엘레나 핏식— 대학 신경과학 및 인지 기술 연구소의 하급 연구원
컴퓨터와 뇌의 연결
뇌-컴퓨터 인터페이스는 뇌와 컴퓨터 간의 상호작용을 가능하게 하는 시스템이다.그것은 뇌와 뇌 사이의 의사 소통 채널을 엽니 다.서로 정보를 교환 할 수 있습니다. 가장 간단한 예는 뇌 활동을 사용하여 외부 장치에 대한 명령을 생성하는 것입니다. 외부 장치는 컴퓨터, 애플리케이션, 로봇, 드론, 보철물, 외골격 등이 될 수 있습니다. 이러한 인터페이스의 범위는 매우 넓습니다.
인터페이스의 가장 중요한 구성 요소는 뇌의 생물학적 신호를 기록하는 기술입니다.할 수 있는 기술은 많다인터페이스에 적용합니다. 전기 활동 신호는 뇌파 측정기인 증폭기를 사용하여 기록됩니다. 이러한 신호는 이러한 신호를 처리하는 서버로 전송됩니다. 무선 기술을 사용하는 매우 작고 컴팩트한 인터페이스가 있습니다. 말 그대로 작은 칩이 하나 있습니다. 그러나 임상 환경(예: 뇌졸중 후 재활 등)에서 인터페이스를 사용할 계획이라면 아마도 많은 채널과 빅 데이터가 필요할 것입니다. 빅데이터를 처리하려면 많은 컴퓨팅 자원이 필요하기 때문에 특수 소프트웨어가 설치된 별도의 컴퓨터를 사용하는 경우가 대부분이다. 그리고 이 소프트웨어는 뇌 신호를 처리한 후 외부 장치에 대한 명령으로 변환되어 피드백을 제공합니다. 클래식 모니터 대신 기분을 모니터링하는 애플리케이션부터 로봇 제어 시스템까지 무엇이든 있을 수 있습니다.
두뇌-컴퓨터 인터페이스는 크게 세 가지 유형으로 분류 할 수 있습니다.첫째, 이것은 능동 신경 인터페이스입니다.사용자가 외부 장치나 애플리케이션을 직접적이고 의식적으로 제어한다는 의미입니다. 뉴로인터페이스는 사용자가 생성하고, 읽고, 처리하고, 명령으로 변환하는 두뇌 활동입니다. 두 번째 유형은 반응형 신경 인터페이스입니다. 그 안에서 뇌 활동은 의식적으로 뇌에 의해 생성되는 것이 아니라 빛, 소리, 촉각 감각, 명령과 같은 외부 영향에 의해 자극됩니다. 예를 들어, 우리 마음 속에 특정 반응을 유발하는 이미지나 소리 자극이 있습니다. 그리고 외부 자극 없이는 의식적으로 이 답을 생성할 수 없으므로 일종의 피드백이 필요합니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 우리 뇌의 외부 자극에 대한 이러한 반응을 찾아 이를 사용하여 명령을 생성하고 외부 장치를 제어하거나 피드백을 프로파일링합니다. 세 번째 유형의 신경 인터페이스는 수동 신경 인터페이스입니다. 외부 장치에 대한 명령 생성과 제어가 전혀 포함되지 않기 때문에 가장 복잡하고 이해하기 어렵습니다. 이 인터페이스는 수동적으로 귀하의 일상 활동 중에 귀하의 상태를 모니터링합니다. 즉, 당신은 읽고, 일하고, 자동차를 운전하고, 신경 인터페이스는 당신을 모니터링합니다. 주의력, 집중력, 피로, 인지 부하 수준을 추적하고 상태에 대한 피드백을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
신경 재활 및 기타 인터페이스 사용
뉴로인터페이스는 다양한 재활 시스템의 개발과 추가적인 도움이 필요한 사람들의 삶의 질 향상을 위해 사회적 중요성이 높습니다.감금증후군을 앓고 있는 사람들과 같은 -그들은 외부 세계와의 접촉 가능성을 모두 잃었지만 동시에 의식은 유지했습니다. 이들은 말을 할 수도, 움직일 수도, 심지어 눈을 움직일 수도 없는 완전히 마비된 사람들입니다. 따라서 그들은 신경 인터페이스를 사용하여 뇌 활동을 읽고 이를 특정 명령으로 변환하는 것 외에는 다른 의사소통 옵션이 없습니다. 이러한 명령은 음성 생성, 일상적인 기능을 유지하기 위한 다양한 애플리케이션 제어는 물론 다른 사람과의 기본적인 의사소통을 제공할 수 있습니다. 덜 심각한 상태는 부분 마비입니다. 예를 들어, 걸을 수 없는 휠체어를 탄 사람, 뇌졸중이나 부상으로 인한 다양한 마비가 있습니다. 마비의 경우 치료가 불가능한 경우 신경 인터페이스를 사용하여 제어할 수 있는 일종의 외골격이나 보조기를 제공함으로써 그러한 사람의 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다. 이는 신경 인터페이스 개발에서 가장 인기 있는 영역 중 하나입니다.
의학에서 신경 인터페이스의 가장 인기 있는 응용 분야는 신경 재활입니다.이는 재활 과정의 속도를 높일 수 있는 기회입니다.일련의 상상적 움직임인 운동 활동을 지원하는 "뇌-컴퓨터" 인터페이스를 사용한 훈련을 통해 부상이나 뇌졸중을 겪은 사람. 그러한 인터페이스가 사람들의 재활 과정을 상당히 가속화하고 개선하여 잃어버린 운동 기능을 회복한다는 것을 보여주는 많은 연구가 있습니다.
최근에 뇌-컴퓨터 인터페이스가 주류 시장으로 침투하여 더 많은 청중을 확보했습니다.현재 신경 인터페이스는 eBay에서 구입할 수 있습니다.적은 돈으로 스마트 폰보다 비용이 훨씬 저렴합니다. 우선, 게임 산업에서 엔터테인먼트용으로 사용됩니다. 또한 신경 인터페이스는 기분이나 수면 단계 등 다양한 상태를 모니터링하는 데 사용되는 경우가 많습니다. 명상을 위한 신경 인터페이스는 사람의 뇌 활동을 모니터링한 결과에 따라 긴장을 풀고 안내하는 데 도움이 됩니다. 유사한 장치는 주의력, 집중력 또는 인지 부하와 같은 인지 능력 훈련을 위한 다양한 시스템을 개발하는 데에도 사용됩니다. 이는 예를 들어 비행기 조종사와 트럭 운전사를 위한 인지 부하 시스템 개발에 사용될 수 있기 때문에 중요한 영역입니다.
뇌는 무엇이며 어떻게 활동을 측정 할 수 있습니까?
당신과 나는 우리의 두뇌입니다.뇌는 '뇌'라는 세포로 구성되어 있다.뉴런. 그리고 각 뉴런은 핵, 몸체 및 다른 뉴런과의 통신을 보장하는 다양한 프로세스로 구성됩니다. 이들은 수상돌기, 축삭 및 말단(다른 뉴런과의 통신을 위한 축삭의 연속 - "하이테크")입니다. 하나의 뉴런은 상당히 단순한 구조이지만 머리에는 수십억 개의 뉴런이 있습니다. 따라서 그들은 함께 복잡한 데이터 세트를 처리하고 개인으로서 우리에게 제공할 수 있는 거대한 네트워크를 만듭니다.
뇌는 엄청난 양의 정보를 처리 할 수있는 슈퍼 컴퓨터, 즉 시스템입니다.뉴런은 주로 서로 상호작용한다.두 가지 방법 - 전기 및 화학 결합. 전기 신호는 뉴런에 의해 생성되고 축삭을 통해 다른 뉴런의 시냅스(뉴런 사이의 연결 - "하이테크")로 전달됩니다. 전기 신호가 한 뉴런의 출력에 도달하면 신경전달물질이라는 화학적 메시지로 변환됩니다. 그리고 그것들은 한 뉴런의 출력에서 다른 뉴런의 입력으로 전송되며, 차례로 이를 수신하고 처리하고 전기 신호로 바꾸고 이 체인을 따라 더 멀리 전송합니다. 뉴런은 전기 신호를 자체적으로 수신하고 전달할 수도 있고, 이를 소멸하거나 수신하지 않고 사슬을 중단할 수도 있습니다. 우리의 모든 활동은 지속적으로 깜박이는 뉴런 네트워크를 형성하여 다양한 활동 유형의 인간 활동을 처리할 수 있는 특정 패턴을 형성합니다.
뇌의 전기적 활동을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.먼저 자기뇌파검사입니다.이는 뇌의 전기적 활동의 결과로 발생하는 전자기장을 측정하는 것과 관련됩니다. MEG 기계는 자기장을 읽는 전극이 머리에 위치하지 않고 머리에서 어느 정도 떨어져 있기 때문에 사람이 움직이지 않고 앉아 있는 대형 장치입니다. MEG는 지구 자기장과 우리 현실 전체를 문자 그대로 채우는 기타 자기장을 포함하여 다양한 외부 간섭에 매우 민감합니다. 따라서 MEG가 제대로 작동하려면 차폐된 공간에 배치해야 합니다. 또 다른 방법은 근적외선 분광법입니다. 이는 뇌에서 일어나는 과정을 시각화할 수 있는 신경영상 기술이다. 적외선을 사용하여 옥시헤모글로빈과 디옥시헤모글로빈의 농도를 측정합니다. 이 장치는 두피 표면에 밀접하게 인접한 실린더가 부착된 캡으로 구성되며 소스와 검출기의 두 가지 유형으로 나뉩니다. 광원은 적외선 범위의 광선을 방출합니다. 이 빛은 피부, 두개골, 피질의 상층부, 즉 뇌를 통과합니다. 통과한 후 다시 두피 표면으로 돌아와 탐지기에 포착됩니다. 더욱이, 볼 수 있는 모든 것에는 혈액 내 산소 수준에 대한 매우 중요한 정보가 담겨 있습니다. 두드리는 것과 같은 동작을 수행할 때 운동 영역의 혈액은 산소로 포화됩니다. 이를 측정하고 패턴으로 정의할 수 있습니다. 다음 기술은 이들 중 가장 효과적인 뇌파검사입니다. 상대적으로 저렴하고 매우 간단하기 때문에 신경 인터페이스에서 사용할 수 있습니다. 나는 모자를 쓰고 전극을 돌리고 페이스트로 윤활유를 바르고 작동했습니다. EEG 설비(뇌전도계)는 사람의 머리에 씌워지는 모자이기도 합니다. 전극을 환자의 머리에 더 단단히 누르고 올바른 위치에 배치해야 합니다.
신경 인터페이스가 뇌에 삽입되어야하는 이유는 무엇입니까?
뇌파검사는 다릅니다.그들은 서로 다른 해상도로 신호를 쓰고채널 수가 다릅니다. EEG에는 두 가지 유형이 있습니다. 기본적으로 침습성 뇌파와 비침습성 뇌파가 있습니다. 침습적 EEG에는 두개골을 열고 전극을 뇌 표면에 직접 배치하는 수술이 포함됩니다. 이 기술이 인간에게 사용되지 않는다는 것은 분명합니다. 주로 동물 과학에서 인간 활동과 매우 유사한 활동을 연구하는 데 사용됩니다. 피질 표면과 매우 작은 뉴런 그룹에서 직접 판독되는 EEG 신호는 비침습적 기술보다 성능이 더 좋습니다. 뇌파의 특징인 다양한 인공물이 없기 때문입니다.
침습적 인터페이스가 매우 중요한 영역이 있으며 실제로 사람의 상태를 완화 할 수있는 유일한 기술입니다.예를 들어, 이것은 간질입니다.우리 연구실에서는 부재 간질이라는 유형의 간질을 연구합니다. 이것은 발작과 관련이 없는 간질입니다. 사람은 공격 중에 경련을 경험하지 않으며 잠시 동안 세상과의 연결을 끊습니다. 그리고 그는 자신이 연결이 끊어졌다는 사실을 모릅니다. 이 상태는 사람이 현실과 단절되었다는 사실 외에는 외부 징후가 없다는 사실에도 불구하고 매우 위험합니다. 예를 들어, 자신이 결신간질을 앓고 있다는 사실을 모르고 운전 중 기절할 수도 있기 때문입니다. 따라서 모든 공격을 예방하는 것도 매우 중요하며, 인터페이스를 통해 이를 예방할 수 있습니다. 사람이 공격을 받으면 먼저 다양한 뇌 리듬이 동기화됩니다. 이는 잡기가 매우 쉽습니다. 또한 공격이 발생하기 전에 특정 유형의 활동이 발생합니다. 공격이 발생하기 얼마 전에 다음에 무슨 일이 일어날지 결정할 수 있습니다. 신경 인터페이스가 이를 감지하면 이 공격을 억제하는 데 도움이 되는 자극을 뇌에 보낼 수 있습니다. 동시에, 이 인터페이스를 정기적으로 착용하는 사람은 아무것도 느끼지 못할 것이며 자신이 막 공격을 당할 것이라는 사실을 알지 못할 것입니다.
Neuralink Elona Musk는 다른 사람과 다릅니다뇌파를 작성하는 전극이 매우 얇은 필라멘트 (인간의 머리카락보다 얇음)에 있고 많은 전극이 하나의 필라멘트에 있다는 점에서 침습성 신경 인터페이스.최대 3,000개의 전극을 기록할 수 있습니다.이것은 엄청난 양의 데이터입니다. 피질에 위치한다는 점을 고려하면 매우 작으며 작은 뉴런 그룹에서 신호를 씁니다. 이런 식으로 우리는 매우 미묘한 활동을 포착할 수 있습니다.
Musk의 기술은 비 침습적 EEG를 사용할 때 흔히 발생하는 문제를 부분적으로 해결합니다 (영어에서 "전계 강도"- "하이테크").비침습적 EEG를 작성할 때 우리는머리에 있는 전극을 사용하여 대규모 뉴런 그룹에서 기록합니다. 그것은 일반적인 에너지 장을 생성합니다. 서로 다른 뉴런의 전기장은 서로 겹쳐서 간섭합니다. 따라서 특정 유형의 활동을 작성할 때 실제로 처리를 방해하는 다양한 활동이 발생합니다. 모든 침입형 인터페이스의 가장 큰 문제는 우리 몸이 이물질이 삽입되는 것을 원하지 않는다는 것입니다.
비 침습적 EEG는 우리가 지속적으로 사용하는 EEG입니다.기본적으로 이들은 전극 위에 배치됩니다.모자가 달린 머리 표면. 각 전극은 특정 뉴런 그룹의 활동을 기록합니다. 전극의 위치는 가공 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다.
뇌전도는 전기 신호입니다.이 신호를 처리하는 것은 방사선물리학의 작업입니다.기존 분석 기술을 사용하여 이 신호의 특징을 분리할 수 있습니다. 우리의 임무는 이 움직임에 해당하는 특정 패턴을 강조하는 것입니다.
신경 인터페이스 생성의 주요 어려움
신경 인터페이스를 만드는 것이 왜 그렇게 어려운가요?이는 매우 어려운 작업이기 때문입니다.EEG를 처리하고 패턴을 식별합니다. 통합적이고 신중한 접근 방식이 필요합니다. 첫째, 각 사람은 뇌와 마찬가지로 개인이기 때문입니다. 동형 쌍둥이라도 지문처럼 뇌가 매우 다릅니다. 우리는 모든 사람에게 동일하게 작동하는 하나의 보편적인 시스템을 만들 수 없습니다. 모든 사람을 위해 조정, 보정 및 지속적으로 변경되어야 합니다. 다음 이유는 작업의 세부 사항입니다. 각 사람은 동일한 작업을 다르게 수행하고 다른 활동을 축적할 수 있습니다. 센서 배치도 인적 요소입니다. 다른 실험에서는 센서의 위치가 약간 다를 수 있지만 이는 다른 활동을 기록하기 때문에 매우 중요합니다. 또 다른 이유는 모든 시간 규모에서 뇌의 비정상 역학입니다. 이는 모든 시간 규모에서 끊임없이 변화하고 있음을 의미합니다. 우리는 큰 EEG 신호를 취하여 초 단위로 나눌 수 있으며 매 초는 다를 것입니다. 뇌는 끊임없이 변화하고, 진화하며, 외부 환경에 적응하고 있습니다. 중요한 문제는 EEG 기록 및 아티팩트의 높은 수준의 소음입니다. 두피 표면과 피부와 두개골 사이 아래에 전극을 배치하기 때문에 EEG 신호에서 작동하고 움직이며 일종의 운동 인공물을 생성하는 근육 섬유가 있습니다. 또한 우리는 끊임없이 눈을 움직이고 깜박이며 이 모든 것이 이마의 채널뿐만 아니라 머리 뒤쪽에서도 볼 수 있는 EEG에 대한 안내를 제공합니다. 게다가 우리의 심장은 뛰고 있습니다. 심장 인공물은 거의 모든 사람들의 EEG에 존재합니다. 이는 피부 아래 혈관의 혈액 맥동으로 인해 발생합니다.
모든 아티팩트를 제거하는 데 도움이 되는 멋진 방법이 있습니다.아티팩트를 제거하거나 필터링할 수 있습니다.심장 박동, 안구 운동 인공물에 해당하는 구성 요소를 제거하고 필요한 범위에서 EEG 신호를 필터링할 수 있는 방법이 있습니다. 다음으로 신호분석 방법으로는 시간-주파수 분석이 사용된다. 우리는 각 리듬의 에너지를 평가하고 어떤 리듬에 우리가 찾고 있는 효과와 관련된 일부 역학이 포함되어 있는지 확인합니다. 시간-주파수 분석에는 웨이블릿, 푸리에 분석 등이 포함됩니다.
다음 단계는 뇌의 여러 영역 사이에 기능적 연결을 설정하는 것입니다.우리가 어떤 일을 할 때 (손을 움직이거나,손의 움직임을 상상해 보세요. 우리의 뇌 영역은 동기적으로 또는 비동기적으로 상호 작용합니다. 이 상호 작용 중에 그들은 서로 영향을 미칩니다. 이러한 영향을 바탕으로 어떤 연결이 강화되고 어떤 연결이 약화되는지 설명하는 기능적 연결 네트워크를 구축할 수 있으며, 이를 기반으로 우리의 활동이 뉴런에 의해 어떻게 구성되고 처리되는지에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. 뇌 전체. 인공 신경망은 빠르게 작동하고 뉴런의 생물학적 모델을 기반으로 하기 때문에 가장 유망합니다.
EEG 신호는 많은 구성 요소로 구성된 복잡한 구조이지만 시간이 지남에 따라 우리가 수행하는 작업에 따라 그 복잡성이 변합니다.이러한 복잡성의 역학으로부터 우리는 다음을 이해할 수 있습니다.그런 일이 발생하면 이를 평가하고 분류하고 이를 기반으로 일종의 분류기를 만듭니다. 구체적인 예는 아티팩트 제거입니다. 다중 채널 EEG 신호가 있고 거의 모든 채널에 간섭을 일으키는 아티팩트가 표시된다고 가정해 보겠습니다. 그리고 그들은 안구 운동 인공물처럼 보입니다. 독립 구성 요소 방법을 사용하여 제거됩니다. 각 신호는 자체 정보를 포함하는 여러 구성 요소로 분해됩니다. 그 중 하나에는 신호에 필요하지 않은 동일한 안구 운동 인공물이 포함되어 있습니다. 우리는 그것을 가져다가 버립니다. 우리는 필요한 것이 포함된 명확하고 보다 유익한 신호를 얻습니다. 필터링은 기본입니다.
하나의 신호를 다른 주파수 범위에서 필터링 할 수 있습니다.알파리듬(8~14Hz) 및 베타리듬(15~30Hz) -이것은 뇌가 운동 활동을 처리하는 방법에 대한 가장 많은 정보를 포함하는 두 가지 뇌 리듬, 두 가지 주파수 구성 요소입니다. 상상의 움직임과 실제 움직임을 분류하려면 알파 및 베타 리듬을 사용하여 패턴을 찾습니다.
패턴 찾기는 분류 작업입니다.우리가 할 수 있는 패턴을 살펴보기 위해시간-주파수 분석 방법을 사용합니다. 패턴은 EEG의 운동 활동이며 가장 일반적으로 인용되는 패턴은 이벤트 관련 비동기화입니다. 우리는 알파 리듬의 활동을 취합니다. 여기에는 우리가 어떻게 움직이는지에 대한 많은 정보가 포함되어 있습니다. 이 정보는 다음과 같습니다. 우리가 움직일 때 정보 처리에 관여하는 뉴런의 수가 감소합니다. 따라서 알파리듬이 억제됩니다. 진폭이 감소하고 에너지 생성도 줄어듭니다. 알파 리듬의 이러한 억제는 전체 악장에서 계속됩니다. 알파리듬이 떨어지는 것을 보면 그 순간 움직임이 일어났다고 할 수 있다. 예를 들어, 한 사람이 손을 주먹으로 꽉 쥐고 있습니다. 알파 리듬이 떨어지고 에너지가 감소합니다. 그는 비동기화 중이고 우리는 그것을 볼 수 있습니다. 그런 다음 손을 풀면 알파 리듬이 회복되어 정상 상태로 돌아갑니다. 전체적인 문제는 비동기화가 평균 데이터에서 명확하게 표시된다는 것입니다. 우리는 여러 가지 움직임을 취하여 각각의 웨이블릿 표면을 계산하고 평균을 낸 다음 밝은 그림을 얻습니다. 우리는 한 번의 움직임을 취해 그 웨이블릿 표면을 세고 아무것도 보지 못합니다. 이 움직임은 매우 미묘한 효과이기 때문에 우리는 아무것도 이해하지 못합니다.
참조 :
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사막 먼지가 대서양으로 유입되는 방법에 대한 사진이있었습니다.
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