Интерфейс мозг-компьютер

Интерфейс мозг-компьютер

О нашей технологии

Мы разработали новую модель и методику не инвазивного интерфейса мозг-компьютер:

Распознавание до 8 отдельных команд в реальном времени

  • Классификатор способен распознавать нейтральное состояние, состояние концентрации, расслабления, воображаемые движения ногами, перевод внимания внутрь головы, ментальной тишины
  • Частота распознавания составляет около 10 Гц. При использовании в реальных условиях частоту иметь смысл снизить на верхнем уровне для обеспечения устойчивости управления
  • Оператор не использует для формирования состояний-команд движения глаз и головы, сокращения лицевых мышц, стискивания зубов и т.п

Быстрое обучение человека-оператора

  • Неподготовленный человек может за 10 минут обучиться управлять двумя командами
  • Опытный пользователь способен использовать 8 команд
  • При хорошей подготовленности можно совместить управление при помощи нейроинтерфейса с физической деятельностью для повышения продуктивности выполнения тех или иных задач.
  • Обучающая программа для начинающих пользователей длится от 30 минут для обучения 2-3 состояниями сознания
  • Обучающая программа для опытных пользователей длится от 14 часов  для обучения 4-7 состояниями сознания
  • Оптимальное время тренировок составляет от 30 до 60 минут в день
  • Устойчивое управление достигается за счет регулярной тренировки

Методика подготовки к управлению

  • Надевается ЭЭГ-шапочка. Подключается биоусилитель
  • Сначала классификатор необходимо обучить нейтральному состоянию, по которому убирается шум. Это не состояние расслабленности, а состояние человека при отсутствии целенаправленной мыслительной деятельности. 
  • При добавлении новых отведений нет необходимости переобучать классификатор
  • Обучение заключается в формировании таких состояний сознания, которые классификатор способен распознать. К ним относятся состояния концентрации, расслабления, воображаемых движений конечностями, перевода внимания внутрь головы, ментальной тишина
  • В качестве быстрого старта легко обучиться двум состояниям, а именно расслабленности и концентрации внимания
  • Непосредственно обучение заключается в периодическом повторении состояний некоторое количество раз (1-3)

Использование

После обучения классификатор будет выдавать дискретные команды (например, от 1 до 8), которые используются для управления различными виртуальными и реальными объектами.
В программе BioEcho реализовано несколько механизмов формирования более устойчивых и расширенных мета-команд:

  • Простые команды: каждое состояние интерпретируется как одна команда (например, подходит для управления в реальном времени квадрокоптером)
  • Линейная команда: команда формируется только при поступлении определенного количества одинаковых команд подряд. Пример: ожидается "1"x5, последовательность "1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1" не создаст команды, последовательность "1 0 1 0 1 1 1 1 1" создаст
  • Аккумулятор: команда формируется при накоплении заданного количества команд. Пример: ожидается "1"x5, команда сработает в случаях "1 0 1 1 1", "1 2 3 3 2 1 1 1 0 3 2 3 1"
  • Комбинаторика. Позволяет увеличивать число мета-команд из ограниченного набора команд. Так, при использовании всего двух команд (например, "1" и "2"), можно получить 4 команды: 11, 12, 21, 22. Число мета-команд равно n^m, где n - число входных команд, а m - число базовых команд в мета-команде