Демонстрация игрового интерфейса мозг

УДК 001(06) Телекоммуникации и новые информационные технологии…
А.Я. КАПЛАН, С.Л. ШИШКИН, И.А. БАСЮЛ, И.П. ГАНИН, А.Ю. ЖИГАЛОВ
Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова
ДЕМОНСТРАЦИЯ ИГРОВОГО ИНТЕРФЕЙСА
МОЗГ-КОМПЬЮТЕР, ОСНОВАННОГО
НА ДИСКРИМИНАЦИИ ЦЕЛЕВЫХ ОБЪЕКТОВ
В ЗРИТЕЛЬНОМ ПОЛЕ
Действующий макет интерфейса мозг-компьютер (ИМК) демонстрирует основные принципы работы современных ИМК, позволяющих управлять компьютером без использования каких-либо движений. Участники выставки-конференции смогут не только ознакомиться с работой ИМК, но и попытаться самостоятельно
отдавать команды компьютеру с его помощью.
Для демонстрации будет представлен действующий макет интерфейса мозг-компьютер (ИМК), позволяющего пользователю выбирать на экране монитора желаемые элементы матрицы - буквы или элементы
изображения. Как и в других ИМК, эти действия осуществляются без посредства мышечных движений, на
основе распознавания реакций мозга, отражающихся в электроэнцефалограмме (ЭЭГ).
ЭЭГ представляет собой низкоамплитудные (порядка десятков микровольт) колебания электрического
потенциала на поверхности кожи головы человека. Регистрация этих потенциалов производится без какоголибо повреждения кожи с помощью стандартных ЭЭГ-электродов.
При работе с демонстрируемым ИМК пользователь видит перед собой матрицу, элементы которой подсвечиваются на короткое время в случайном порядке. Каждому элементу соответствует определенная команда, например, ввод одной из букв алфавита. Распознавание команд производится на основе сравнения
пространственно-временных паттернов потенциалов, регистрируемых после подсветки каждого из элементов матрицы: время отсчитывается от подсветки, а пространственное измерение соответствует электродам,
регистрирующим электрическую активность над разными областями мозга.
После установки электродов проводится настройка классификатора на индивидуальные особенности потенциалов мозга. Для этого пользователь должен мысленно отмечать подсветки заданных целевых элементов матрицы, не обращая внимание на остальные (нецелевые) подсветки. После окончания настройки он
получает возможность "активировать" любой из элементов, мысленно отмечая его подсветки. Классификатор показывает, подсветка какого из элементов матрицы вызывает в ЭЭГ паттерн, наиболее похожий на тот,
который наблюдался при мысленном отмечании подсветок целевых элементов при настройке классификатора, и тем самым определяет, за каким элементом следил пользователь. Компьютер выполняет операцию,
связанную с этим элементом: например, печатает букву, находящуюся в данной позиции матрицы.
При детекции ЭЭГ-реакций приходится учитывать очень высокую "зашумленность" сигнала фоновой активностью мозга. При этом добиться высокой эффективности выделения сигнала из шума невозможно лишь
за счет увеличения числа повторных регистраций анализируемых реакций мозга: если требуется зарегистрировать слишком много таких мозговых ответов, происходит быстрое утомление оператора, из-за которого
его мозг уже не может стабильно и интенсивно реагировать на нужные события. Прогресс в разработке
ИМК-технологий требует, с одной стороны, корректного применения методов обработки сигнала и классификации паттернов с учетом особенностей детектируемых реакций мозга, а с другой - привлечения психофизиологических знаний для усиления мозговых процессов, отражающихся в детектируемом сигнале.
Оптимизация работы ИМК на основе результатов наших исследований [1, 2] позволила уже сейчас добиться скоростных показателей на уровне высших мировых достижений (напр., [3]). Так, при использовании
6 ЭЭГ-электродов настройка классификатора производится за 2 минуты, на ввод одного из элементов матрицы 4х4 требуется 8 секунд. При этом точность распознавания выбранных элементов у опытных пользователей приближается к 100%.
Макет демонстрирует возможности и пользовательские свойства позиционного интерфейса мозгкомпьютер. Он также может использоваться в качестве инструмента для проведения научных исследований.
Посетители и участники выставки конференции смогут сами попытаться перемещать по экрану компьютера
фрагменты изображений, вводя команды в компьютер лишь "силой мысли".
Список литературы
1. С.Л.Шишкин, И.П.Ганин, И.А.Басюл, А.Я.Каплан. Интерфейс мозг-компьютер на основе волны P300:
волна N1 и проблема дистракторов. В сб.: Материалы XV Междунар. конф. по нейрокибернетике, т. 2. Издво ЮФУ, 2009. С. 30-33.
2. S.L.Shishkin, I.P.Ganin, I.A.Basyul, A.Yu.Zhigalov, A.Ya.Kaplan. N1 wave in the P300 BCI is not sensitive
to the physical characteristics of stimuli. J. of Integrative Neuroscience. 8(4), Dec. 2009 (in press).
3. C.Guger, S.Daban, E.Sellers, C.Holzner, G Krausz, R.Carabalona, F.Gramatica, G.Edlinger. How many people are able to control a P300-based brain-computer interface (BCI)? Neurosci Lett. 2009;462(1):94-98.
_______________________________________________________________________
ISBN 978-5-7262-1230-2. XIV выставка-конференция
1