특정 주파수의 시각 자극에 대해 뇌에서 반응하여 나오는 신호를 말한다. 기존 연구에 따르면 3.5Hz~75Hz 사이의 자극을 망막에 자극하게 되면 뇌에서 동일한 주파수의 신호를 생성한다고 알려져 있다. 이러한 SSVEP는 신호 및 잡음 대비비가 매우 좋아 외부의 잡음에 비교적 강건하여 뇌-기계 인터페이스 기술에 많이 이용되고 있다.

SSVEPs are signals that are natural responses to visual stimulation at specific frequencies. When the retina is excited by a visual stimulus ranging from 3.5Hz to 75Hz, the brain generates electrical activity at the same (or multiples of) frequency of the visual stimulus. SSVEP’s are useful in research because of the excellent signal-to-noise ratio and relative immunity to artifacts. [1]

그림 1. 15Hz의 주파수를 가지는 시각 자극을 주는 동안 측정된 뇌파 신호와 그의 주파수 스펙트럼. (a) 10번 실험을 동기화 후 평균한 SSVEP 파형. 자극이 시작되는 시점에 Transient VEP를 관찰할 수 있고 그 후 명확한 SSVEP 신호를 확인할 수 있다. (b) 그림(a)의 신호의 주파수 스펙트럼. SSVEP의 주파수가 15Hz와 그 하모닉들에서 명확하게 나타남을 알 수 있다.

Typical waveform of an EEG signal (Oz-Cz) acquired during visual light stimulation with a frequency of 15 Hz and its frequency spectrum. (a) SSVEP waveform resulting from the time-locked average of 10 realizations. A transient VEP can be observed at the moment where the stimulation began and a clear oscillation (the steady state VEP) can be seen afterwards; (b) Frequency content of the signal in (a). The SSVEP manifests itself in oscillations at 15 Hz and higher harmonics. [2]

Reference
[1] “Steady state visually evoked potential, “in Wikipedia, the Free Encyclopedia [Online], July 19, 2009. Available: http://en.wikipedia.org/wiki/Steady_state_visually_evoked_potential [November 19, 2012]
[2] Danhua Zhu, Jordi Bieger, Gary Garcia Molina, and Ronald M. Aarts, “A Survey of Stimulation Methods Used in SSVEP-Based BCIs,” Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2010

 

P300

P300은 청각이나 시각 자극을 받은 후 300ms 근방에서 나타나는 양의 전위 값을 갖는 뇌파이다. 이 반응은 oddball 패러다임으로 불리는 실험 방법에서 주로 관찰된다. 이 방법은 자주 제시되는 표준 자극 사이에 드물게 제시되는 목표자극에 피험자가 집중하는 것이다. P300의 크기는 표준 자극과 목표자극의 구별 가능한 정도, 자극의 세기, 목표 자극의 제시 빈도, 자극 제시 순서, 전극 위치 등에 따라 다르게 나온다.

The P300 is a positive deflection in the electroencephalogram (EEG) time-locked to auditory or visual stimuli (see figure 1). It is typically seen when participants are required to attend to rare target stimuli presented within a stream of frequent standard stimuli, an experimental design referred to as the oddball paradigm. The P300 amplitude varies as a function of task characteristics such as discriminability of standard and target stimuli, loudness of tones, overall probability of the target stimuli, the preceding stimulus sequence, and the electrode position. Mostly observed in central and parietal regions, it is seen as a correlate of an extinction process in short-term memory when new stimuli require an update of representations.

그림 1. 루게릭병 환자의 Cz에서 측정한 P300 파형이다. 200~500ms 사이에서 목표 자극에 반응하여 나타나는 양의 전위 값을 관찰 할 수 있다.

Averaged EEG at the vertex electrode (Cz) of an ALS patient using a 7x7 P300 spelling matrix. The black line indicates the EEG response to 2448 standard stimuli and the grey line to 51 target letters (oddball) that have to be selected from the spelling matrix. A positive deflection as a response to targets can be seen in the time window between 200 and 500 ms.

Reference
[1] G. Dornhege, J. D. R. Millán, T. Hinterberger, D. J. McFarland and K. R. Müller. Toward Brain-Computer Interfacing. Cambridge, MA: MIT press, 2007, pp. 14-5.

 

Near-infrared pectroscopy (NIRS) –based BCI system


외부에 대한 반응으로 나타나는 뇌의 활동을 해당되는 대뇌 피질의 뇌혈류의 동태 변화를 이용하여 검출해내는 비 침습적인 인터페이스 방법
뇌파를 이용하는 방법과 달리 뇌의 혈류의 변화를 이용하기 때문에 뇌파와는 또 다른 추가적인 정보를 제공할 것으로 기대되고 있으며, 근적외선을 두피를 통하여 공급하고 이에 대뇌 피질에서 산란되어 반사되는 광을 검출하여 대뇌의 활성도를 측정하는 방법
 

이 분석 방법은 최근에 뇌-기계 인터페이스 연구 분야에 활용되고 있는 비교적 새로운 분야임. 외부의 자극에 대하여 명령을 주고 싶은 경우에 ‘오른손을 꼭 쥔다’ 는 것과 같은 가상적인 신체 부위의 운동을 생각하면, 이에 따라 해당되는 대뇌피질부의 혈류량이 변화하는 것을 검출하는 것. 비침습적인 방법이기 때문에 안전하고, 상대적으로 짧은 훈련기간이 요구되며, 전기적인 신호가 아니기 때문에 주변의 생체 내외의 전기적인 신호에 의하여 영향을 받지 않는 장점이 존재. 그러나 아직 느린 반응시간, 시스템의 휴대성 문제 등이 지적되고 있어 지속적이 기술 개발이 요구되고 있다.

fNIR (functional near-infrared) spectroscopy is the use of NIRS (near-infrared spectroscopy) for the purpose of functional neuroimaging. Using fNIR, brain activity is measured through hemodynamic responses associated with neuron behavior.
NIRS utilizes light in the near-infrared range (700 to 1000 nm) to determine cerebral oxygenation, blood flow, and metabolic status of localized regions of the brain providing a signal analogous to the BOLD signal.
NIRS uses multiple pairs or channels of light sources and light detectors operating at two or more discrete wavelengths. (Methods in Brain Computer Interfaces, 2012)
However, it is slow to operate because of the inherent latency of the hemodynamic response. The signal strength is affected by hair on the head. Furthermore, relative motion of the optodes on the hair may introduce motion artifacts and drifts in the hemodynamic signal. (R. Sitaram et al., 2007)


BCI application


BCI 기술의 적용 분야는 크게 대화 및 컨트롤, 신체 기능 대체, 엔터테인먼트, 재활로 총 4가지로 나누어짐.
대화 및 컨트롤 : Sensorimotor Rhythm (SMR), P300, Steady-state Visual Evoked Potential (SSVEP) 등을 이용한 BCI 타자기를 비롯하여, 마우스 컨트롤, 웹서핑 등에도 사용되고 있으며, 신체를 움직일 수 없는 Locked-in syndrome이 있는 환자들을 위한 BCI 시스템 적용 가능성 연구가 지속되고 있음
신체 기능 대체 : 손을 쥐는 동작을 수행할 때 발생하는 뇌파를 측정하여, 척수 손상이 온 환자의 해당 근육을 전기적으로 자극시켜 원하는 동작을 수행하도록 하는 BCI-FES 시스템의 가능성이 보고됨. 이 외에도 비침습적인 뇌파를 이용하여 로봇팔 또는 휠체어 조종에 대한 보고가 있었음. 최근에는 침습식 BCI를 이용하여 사지 마비 환자가 자기 의지로 로봇팔을 움직여 커피를 마시는 실험이 성공한 것으로 보고됨
엔터테인먼트 : BCI를 게임 인터페이스로 활용하려는 연구와 상용화 시도가 활발히 진행되고 있음. 착용이 비교적 편한 형태의 뇌파 측정기를 이용하여 핑퐁게임, 자동차 경주 등의 게임을 해 볼 수 있도록 하여 BCI가 대중화되는데 기여함. 최근에는 가상현실 시스템을 이용하여 게임뿐만 아니라 집중력 강화 훈련 등이 이루어지며, 감성적 BCI 분야도 활발히 연구되고 있음.
재활치료 : 보조기구의 도움보다 자신의 신체를 직접 움직이는 것을 선호하므로 재활 치료는 꼭 필요한 의료방식임. 뇌의 가소성을 고려하여 FES방식을 통해 손가락 등의 움직임 연습을 수행함으로써 해당 근육에 대한 재활이 이루어짐. 이 외에도 뇌파를 스스로 조절하는 뉴로피드백 치료를 통해 ADHD아동의 집중력 강화 등이 이루어지고 있음.

뇌-기계 인터페이스 시스템의 응용 (스펠러, 게임, 휠체어)

NeuroSky

BrainGate

 

One may categorize different types of BCI applications into the following four categories: basic research, clinical/translational research, consumer products, and emerging applications.

current trends in hardware and software for brain–computer interfaces (BCIs) are the transition from isolated demonstrations to systematic research and commercial development, and steady, albeit slow, improvements in BCI performance parameters.

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