PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Połączenie mózg-komputer jako metoda komunikacji z niereagującymi pacjentami - przegląd literatury

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Brain-computer interfaces for communication with nonresponsive patients – a literature survey
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Artykuł dotyczy nowatorskiej i szybko rozwijającej się techniki, jaką są interfejsy mózg komputer (ang. Brain-Computer Interfaces, BCI). BCI umożliwiają zmianę sygnału bioelektrycznego mózgu na sygnał cyfrowy, który wysyłany jest do różnego rodzaju urządzeń, pozwalających sterować aplikacjami komputerowymi oraz sprzętem elektronicznym bez udziału mięśni. W pewnym sensie urządzenia te „odgadują” intencje użytkownika, a tym samym zwalniają go z konieczności wyrażania swych zamierzeń za pomocą gestów i ruchów. W pracy opisano zastosowania BCI w komunikacji z pacjentami znajdującymi się w stanie neurologicznymi, uniemożliwiającym kontaktowanie się ze światem zewnętrznym. Opisano inwazyjne i nieinwazyjne techniki obrazowania mózgu, takie jak: funkcjonalny rezonans magnetyczny (ang. Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI), funkcjonalna spektroskopia bliskiej podczerwieni (ang. Functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS), elektroencefalografia (ang. Electroencephalography, EEG), elektro-kortykografia (ang. Electrocorticography, ECoG) i inne, które są stosowane obecnie w BCI. Pokazano wady i zalety opisywanych technik obrazowania medycznego. Przedstawiono także propozycje rozwiązań zwiększających efektywność wymienionych metod obrazowania w systemach BCI. Opisano przyszłe kierunki rozwoju systemów BCI. Mimo wielu zalet, interfejsów mózg-komputer, trzeba również brać pod uwagę aspekty bioetyczne.
EN
This paper describes an innovative technology known as Brain-Computer Interfaces (BCI). This method uses converts brain bioelectrical signals into digital forms these signals are used to interact with computer applications or devices like e.g. wheelchairs. Systems used for communication with patients whose neurological condition does not allow communication with the outside world, are described. Published results of studies, experiments and reports dealing with brain imaging techniques: either invasive such as Electrocorticography (ECoG) or noninvasive like Functional Magnetic Resonance (fMRI), Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS), Electroencephalography (EEG), are discussed. Advantages and disadvantages of described imaging techniques are presented along with solutions for better imaging. The future trends in the development of BCI are pointed out. The controversial aspects of BCI in respect to bioethical issues are discussed as well.
Wydawca
Rocznik
Strony
148--157
Opis fizyczny
Bibliogr. 43 poz.
Twórcy
autor
  • Politechnika Wrocławska, Wydział Podstawowych Problemów Techniki, Katedra Inżynierii Biomedycznej, 50-370 Wrocław, Wybrzeże Wyspiańskiego 27
autor
  • Politechnika Wrocławska, Wydział Podstawowych Problemów Techniki, Katedra Inżynierii Biomedycznej, 50-370 Wrocław, Wybrzeże Wyspiańskiego 27
  • Politechnika Wrocławska, Wydział Podstawowych Problemów Techniki, Katedra Inżynierii Biomedycznej, 50-370 Wrocław, Wybrzeże Wyspiańskiego 27
Bibliografia
  • [1] J. Carreiras, P. Osorio, A. Zamith, A. Caetano: Brain Computer Interface (BCI) based on Electroencephalography (EEG), Uniwersytet Techniczny w Lizbonie, 2006.
  • [2] J.R. Wolpaw, N. Birbaumer, D.J. McFarland, G. Pfurtscheller, T.M. Vaughan: Brain-computer interfaces for communication and control, Clinical Neurophysiology, vol. 113, 2002, s. 767–791.
  • [3] A. Cudo, E. Zabielska, B. Bałaj: Wprowadzenie w zagadnienie interfejsów mózg-komputer, Studia z Psychologii w KUL, tom 17, 2011, s. 189–211.
  • [4] L. Naci, M.M. Monti, D. Cruse, A. Kubler, B. Sorger, R. Goebel, B. Kotchoubey, A.M. Owen: Brain–Computer Interfaces for Communication with nonresponsive patients, Annals of Neurology, vol. 72, 2012, s. 312–323.
  • [5] D.S. Tan, A. Nijholt: Brain-Computer Interfaces and Human-Computer Interaction w Brain-Computer Interfaces. Applying our Minds to Human-Computer Interaction, 2010, s. 3–19, Springer, Londyn.
  • [6] D. Cruse, S. Chennu, C. Chatelle, T.A. Bekinschtein, D. Fernandez–Espejo, J.D. Pickard, S. Laureys, A.M. Owen: Bedside detection of awareness in the vegetative state: a cohort study, The Lancet, vol. 378, 2011, s. 2088–2094.
  • [7] M. J. Vansteensel, D. Hermes, E.J. Aarnoutse, M.G. Bleichner, G. Schalk, P.C. van Rijen, F.S. Leijten, N.F. Ramsey: Brain–computer interfacing based on cognitive control, Annals of Neurology, vol. 67, 2010, s. 809–816.
  • [8] S. Ogawa, R.S. Menon, D.W. Tank, S.G. Kim, H. Merkle, J.M. Ellermann, K. Ugurbil: Functional brain mapping by blood oxygenation level-dependent contrast magnetic resonance imaging. A comparison of signal characteristics with a biophysical model, Biophysical Journal, vol. 64, 1993, s. 803–812.
  • [9] K.K. Kwong, J.W. Belliveau, D.A. Chesler, I.E. Goldberg, R.M. Weisskoff, B.P. Poncelet, D.N. Kennedy, B.E. Hoppel, M.S. Cohen, R. Turner: Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation, PNAS USA, vol. 89, 1992, s. 5675–5679.
  • [10] J.C. Bardin, N.D. Schiff, H.U. Voss: Pattern classification of volitional functional magnetic resonance imaging responses in patients with severe brain injury, Archives of Neurology, vol. 69, 2012, s.176–181.
  • [11] K.J. Friston, A.P. Holmes, J.B. Poline, P.J. Grasby, S.C. Williams, R.S. Frackowiak, R. Turner: Analysis of fMRI time-series revisited, Neuroimage, vol. 2, 1995, s. 45–53.
  • [12] R.C. deCharms: Reading and controlling human brain activation using real-time functional magnetic resonance imaging, Trends in Cognitive Sciences, vol. 11, 2007, s. 473–481.
  • [13] R.C. deCharms: Applications of real-time fMRI, Nature Reviews Neuroscience, vol. 9, 2008, s. 720–729.
  • [14] J.C. Bardin, J.J. Fins, D.I. Katz, J. Hersh, L.A. Heier, K.Tabelow, J.P. Dyke, D.J. Ballon, N.D. Schiff, H.U. Voss: Dissociations between behavioural and functional magnetic resonance imaging-based evaluations of cognitive function after brain injury, Brain, vol. 134, 2011, s. 769–782.
  • [15] R. Sitaram, S. Lee, S. Ruiz S, M. Rana, R. Veit, N. Birbaumer: Real-time support vector classification and feedback of multiple emotional brain states, Neuroimage, vol. 56, 2011, s. 753–765.
  • [16] J.H. Lee, M. Marzelli, F.A. Jolesz, S.S. Yoo: Automated classification of fMRI data employing trial-based imagery tasks, Medical Image Analysis, vol. 13, 2009, s. 392–404.
  • [17] S.M. LaConte, S.J. Peltier, X.P. Hu: Real-time fMRI using brain-state classification, Human Brain Mapping, vol. 28, 2007, s. 1033–1044.
  • [18] B. Sorger, B. Dahmen, J. Reithler, O. Gosseries, A. Maudoux, S. Laureys, R. Goebel: Another kind of “BOLD Response”: answering multiple-choice questions via online decoded single-trial brain signals, Progress in Brain Research, vol. 177, 2009, s. 275–292. Acta Bio-Optica et Informatica Medica Inżynieria Biomedyczna, vol. 21, nr 3, 2015 157
  • [19] F. Irani, S.M. Platek, S. Bunce, A.C. Ruocco, D. Chute: Functional near infrared spectroscopy (fNIRS): an emerging neuroimaging technology with important applications for the study of brain disorders, Clinical Neuropsychologist, vol. 21, 2007, s. 9–37.
  • [20] A. Villringer, B. Chance: Non-invasive optical spectroscopy and imaging of human brain function, Trends in Neurosciences, vol. 20, 1997, s. 435–442.
  • [21] M. Naito, Y. Michioka, K. Ozawa, Y. Ito, M. Kiguchi, T. Kanazawa: Communication means for totally locked-in ALS patients based on changes in cerebral blood volume measured with near-infrared light, IEICE Transactions on Information and Systems, vol. 90, 2007, s. 1028–1037.
  • [22] D.K. Joseph, T.J. Huppert, M.A. Franceschini, D.A. Boas: Diffuse optical tomography system to image brain activation with improved spatial resolution and validation with functional magnetic resonance imaging, Applied Optics, vol. 45, 2006, s. 8142–8151.
  • [23] E. Donchin: Presidential address, 1980. Surprise!. . .Surprise?, Psychophysiology, vol. 18, 1981, s. 493–513.
  • [24] C.C. Duncan-Johnson, E. Donchin: On quantifying surprise: the variation of event-related potentials with subjective probability, Psychophysiology, vol. 14, 1977, s. 456–467.
  • [25] I. Fischler, Y.S. Jin, T.L. Boaz, N.W. Perry Jr, D.G. Childers: Brain potentials related to seeing one’s own name, Brain and Language, vol. 30, 1987, s. 24–62.
  • [26] S. Lang, B. Kotchoubey, A. Lutz, N. Birbaumer: What are you doing when you are doing nothing? ERP components without a cognitive task, Journal of Experimental Psychology, vol. 44, 1997, s. 138–162.
  • [27] B. Kotchoubey, S. Lang, G. Mezger, D. Schmalohr, M. Schneck, A. Semmler, V. Bostanov, N. Birbaumer: Information processing in severe disorders of consciousness: vegetative state and minimally conscious state, Clinical Neurophysiology, vol. 116, 2005, s. 2441–2453.
  • [28] C. Schnakers, F. Perrin, M. Schabus, R. Hustinx, S. Majerus, G. Moonen, M. Boly, A. Vanhaudenhuyse, M.A. Bruno, S. Laureys: Detecting consciousness in a total locked-in syndrome: an active event-related paradigm, Neurocase, vol. 15, 2009, s. 271–277.
  • [29] H. Shevrin: Event-related markers of unconscious processes, International Journal of Psychophysiology, vol. 42, 2001, s. 209–218.
  • [30] E.W. Sellers, E. Donchin: A P300-based brain-computer interface: initial tests by ALS patients, Clinical Neurophysiology, vol. 117, 2006, s. 538–548.
  • [31] A. Kubler, A. Furdea, S. Halder, E.M. Hammer, F. Nijboer, B. Kotchoubey: A brain-computer interface controlled auditory event-related potential (p300) spelling system for locked-in patients, Annals of the New York Academy of Sciences, vol. 1157, 2009, s. 90–100.
  • [32] G. Schalk, K.J. Miller, N.R. Anderson, J.A. Wilson, M.D. Smyth, J.G. Ojemann, D.W. Moran, J.R. Wolpaw, E.C. Leuthardt: Two-dimensional movement control using electrocorticographic signals in humans, Journal of Neural Engineering, vol. 5, 2008, s. 75–84.
  • [33] E.A. Felton, J.A. Wilson, J.C. Williams, P.C. Garell: Electrocorticographically controlled brain-computer interfaces using motor and sensory imagery in patients with temporary subdural electrode implants, Journal of Neurosurgery, vol. 106, 2007, s. 495–500.
  • [34] N.K. Logothetis: What we can do and what we cannot do with fMRI, Nature, vol. 453, 2008, s. 869–878.
  • [35] J.P. Lachaux, P. Fonlupt, P. Kahane, L. Minotti, D. Hoffmann, O. Bertrand, M. Baciu: Relationship between task-related gamma oscillations and BOLD signal: new insights from combined fMRI and intracranial EEG, Human Brain Mapping, vol. 28, 2007, s.1368–1375.
  • [36] E. Mikołajewska, D. Mikołajewski: Interfejsy mózg-komputer jako rozwiązania dla osób niepełnosprawnych z uszkodzeniami układu nerwowego, Niepełnosprawność – zagadnienia, problemy, rozwiązania, vol. 3, 2012, s. 19–36.
  • [37] M. van Gerven, J. Farquhar, R. Schaefer, R. Vlek, J. Geuze, A. Nijholt, N. Ramsey, P. Haselager, L. Vuurpijl, S. Gielen, P. Desain: The brain-computer interface cycle, Journal Neural of Neural Engineering, vol. 6, 2009, s. 1–10.
  • [38] D. Lulé, Q. Noirhomme, S.C. Kleih, C. Chatelle, S. Halder, A. Demertzi, M.A. Bruno, O. Gosseries, A. Vanhaudenhuyse, C. Schnakers, M. Thonnard, A. Soddu, A. Kübler, S. Laureys: Probing command following in patients with disorders of consciousness using a brain computer interface, Clinical Neurophysiology, vol. 124, 2013, s. 101–106.
  • [39] N. Birbaumer, A.R. Murguialday, L. Cohen: Brain-computer interface in paralysis, Current Opinion in Neurology, vol. 21, 2008, s. 634–638.
  • [40] E.W. Sellers: New horizons in brain-computer interface research, Clinical Neurophysiology, vol. 124, 2013, s. 2–4.
  • [41] C.C. Postelnicu, D.A. Talab, M.I. Toma: Brain computer interfaces for medical applications, Bulletin of the Transilvania University of Braşov, vol. 3, 2010, s. 99–106.
  • [42] M.M. Monti, A. Vanhaudenhuyse, M.R. Coleman, M. Boly, J.D. Pickard, L. Tshibanda, A.M. Owen, S. Laureys: Willful modulation of brain activity in disorders of consciousness, The New England Journal of Medicine, vol. 362, 2010, s. 579–589.
  • [43] A. M. Owen, M.R. Coleman, M. Boly, M.H. Davis, S. Laureys, J.D. Pickard: Detecting awareness in the vegetative state, Science, vol. 313, 2006, s. 1402.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-f50c44ed-a74a-4c17-9e71-fd5937393455
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.