Ուղեղ–համակարգիչ ինտերֆեյս (BCI)․ կիրառություններ և համակարգեր

Տիպիկ BCI-ն ներառում է ազդակի գրանցում, նախամշակում, հատկանիշների առանձնացում, դասակարգում կամ վերծանում, արտաքին ելքային սարք և հետադարձ կապ։ Շատ համակարգերում օգտագործողն ու ալգորիթմը ժամանակի ընթացքում փոխադարձաբար հարմարվում են, ինչի պատճառով BCI-ն կարելի է դիտարկել որպես փակ օղակի համակարգ։ [1,2]

Նյարդային ազդակը կարող է ստացվել ինչպես ինվազիվ էլեկտրոդներից, այնպես էլ ոչ ինվազիվ մեթոդներից՝ մասնավորապես էլեկտրոէնցեֆալոգրաֆիայից (Electroencephalography, EEG) և ֆունկցիոնալ մոտ-ինֆրակարմիր սպեկտրոսկոպիայից (Functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS)։ Ակադեմիական և տրանսլյացիոն հետազոտություններում EEG-ը շարունակում է մնալ ամենատարածված ոչ ինվազիվ մուտքային մեթոդներից մեկը։

Շարժման մտավոր պատկերացումը (motor imagery) նշանակում է շարժումը մտովի կատարել՝ առանց այն իրականում կատարելու։ Այդ ընթացքում փոխվում են սենսոմոտոր ռիթմերը՝ շարժողական և զգայական կեղևի հետ կապված EEG ռիթմերը, և BCI համակարգը կարող է վերլուծել այդ փոփոխությունները։ P300-ը իրադարձության հետ կապված EEG պոտենցիալի դրական բաղադրիչ է, որն առավել հաճախ արտահայտվում է առաջադրանքային նշանակություն ունեցող կամ հազվադեպ խթանից մոտ 300 միլիվայրկյան անց։ P300-ի վրա հիմնված BCI համակարգերը կարող են այդ արձագանքից գնահատել, թե օգտվողը որ խթանին կամ տարրին է ուշադրություն դարձնում։ Կայուն վիճակի տեսողական հարուցված պոտենցիալը (Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP) EEG-ի ռիթմիկ արձագանք է, որը հետևում է պարբերաբար թարթող տեսողական խթանի հաճախականությանը։ SSVEP-ի վրա հիմնված BCI համակարգը կարող է այդ հաճախականային պատկերի միջոցով որոշել, թե օգտվողը որ խթանին է նայում։ [3]

Այս պարադիգմները տարբերվում են մարզման պահանջով, տեսողական ծանրաբեռնվածությամբ, հրամանների հնարավոր քանակով, արագությամբ և տարբեր օգտվողների համար կիրառելիությամբ։ Ընտրությունը որոշվում է համակարգի վերջնական նպատակով՝ հաղորդակցություն, կառավարում, հետադարձ կապ կամ նեյրովերականգնում։

BCI համակարգը նախագծվում է ըստ արտաքին նպատակի՝ հաղորդակցություն, կառավարում, հետադարձ կապ կամ վերականգնում։ Ազդակն ու փորձարարական պարադիգմը ընտրվում են այդ նպատակից և օգտագործողի հնարավորություններից ելնելով։

Ֆունկցիոնալ մոտ-ինֆրակարմիր սպեկտրոսկոպիան (Functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS) կարող է օգտագործվել առաջադրանքով պայմանավորված կեղևային հեմոդինամիկ փոփոխությունները դասակարգելու համար։ Այն ունի ավելի դանդաղ ժամանակային դինամիկա, քան EEG-ը, քանի որ հիմնված է նեյրոանոթային կապի (neurovascular coupling) վրա՝ այն գործընթացի, որով տեղային նեյրոնային ակտիվությանը հաջորդում են արյան հոսքի և թթվածնավորման փոփոխություններ։ EEG–fNIRS հիբրիդային BCI համակարգերը համատեղում են արագ էլեկտրական և ավելի դանդաղ հեմոդինամիկ տեղեկատվությունը։ [4,5]

Այս համակցումը կարող է ավելացնել լրացուցիչ հատկանիշներ կամ որոշ իրավիճակներում բարձրացնել համակարգի կայունությունը, սակայն միաժամանակ մեծացնում է սարքավորումների, համաժամացման և վերլուծության բարդությունը։

BCI-հիմնված նեյրովերականգնողական արձանագրություններում շարժողական մտադրության կամ շարժման երևակայության հայտնաբերումը կարող է կապվել տեսողական հետադարձ կապի, ռոբոտացված սարքի կամ ֆունկցիոնալ էլեկտրական խթանման հետ։ Համակարգային վերանայումներն ու մետա-վերլուծությունները ցույց են տալիս, որ որոշ հետկաթվածային մասնակիցների խումբըերում նման մոտեցումները կարող են բարելավել վերին վերջույթի շարժողական արդյունքները, հատկապես կառուցվածքային վերականգնողական ծրագրերի կազմում։ [6,7]

Միաժամանակ գրականության մեջ առկա են արձանագրությունների, մարզման ինտենսիվության, հետադարձ կապի ձևի և մասնակիցների ընտրության զգալի տարբերություններ։ Հետևաբար BCI-հիմնված նեյրովերականգնման կլինիկական դերը պետք է գնահատել կոնկրետ կիրառության և տվյալ ապացուցողական բազայի համատեքստում։

BCI-ի կազմաձևը միավորում է ազդակի աղբյուրը, պարադիգմը, իրական ժամանակի մշակումը, արտաքին ելքը և հետադարձ կապը։ Ոչ ինվազիվ համակարգերում առավել հաճախ օգտագործվում են EEG, fNIRS կամ դրանց համակցությունը։