Новый взгляд на считывание активности мозга | Статья в журнале «Юный ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 2 октября, печатный экземпляр отправим 6 октября.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Научный руководитель:

Высокая практическая значимость Необычная тема исследования Актуальная тема исследования

Рубрика: Биология

Опубликовано в Юный учёный №4 (45) апрель 2021 г.

Дата публикации: 08.03.2021

Статья просмотрена: 28 раз

Библиографическое описание:

Джандубаева, Я. В. Новый взгляд на считывание активности мозга / Я. В. Джандубаева, О. В. Чиркова. — Текст : непосредственный // Юный ученый. — 2021. — № 4 (45). — С. 34-37. — URL: https://moluch.ru/young/archive/45/2393/ (дата обращения: 18.09.2021).



В 2011 году в Сан-Франциско (США) вьетнамско-австралийской предпринимательницей Тан Ли и доктором Джеффом Макелларом был открыт биоинформатический центр EMOTIV. Его главной задачей является продвижение понимания работы электроэнцефалограммы (ЭЭГ) в массы. Как написано в разделе «О Нас» на официальном сайте компании: «Наша миссия состоит в том, чтобы дать людям возможность понять свой собственный мозг и ускорить исследования мозга во всем мире» [1].

Как уже можно было понять, EMOTIV занимается производством техники и специального оборудования, считывающего активность мозговых структур. Девайсы EMOTIV работают по принципу нейрокомпьютерного интерфейса (НКИ) или Brain–computer interface (BCI) [2], что позволяет отслеживать когнитивные показатели, эмоции и реакцию на виртуальные и физические объекты. Информация, полученная по итогам подобных исследований, помогает двигать человечество в таких областях, как искусство, психология, обучение, медицина, робототехника, автомобилестроение, транспортная безопасность, оборона и безопасность.

Уникальность техники EMOTIV заключается в доступности и относительной простоте использования. Также от большинства пользователей можно услышать восторженные комментарии [3], связанные с возможностью создания своего собственного софта ((от англ. «soft» — мягкий) способ заставить оборудование (hardware или «hard» от англ. жёсткий) работать по заданным вами алгоритмам) для его дальнейшего использования вместе с уже готовой к использованию техникой EMOTIV.

Для начала следует ознакомиться с видами интерфейсов мозг-компьютер [4] (нейрокомпьютерных интерфейсов) по типу подключения к человеку:

− погружной — вживление в мозг или сращивание с нервами;

− частично-погружной — электроды находятся на поверхности мозга или рядом с нервами;

− непогружной — электроды находятся на поверхности кожи или даже несколько удалены от нее.

По типу подготовки к работе:

− мокрые — требуют смачивания специальной жидкостью для лучшего контакта;

− сухие — не требуют смачивания.

По типу электродов:

− пассивные — улавливают сигнал и передают его дальше;

− активные — обратно сигнал они не передают — делают его первичную обработку непосредственно в месте прикрепления. Обратно сигналы передаются пассивными электродами.

Например, самый успешный девайс из линейки EMOTIV это Emotiv Epoc. Он является мокрым непогружным BCI (brain–computer interface) с пассивными электродами. Его и рассмотрим в качестве самого яркого примера.

Официальное название Emotiv Epoc звучит как mobile EEG Brainwear device — мобильный ЭЭГ брэйнвэар девайс. Слово Brainwear происходит от английских слов brain — мозг и wear — носить. В русском языке эквивалента нет, поэтому здесь и далее — девайс.

Визуальная составляющая

Визуально девайс представляет собой аппарат, схожий с наушниками, если бы те имели электроды. Устройство имеет 18 разъемов [5] для датчиков (они сменные, идут в комплекте с самим девайсом). В наборе 16 датчиков. В инструкции будет написано, что количество каналов равно 14. Что-то не сходится, верно? На самом деле это можно легко объяснить: каналов, предназначенных непосредственно для проведения сигналов, действительно лишь 14. Еще два канала являются опорными, отсюда 16. Но есть еще один интересный момент — при работе нейрокомпьютерный интерфейс ловит электрические сигналы не только от мозга, но и от мышц — это называется миограммой (миограмма, электромиограмма или ЭМГ — запись электрических сигналов, полученных в результате регистрации мышечных сокращений). Эти сигналы сильнее, чем от мозга и их нужно фильтровать. Именно для этого считывается дополнительный сигнал оттуда, где есть сигналы от мышц, но нет сигналов от мозга — это часто случается в точках височной области и в районе ушей. Таким образом мы получаем ответ на наш вопрос о 18 разъемах.

Реальная фотография аппарата с официального сайта EMOTIV

Рис. 1. Реальная фотография аппарата с официального сайта EMOTIV

Тем не менее, компания EMOTIV отказывается от ответственности, заявляя, что их продукты предназначены только для исследовательских целей и личного использования. «Наша продукция не продается как медицинское оборудование. Наши девайсы не предназначены для диагностики или лечения заболеваний» — написано на сайте компании [6].

Принцип работы

Для того, чтобы по-настоящему понять принцип работы Emotiv Epoc надо мысленно вернуться в 8 класс и вспомнить как устроена центральная нервная система (ЦНС). Наш головной и спинной мозг состоит из клеток, называемыми нейронами. Каждый раз, когда мы думаем, двигаемся, чувствуем или вспоминаем что-то, наши нейроны работают. Эта работа осуществляется за счет биохимических и электрических сигналов. Ученые могут обнаруживать эти сигналы и интерпретировать их значение с помощью технологии электроэнцефалографии (ЭЭГ). Перед началом работы датчики смачиваются жидкостью для линз, идущей в комплекте. Основным её компонентом является физиологический раствор, то есть раствор соли (NaCl) в воде с содержанием 0,9 %. Так как соленая вода является лучшим проводником тока, чем дистиллированная [7], электрические импульсы улавливаются лучше. ЭЭГ считывает сигналы из человеческого мозга и посылает их на так называемые усилители считывания (УС).Усиленные с помощью УС сигналы затем интерпретируются компьютерной программой BCI, которая использует сигналы для управления устройством [8].

BCI на основе ЭЭГ характеризуются техникой использования неинвазивных (непогружных) электродов для измерения мозговой активности и перевода записанных мозговых сигналов в команды. Затем технологии BCI передают эти команды алгоритмам машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения были обучены улавливать на ЭЭГ мозговую активность, связанную с определенными эмоциями и действиями. Когда алгоритмы идентифицируют соответствующую активность мозга, BCI может передавать внешние команды для управления устройством (например, компьютерным курсором, роботизированной рукой или инвалидной коляской). Устройства были запрограммированы на интерпретацию и выполнение этих команд, будь то управление физическим объектом или цифровым интерфейсом. Зная это, будет несложно догадаться для чего могут применяться подобные алгоритмы. А конкретнее, для развития соответствующих технологий помощи людям с ограниченными возможностями — улучшения работы протезов и программ, управляемых лишь деятельностью мозговых структур (что полезно для, например, парализованных людей) [9, 10].

Интересные результаты

Лично для меня (автора) самой интересной частью нейропсихологии и анализа мозговой активности является реакция мозга на музыку. Исследованиями реакций электрических и биохимических процессов в головном мозге занимается интернет-блогер, предпочитающий не раскрывать имени, под ником @brainwavebtch (или ChridenArt) [11]. В социальных сетях автор ежедневно выкладывает удивительные рисунки, полученные с помощью индивидуально созданного софта (его основные положения не разглашаются).

Например:

https://sun9-61.userapi.com/impg/9pTlUDk9jm7cDLShm8VCVuQOQoLLjdSck7fxpg/HcDs4mWu9qY.jpg?size=750x499&quality=96&sign=31b04e74847a09897240137ed05a955c&type=album

Так выглядит активность мозга во время прослушивания автором легендарной песни Smells like teen spirit от группы Nirvana [12]. Безусловно, картинка может отличаться — это зависит от слушателя. Вашей бабушке явно не понравится звонкое звучание громких гитарных риффов, соответственно, изображение будет более тусклым.

Но, как заявляет автор, он является большим фанатом рока — за счет этого перед нами очень интересное изображение.

https://sun9-66.userapi.com/impg/JVtMobwI89ckXMzl_am9L1c4L3zA3lzS-dKgsw/XvB_GUhSCkc.jpg?size=750x747&quality=96&sign=1e9b7260e0788d393a96573eed6532f3&type=album

Тут речь уже не о музыке, это можно понять по характеру расположения “волн”. Данное изображение отражает реакцию испытуемого на секреты любимого человека. Мозговая активность повышается — получается интересная картина.

Ответ на главный вопрос

В чем же заключается новизна взгляда на считывание активности мозга? Ответ прост: в мобильности, доступности, простоте и настраиваемости под пользователя. Все это, конечно же, относительно. Цена за аппаратуру EMOTIV может достигать нескольких тысяч долларов. Тем не менее, при разовой покупке товар остается у вас навсегда. Его можно сдавать в аренду, что является актуальной услугой на территории СНГ за счет отсутствия здесь аналогов товарам EMOTIV. Средняя цена же за разовое посещение ЭЭГ представляет собой 7000 рублей [13] и оно не даст вам особо интересных результатов, которые вы можете получить, проводя индивидуальные исследования.

Литература:

  1. https://www.emotiv.com/about-emotiv/
  2. https://en.wikipedia.org/wiki/Brain%E2%80%93computer_interface
  3. https://habr.com/ru/post/115055/
  4. http://learn.neurotechedu.com/introtobci/
  5. https://www.youtube.com/watch?v=rILMi8mcNGc&ab_channel=emotivstation
  6. https://www.emotiv.com/
  7. https://vk.com/away.php?to=http%3A%2F%2Frl.odessa.ua%2Fmedia%2F_For_Liceistu%2FPhysics%2FPyoryshkin_Fizika-8.pdf&cc_key=
  8. https://www.emotiv.com/bci-guide/
  9. https://nplus1.ru/material/2019/09/16/neurointerface
  10. https://www.youtube.com/watch?v=76lIQtE8oDY
  11. https://www.instagram.com/brainwavebtch/?igshid=124arywtcqfhx
  12. https://www.youtube.com/watch?v=hTWKbfoikeg&ab_channel=NirvanaVEVO
  13. https://www.google.com/search?q=%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%8B+%D0%BD%D0%B0+%D1%8D%D1%8D%D0%B3&rlz=1C1CHBD_ruRU937RU937&oq=%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%8B&aqs=chrome.2.69i59j69i57j35i39j0i433j0j0i433l2j0l2j0i433.2846j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8


Задать вопрос