Zastosowanie wybranych epizodów elektroencefalograficznych jako sygnału sterującego w interfejsie człowiek-maszyna

mgr inż. Anna Broniec-Wójcik

Promotor: prof. dr hab. inż. Piotr Augustyniak
Dyscyplina: Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna


Interfejsy BCI mają za zadanie analizę danych związanych z przetwarzaniem informacji w mózgu w czasie rzeczywistym, w celu użycia ich do sterowania komputerem, a poprzez komputer również innymi urządzeniami peryferyjnymi, neuroprotezą lub wózkiem inwalidzkim. Nadrzędnym celem interfejsów mózg-komputer jest pomoc osobom niepełnosprawnym ze znacznym lub całkowitym zanikiem funkcji mięśniowych w komunikacji ze światem zewnętrznym. W przypadku, gdy choroba powoduje całkowity paraliż i pacjent traci jakąkolwiek zdolność ruchową, czyli zostanie uwięziony w swoim ciele, jedyną nadzieję na komunikację z chorym daje interfejs BCI. Wśród systemów BCI opartych na sygnale elektroencefalograficznym można wyróżnić kilka ścieżek rozwoju w zależności od rodzaju zjawisk jakie są wykorzystywane do komunikacji i sterowania komputerem. Główne z nich to: potencjały wywołane wzrokowe, potencjał „sukcesu” wywołany pojawieniem się oczekiwanego bodźca oraz rytmy motoryczne.

Przedmiotem badań niniejszej pracy było wydobycie epizodów towarzyszących wyobrażeniu ruchu. Jest to najbardziej naturalny, jedyny zależny od naszej woli i świadomości sposób generowania sygnału sterującego. Celem pracy było zaprojektowanie i uruchomienie algorytmów pozwalających na wyodrębnienie cech sygnału EEG, które mogą być wykorzystane do sterowania w systemach BCI. Na podstawie analizy danych eksperymentalnych, przeprowadzona została identyfikacja obszarów kory ruchowej aktywowanych zamiarem ruchu ręką z uwzględnieniem różnic osobniczych. Zastosowanie metody ERD/ERS opartej o transformację falkową, spektralnej analizy autoregresyjnej (AR) oraz metody spektroskopii szumu migotania (FNS) pozwoliło na wyodrębnienie w sygnale EEG epizodów, które związane są z wyobrażeniem ruchu lewą i prawą ręką. Wspomniane algorytmy zostały następnie zastosowane w systemie BCI, co pozwoliło na sprawdzenie ich realnej użyteczności.

Pełna wersja autoreferatu autoreferat_ab.pdf

Broniec A.: Zastosowanie sieci neuronowej opartej na parametrach charakterystyki widma sygnału EEG w celu rozróżnienia ruchu i zamiaru ruchu oraz przynależności personalnej sygnału. Inżynieria Biomedyczna, Acta Bio-Optica et Informatica Medica 15(3):244-247, 2009.

Broniec A., Chodak J.: Sterowanie za pomocą sygnału EEG na przykładzie prostego urządzenia elektrycznego. Automatyka: półrocznik Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie; 13(1):1059-1067, 2009.

Augustyniak P., Smoleń M., Broniec A., Chodak J.: Data integration in multimodal home care surveillance and communication system. Information technologies in biomedicine, Berlin; Heidelberg : Springer-Verlag, Advances in Intelligent and Soft Computing; 2:391-402, 2010.

Broniec A.: The application of flicker noise spectroscopy for analysis of EEG signal related to movement imagination. Bio-Algorithms and Med-Systems; 6(12):59-66, 2010.

Broniec A.: Control of cursor movement based on EEG motor cortex rhythm using autoregressive spectral analysis. Automatyka, Półrocznik AGH; 15(3):321-329, 2011.

Przybyło J., Chodak J., Broniec A., Wołoszyn P., Jabłoński M.: Neuronowe systemy sterowania urządzeniami wspomagającymi samoobsługę osób niepełnosprawnych wykorzystujące ocenę sygnałów biologicznych. Sieci neuronowe w zastosowaniach biomedycznych, Tom 9 Monografii „Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna”.