Çoğu insan günlük olarak gerçek dünyadaki nesneleri rutin olarak manipüle eder. Bununla birlikte, örneğin sinir sisteminde ciddi hasar görmüş bazı kişilerde bu temel ve temel beceriden yoksun olabilir. Öte yandan, nesnelerin manipülasyonu sadece ellerle sınırlı olmayabilir, insan vücudunun bir parçası olmayan, ancak yine de kişinin iradesiyle kontrol edilen ve belirli bir hedef manipülasyonu için uygun olan bazı dış tetikleyicileri hayal edebilir.
Bir kişinin yeteneklerinin bu şekilde değiştirilmesi veya eklenmesi, modern dünyada kesinlikle memnuniyetle karşılanmaktadır. Bahsedilmesine rağmen, fikir cazip görünüyor ve sorunun ana bileşenini çözmenin zorluğu nedeniyle gelişimi uzun süre durduruldu. Buradaki anahtar bileşen, insan zihninde üretilen komutları herhangi bir harici cihaza iletmek ve mümkün olduğunca doğru bir şekilde yorumlamaktır. Bu görev, beyin-bilgisayar arayüzü teknolojisi (veya kısaca BCI’ler) kullanılarak tek düzeyde gerçekleştirilebilir. BCI sorunundan onlarca yıl önce bahsedildi ve o zamandan beri birçok temel atıldı ve bu konuda hala birçok keşif var.
Bugün, farklı ilkeler üzerine inşa edilmiş birçok BCI “tipi” vardır. Birçok BCI türü arasında en yaygın olanı, insan serebral korteksinin aktivite modellerinin kaydedilmesine, yorumlanmasına veya sınıflandırılmasına dayanan mevcut EEG yöntemlerinden biri tarafından puanlanandır. Elektroensefalogram (EEG), manyetik ensefalogram (MEG), fMRI ve benzeri dışında başka modeller de var. BCI’nin çoğu EEG yöntemine dayalı olarak gerçekleştirilmesine izin veren yalnızca bir tanesinden bahsedilmektedir. (MEG araştırması).
Bu uygulamaların tümü, genellikle hantal tasarım nedeniyle pratik değere sahip değildir. Ek olarak, ışık saçılımına ve canlı doku ile etkileşime dayalı, görece gelişmiş ‘tamamen’ yeni bir EEG yöntemleri ailesi de dikkate alınmalıdır. Buradaki ışık, geniş anlamda ele alınmalıdır – farklı dalga boylarındaki radyasyon (yani görünür, kızılötesi ve – ortada bir şey – yakın kızılötesi). Bu nedenle, bilimsel ve pratik hedeflere ulaşmak ve sinir sistemi üzerinde ek temel sonuçlar elde etmek için başka bir yol sağlayan yakın kızılötesi spektrofotometri yöntemi uygulanabilir.
İçindekiler
Malzeme analizinin temelleri
İlgili alandaki mevcut araştırma düzeyini değerlendirmek için, devam eden çalışmaları, güncel araştırma raporları aracılığıyla bilim camiasına iletilen bilgileri bir dereceye kadar açıklamak gerekir. Böyle bir görevi başarmak için, bu şeyler için bir tür sınıflandırma sağlanmalıdır. Böylece, metinlerin genel analizi ve anahtar kelime analizi yoluyla elde edilen, yayınların hiyerarşik bir sınıflandırma sistemi ortaya çıkar. Bu sınıflandırma sistemi, içinde daha fazla bilginin organize edildiği bir çerçeve oluşturur.
Bu sıralama sistemi, en sık kullanılan mevcut makaleler ve bunların anahtar kelimeleri analiz edilerek oluşturulmuştur. Bu sistem “ortaya çıktı”, yani emsaller üzerine kurulu. Halihazırda hiyerarşide bulunan kategorilerden biriyle ilişkili olmayan bir gönderi görünürse, yeni kategori rezerve edilir.
Hiyerarşik ağacın kökleri, temel işlev türleridir; Örneğin, araştırma ister ERS/ERD- veya EP (olayla ilgili ayrılma/eşzamanlama veya uyarılmış potansiyel) paradigmalarındaki gerçek deneylerin bir incelemesi veya açıklaması olsun, hepsi yeni ve benzersiz bir araştırma yönteminin tanımını temsil eder.
İkinci alt tip, BBA’nın işlevsel paradigması, NIRS denemelerinin ‘klasik’ tanımı (örneğin, çeşitli hafıza görevleri, parmak veya avuç içi vuruşu, zihinsel aritmetik) vb. üzerine gerçek denemeleri içerir. tarafından tanımlanan deneyim türleri tarafından oluşturulmuştur. Son kategori, zihinsel veya problem çözme görevlerinin “klasik olmayan” deneyimiyle ilgiliydi ve daha önce nadiren yayınlanmış veya hiç yayınlanmamıştı. Hızlı optik sinyaller (FOS) veya sinyal ortalamalı veya ortalamasız “görsel uyarım potansiyelleri” kaydı olarak belirli alt tipe ayrı bir kategori atanır. Bağlanabilirlik ve optogenetik ile ilgili çalışmalar, BCI bağlamında yalnızca destek değeri oluşturduğundan, sınıflandırma sistemine dahil edilmez ve ayrı olarak değerlendirilir.
Üçüncü alt tip, BCI makalesinde tartışılan alt tipin “karışık” olup olmadığıdır. Ayrı EEG ve NIRS ölçümlerinin yanı sıra, EEG + NIRS hibritleri ve diğer hibrit türleri, örneğin NIRS + fMRI ile ilgili çalışmalar var. Dördüncü sınıflandırma kriteri, ölçümlerin yapıldığı beyin bölgesiydi (örneğin, insan serebral korteksinin motor bölgeleri, frontal ve prefrontal bölgeleri, temporal bölge, oksipital korteks veya başka herhangi bir şey, örneğin EEG ölçümleri motor bölgelerin üzerindeydi) ve ölçümler NIRS ön ve ön bölgeler üzerinde. Beşinci kriter, makalede açıklanan amaç veya hedefe ulaşılıp ulaşılmadığı, yani çalışmanın yazarlar tarafından başarılı kabul edilip edilemeyeceği idi.
Son olarak, ortaya çıkan hiyerarşik sınıflandırmanın altıncı alt türü, bazı özel veya benzersiz özelliklerin sunulduğu makaleler için ayrılmıştır. Bu özellikler, “kağıt tarafından bildirilen, işte açıklanan ve gerçekleştirilen deneyim türlerinin sayısını” veya işte robotu veya harici işbirlikçiyi yönetmek için bir BCI kullanılıp kullanılmadığını vb. içerir. Elbette sunulan sınıflandırma eksiktir ve kapalı bir sistemdir ve benzersiz de değildir.
Bununla birlikte, uygulaması tamamen haklıdır, çünkü en azından “biraz” kararlıdır, yani kesin ve kararlı bir şekilde yeni bilgiler ekler. Gerçekten de, çalışılan gruptan rastgele seçilen yaklaşık 25 yayın işlendikten sonra sınıflandırma yapısının değişmeyi bıraktığı göz önüne alındığında böyle bir sonuç mümkündür. Doğası gereği analiz sırasında dikkate alınan yayın setinde sunulmayan, ancak sınıflandırma sistemine dahil edilen (veya daha iyi dahil edilen) bazı kategoriler olduğu da belirtilmelidir. Örneğin, yayılan ışığın biyolojik dokular yoluyla dağılımını ve bu işlemin fiziksel özelliklerini açıklayan bir araştırma kategorisi, BCI ile yalnızca dolaylı olarak ilişkili olan FOS, vb.’dir.
Bu tür araştırmaların odak noktası, BBA’nın pratik uygulamalarından, herhangi bir NIRS cihazının altında yatan genel fiziksel yasalara ve sinir sisteminin temel araştırmalarına kaymıştır. Bununla birlikte, işlenmiş kağıtlardan bazıları ikinci kategoriye göre sınıflandırılabilir, ancak açıklanan sınıflandırma sisteminin ana konusuyla olan uzak ilişkileri (yani, kök dallardan uzak) dikkate alınır.
Sonucunda; Beyin-bilgisayar arayüzlerinde (BCI) uygulanan yakın kızılötesi spektroskopi (NIRS) ve ilgili yöntemlerin kapsamlı bir incelemesini sağlar. Bu cihazların temel fiziksel prensipleri araştırmalarla açıklanmıştır. İncelemeler, alanın dinamikleri ve perspektiflerindeki son gelişmelerin bir özetini sunar. BBA sistemlerinde NIRS kullanımına ilişkin örnekler verilmiş ve farklı deneysel paradigmalar açıklanmıştır. İnceleme, yalnızca temel olarak invaziv olmayan NIRS-BCI endikasyonlarını değil, aynı zamanda temel araştırmalardaki önemleri nedeniyle hibrit BCI sistemlerinin veya bitişik alan yöntemlerinin (EEG gibi) bazı kullanım durumlarını da kapsar.
Farklı EEG yöntemlerinin ayrı ayrı uygulanması daha az alakalı olabilir. NIRS-BCI’ler için potansiyel olarak yararlı olan hızlı optik sinyaller (FOS) fenomeni, NIRS’ye dayalı olanlar da dahil olmak üzere bağlantı üzerine bazı araştırmalarda açıklanmakta ve ele alınmaktadır. Gelecekte optogenetik kullanarak BCI oluşturmak için bakış açısına yön verir.
kaynak:
https://www.researchgate.net/publication/232809021_Brain_Computer_Interface_Technologies_in_the_Coming_Decades
https://arxiv.org/pdf/1211.0886
yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu
Diğer gönderilerimize göz at
[wpcin-random-posts]