Компьютер, например, что это такое

Обновлено: 04.07.2024

Интерфейс мозг-компьютер на основе ЭЭГ: приложения для когнитивного анализа и управления предлагает технический подход к использованию сигналов мозга для приложений управления, наряду с достижениями в области НКИ, связанными с ЭЭГ. Исследования и методы, описанные в этой книге, посвящены анализу во временной и частотной областях данных о преднамеренном моргании в качестве основы для приложений управления, запускающих ЭЭГ. Кроме того, в книге представлены экспериментальные сценарии и представлены алгоритмы для получения сигналов ЭЭГ в реальном времени с использованием имеющихся в продаже устройств, которые взаимодействуют с программным обеспечением MATLAB для сбора и управления.

Основные особенности

<УЛ>
  • Подробно описывает методы для нескольких типов анализа (включая ERP, карту скальпа, мощность поддиапазона и независимый компонент) для получения данных о преднамеренном моргании.
  • Демонстрирует, как использовать ЭЭГ для разработки более интуитивно понятных BCI в сценариях реального времени
  • Включает алгоритмы и сценарии, взаимодействующие с программным обеспечением MATLAB для интерактивного использования.

    • Читательская аудитория

    Содержание

    <р>1. Введение
    2. Интерфейс мозг-компьютер на основе ЭЭГ (BCI)
    3. Регистрация ЭЭГ в режиме реального времени
    4. Когнитивный анализ: временная область
    5. Когнитивный анализ: частотная область
    6. BCI на основе ЭЭГ — приложения управления
    7. Заключение

    Подробнее о продукте

    • Нет. страниц: 220
    • Язык: английский
    • Авторские права: © Academic Press, 2019 г.
    • Опубликовано: 14 марта 2019 г.
    • Выходные данные: Academic Press
    • ISBN электронной книги: 9780128146880
    • ISBN в мягкой обложке: 9780128146873

    Об авторах

    Дипали Бансал

    Доктор. Дипали Бансал — декан инженерного факультета в Graphic Era (считается университетом), Дехрадун, Индия. Она является частью движимой любопытством исследовательской группы, работающей в области обработки биосигналов, которая объединяет экспериментальные и теоретические методы и подходы к получению и анализу физиологических параметров человека, а именно сигналов ЭКГ, ЭМГ, ЭЭГ, с использованием профессиональных инструментов, таких как MATLAB и LabVIEW. Она получила степень бакалавра в BIT Sindri и получила докторскую степень в области обработки биосигналов в Центральном университете Джамия Миллия Исламия, Нью-Дели, Индия. За более чем два десятилетия своей профессиональной карьеры она отточила свои навыки академика, исследователя, а также администратора.

    Аффилиация и опыт

    Расима Махаджан

    Доктор. Рашима имеет 14-летний профессиональный опыт преподавания/исследований в институтах с высокой репутацией, включая Международный институт исследований и исследований имени Манава Рахны, Университет Г. Д. Гоенки в Гургаоне и специализированный исследовательский центр, такой как Национальный центр исследований мозга (NBRC) Манесар, Индия. Она получила степень магистра и бакалавра в области электроники и техники связи. Во время своей докторской работы она работала в области обработки биосигналов, получая и анализируя реакции сердца (ЭКГ) и нейронов (ЭЭГ) человека. Ее исследовательские интересы включают обработку биомедицинских сигналов, особенно картирование мозга с помощью ЭЭГ / МРТ и обработку изображений, с целью разработки автоматизированных диагностических инструментов с использованием MATLAB / Python в качестве инструментов обработки сигналов. Она опубликовала и предоставила более 35 качественных публикаций в международных рецензируемых журналах, конференциях и в виде глав книг.

    Аффилиация и опыт

    Доцент кафедры компьютерных наук и инженерии, Международный научно-исследовательский институт Манава Рахны, Фаридабад, Харьяна, Индия

    Оценки и обзоры

    Последние отзывы

    ( Общий рейтинг по всем отзывам )

    Прагья Г. Сб, 31 августа 2019 г.

    Интерфейсы мозг-компьютер на основе ЭЭГ: приложения для когнитивного анализа и управления

    Отличная книга, объясняющая мельчайшие детали реализации с примерами кодирования MATLAB

    Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) – это тест, используемый для выявления проблем, связанных с электрической активностью головного мозга.

    ЭЭГ отслеживает и записывает паттерны мозговых волн. Небольшие металлические диски с тонкими проводами (электродами) помещаются на кожу головы, а затем посылают сигналы на компьютер для записи результатов. Нормальная электрическая активность в мозге образует узнаваемый паттерн. С помощью ЭЭГ врачи могут искать аномальные закономерности, указывающие на судороги и другие проблемы.

    Зачем это делается

    Большинство ЭЭГ проводится для диагностики и мониторинга эпилептических припадков. ЭЭГ также может выявить причины других проблем, таких как нарушения сна и изменения в поведении. Иногда их используют для оценки активности мозга после тяжелой травмы головы или перед пересадкой сердца или печени.

    Подготовка

    Если вашему ребенку делают ЭЭГ, подготовка к нему минимальна. Волосы вашего ребенка должны быть чистыми и без масел, спреев и кондиционеров, чтобы электроды лучше держались на коже головы.

    Ваш врач может порекомендовать вашему ребенку прекратить прием определенных лекарств перед тестом.Детям часто рекомендуют не употреблять кофеин за 8 часов до теста. Если вашему ребенку необходимо спать во время ЭЭГ, врач предложит способы облегчить это.

    Процедура

    ЭЭГ можно сделать в кабинете врача, лаборатории или больнице. Ребенка попросят лечь на кровать или сесть на стул. Специалист по ЭЭГ прикрепит электроды к разным местам на коже головы с помощью клейкой пасты. Каждый электрод подключен к усилителю и регистратору ЭЭГ.

    Электрические сигналы мозга преобразуются в волнистые линии на экране компьютера. Вашему ребенку будет предложено лежать неподвижно, потому что движение может изменить результаты.

    Если цель ЭЭГ – имитировать или вызвать проблему, с которой сталкивается ваш ребенок (например, судороги), его могут попросить посмотреть на яркий мерцающий свет или дышать определенным образом. Медицинский работник, выполняющий ЭЭГ, будет знать историю болезни вашего ребенка и будет готов к любым проблемам, которые могут возникнуть во время теста.

    Большинство ЭЭГ занимают около часа. Если вашему ребенку нужно поспать во время теста, тест займет больше времени. Вы можете остаться с ребенком в комнате или выйти в зону ожидания.

    Чего ожидать

    ЭЭГ не доставляет дискомфорта, и пациенты не чувствуют ударов по голове или другим местам. Тем не менее электроды, приклеенные к коже головы, могут вызывать у детей небольшой стресс, как и лежание неподвижно во время теста.

    Получение результатов

    Невролог (врач, специализирующийся на заболеваниях нервной системы) прочитает и интерпретирует результаты. Хотя ЭЭГ различаются по сложности и продолжительности, результаты обычно доступны через несколько дней.

    Риски

    ЭЭГ очень безопасны. Если у вашего ребенка судорожное расстройство, врач может захотеть стимулировать и записать приступ во время ЭЭГ. Приступ может быть вызван миганием света или изменением характера дыхания.

    Помощь ребенку

    Вы можете помочь подготовить ребенка к ЭЭГ, объяснив, что это не будет неудобно. Вы можете описать комнату и оборудование, которое будет использоваться, и заверить своего ребенка, что вы всегда будете рядом и готовы оказать ему поддержку. Детям постарше обязательно объясните, как важно сохранять неподвижность во время ЭЭГ, чтобы не пришлось повторять ее.

    Если у вас есть вопросы

    Если у вас есть вопросы о процедуре ЭЭГ, поговорите со своим врачом. Вы также можете поговорить с техником ЭЭГ перед исследованием.

    Некоторые пациенты больше не могут эффективно общаться или даже взаимодействовать с внешним миром так, как большинство из нас считает само собой разумеющимся. В наиболее тяжелых случаях пациенты с тетраплегией или после инсульта буквально «заперты» в своем теле, не в состоянии осуществлять какой-либо двигательный контроль после, например, травмы спинного мозга или инсульта ствола головного мозга, что требует альтернативных методов общения и контроля. Но мы предполагаем, что в ближайшем будущем их мозг может предложить им выход. Интерфейсы мозг-компьютер (BCI) на основе неинвазивной электроэнцефалограммы (ЭЭГ) можно охарактеризовать методом, используемым для измерения активности мозга, и тем, как различные сигналы мозга преобразуются в команды, управляющие эффектором (например, управление компьютерным курсором). для обработки текстов и доступа в Интернет). В этом обзоре основное внимание уделяется основным концепциям НКИ на основе ЭЭГ, основным достижениям в области коммуникации, восстановления моторного контроля и подавления корковой активности, а также системе зеркальных нейронов (ЗНС) в контексте НКИ. Последнее представляется актуальным для клинических применений в ближайшие годы, особенно для пациентов с тяжелыми ограничениями. Гипотетически MNS может обеспечить надежный способ сопоставления нейронной активности с поведением, представляя высокоуровневую информацию о целях и намерениях этих пациентов. Неинвазивные ИМК на основе ЭЭГ позволяют вести мозговую коммуникацию у пациентов с боковым амиотрофическим склерозом и восстанавливать двигательный контроль у пациентов после травмы спинного мозга и инсульта. Пациенты с эпилепсией, синдромом дефицита внимания и гиперактивным расстройством смогли снизить свою корковую активность. Учитывая быстрое развитие исследований НКИ на основе ЭЭГ за последние несколько лет и быстрое увеличение скорости компьютерной обработки и методов анализа сигналов, мы предполагаем, что новые идеи (например, ЗНС в контексте ИМК), связанные с клинической нейрореабилитацией тяжело ограниченных пациенты создадут жизнеспособные клинические приложения в ближайшем будущем.

    Похожие статьи

    Бирбаумер Н., Коэн Л.Г. Бирбаумер Н. и др. Дж. Физиол. 2007 г., 15 марта; 579 (часть 3): 621-36. doi: 10.1113/jphysiol.2006.125633. Epub 2007 18 января. J Physiol. 2007. PMID: 17234696 Бесплатная статья PMC. Обзор.

    Чаудхари У., Бирбаумер Н., Рамос-Мургиалдай А. Чаудхари У. и др. Прог Мозг Res. 2016; 228:131-61. doi: 10.1016/bs.pbr.2016.04.019. Epub 2016 8 августа. Prog Brain Res. 2016. PMID: 27590968 Отзыв.

    Чинкотти Ф., Маттиа Д., Алоизе Ф., Буфалари С., Астольфи Л., Де Вико Фаллани Ф., Точчи А., Бьянки Л., Марчиани М.Г., Гао С., Миллан Дж., Бабилони Ф. Чинкотти Ф. и др. J Neurosci Методы. 2008 15 января; 167 (1): 31-42. doi: 10.1016/j.jneumeth.2007.06.031. Epub 2007 Jul 10. J Neurosci Methods. 2008 г. PMID: 17706292

    Николя-Алонсо Л.Ф., Гомес-Хил Дж. Николя-Алонсо Л.Ф. и др. Датчики (Базель). 2012;12(2):1211-79. дои: 10.3390/s120201211. Epub 2012 31 января. Сенсоры (Базель). 2012. PMID: 22438708 Бесплатная статья PMC. Обзор.

    Процитировано 10 статей

    Юань Х., Ли И, Ян Дж., Ли Х, Ян К., Го С., Чжу С., Шу С. Юань Х. и др. Микромашины (Базель). 2021 8 декабря; 12 (12): 1521. дои: 10.3390/ми12121521. Микромашины (Базель). 2021. PMID: 34945371 Бесплатная статья PMC. Обзор.

    Валентин О., Виаллет Г., Дельнаваз А., Крето-Ришерт Г., Дюшарм М., Монсарат-Шанон Х., Войкс Дж. Валентин О. и др. Датчики (Базель). 2021 23 апреля; 21 (9): 2953. дои: 10.3390/s21092953. Датчики (Базель). 2021. PMID: 33922456 Бесплатная статья PMC.

    Leuthardt EC, Моран Д.В., Маллен Т.Р. Leuthardt EC и соавт. Фронтальные нейроски. 2021 26 марта; 15:599549. doi: 10.3389/fnins.2021.599549. eCollection 2021. Front Neurosci. 2021. PMID: 33867912 Бесплатная статья PMC.

    Броварчик Дж., Куровски А., Костек Б. Броварчик Дж. и соавт. Датчики (Базель). 2020 23 апреля; 20 (8): 2403. дои: 10.3390/s20082403. Датчики (Базель). 2020. PMID: 32340276 Бесплатная статья PMC.

    Coogan CG, He B. Coogan CG, et al. IEEE-доступ. 2018;6:10840-10849. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2809453. Epub 2018, 27 февраля. Доступ IEEE. 2018. PMID: 30271700 Бесплатная статья PMC.

    Введение в неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер на основе ЭЭГ для вспомогательных технологий

    Сводная информация о корзине

    Что такое электронные книги VitalSource?

    Электронные книги Routledge и CRC Press доступны через VitalSource. Бесплатное приложение VitalSource Bookshelf® позволяет получить доступ к вашим электронным книгам в любое время и в любом месте.

    Большинство электронных книг VitalSource доступны в формате EPUB с возможностью перекомпоновки, который позволяет изменять размер текста в соответствии с вашими потребностями и включает другие специальные возможности. Если содержимое электронной книги требует определенного макета или содержит математические или другие специальные символы, электронная книга будет доступна в формате PDF (PBK), форматирование которого невозможно. Для обоих форматов доступные функции будут зависеть от того, как вы получаете доступ к электронной книге (через Bookshelf Online в браузере или через приложение Bookshelf на ПК или мобильном устройстве).

    Описание книги

    Эта книга призвана представить читателю обзор различных приложений интерфейсов мозг-компьютер (ИМК), основанный на более чем 20-летнем опыте работы над этими интерфейсами. Автор представляет обзор человеческого мозга и сигналов ЭЭГ, описывая человеческий мозг, анатомически и физиологически, с целью показать некоторые образцы сигналов ЭЭГ (электроэнцефалограммы), используемые для управления BCI. Затем он вводит BCI и различные приложения, такие как BCI, основанный на паттернах ERD / ERS в α-ритмах (используется для управления роботизированной инвалидной коляской с системой дополнительной и альтернативной связи (AAC) на борту); BCI на основе зависимого-SSVEP для управления той же роботизированной инвалидной коляской; BCI на основе SSVEP для управления роботом телеприсутствия и его бортовой системой AAC; BCI на основе SSVEP для управления автономным автомобилем; BCI на основе независимого SSVEP (с использованием глубины резкости) для управления той же роботизированной инвалидной коляской; использование компрессионной техники в ИМК на основе SSVEP; BCI, основанный на воображении движения (с использованием различных методов) для управления роботизированным моноциклом и роботизированным экзоскелетом; и первые шаги по созданию системы нейрореабилитации, основанной на воображении движений при совместном вращении педалей в иммерсивной виртуальной среде. Эта книга предназначена для исследователей, специалистов и студентов, занимающихся вспомогательными технологиями.

    Содержание

    <р>1. Обзор человеческого мозга и сигналов ЭЭГ

    Алессандро Ботти Беневидес, Алан Флориано, Марио Сарчинелли-Фильо и Теодиано Фрейре Бастос-Фильо

    <р>2. Интерфейсы мозг-компьютер (BCI)

    Алессандро Ботти Беневидес, Марио Сарчинелли-Фильо и Теодиано Фрейре Бастос-Фильо

    <р>3. Применение BCI

    Андре Феррейра, Сандра Мара Торрес Мюллер, Хавьер Ферни Кастильо Гарсия, Ричард Джуниор, Мануэль Годинес-Тельо, Алан Силва да Пас Флориано, Анибал Котрина Атенсио, Леандро Буэно, Денис Делисл Родригес, Ана Сесилия Вилья-Парра, Алехандра Ромеро-Лайсека , Александр Луис Кардосо Биссоли, Бертиль Лонго, Александр Херальдо Помер-Эшер, Флавия Апаресида Лотерио, Кристиана Мара Гулар, Кевин Антонио Эрнандес-Осса, Мария Долорес Пиньейру де Соуза, Джессика Паола Соуза Лима, Вивиан Кардосо, Селсо Де Ла Крус Касаньо, Гамильтон Ривера-Флор, Эдуардо Энрике Коуто Монтенегро, Томаз Родригес Ботельо, Дхармендра Гурве, Дживан Пант, Мухаммад Асрафуль Хасан, Сридхар Кришнан, Элиете Калдейра, Ансельмо Фризера-Нето, Марио Сарчинелли-Фильо и Теодиано Фрейре Бастос-Фильо

    Чтобы подписаться на оповещения, сначала войдите в систему. Если вам нужна учетная запись, пожалуйста, зарегистрируйтесь здесь

    Открытый доступ

    Логотип журнала< бр />

    Осознайте пробел: современные технологии и приложения для интерфейсов мозг-компьютер на основе ЭЭГ

    похожие

    статьи

    Александр Е. Храмов , Владимир Максименко , Алексей Короновский , Анастасия Е. Руннова , Максим Журавлев , Александр Н. Писарчик и Юрген Куртс

    Роберто Портильо-Лара, Богачан Тахирбеги, Кристофер А.Р. Чепмен, Джозеф А. Годинг и Райли А. Зеленый а)

    • Роберто Портильо-Лара
    • Богачан Таирбеги
    • Кристофер А. Р. Чепмен
    • Джозеф А. Годинг
    • Райли А. Грин
    • Темы
      • Коллекции
        • Избранное
        • Сайлайт
        • Обзор статей
        • Пресс-релиз
        • Интерфейсы мозг-машина
        • Заболевания и состояния
        • Электроэнцефалография
        • Нейроанатомия
        • Просмотреть
        • Носимые технологии
        • Электрофизиология
        • Нервные клетки

        РЕЗЮМЕ

        Интерфейсы мозг-компьютер (BCI) обеспечивают двустороннюю связь между мозгом и устройствами вывода, которая преобразует намерение пользователя в функцию. Среди различных методов визуализации головного мозга, используемых для работы с ИМК, электроэнцефалография (ЭЭГ) является предпочтительным методом выбора из-за его относительно низкой стоимости, простоты использования, высокого временного разрешения и неинвазивности. В последние годы значительный прогресс в носимых технологиях и вычислительном интеллекте значительно повысил производительность и возможности BCI на основе ЭЭГ (eBCI) и ускорил их миграцию из лаборатории в реальную среду. Этот быстрый перевод представляет собой сдвиг парадигмы взаимодействия человека и машины, который в ближайшем будущем глубоко изменит различные отрасли, включая здравоохранение и благополучие, развлечения, безопасность, образование и маркетинг. В этом вкладе рассматривается современное состояние носимых биосенсоров с упором на разработку новых интерфейсов электродов для долгосрочного и неинвазивного мониторинга ЭЭГ. Проведен обзор коммерчески доступных платформ ЭЭГ, и представлен сравнительный анализ, основанный на преимуществах и ограничениях, которые они обеспечивают для разработки eBCI. Обсуждаются новые приложения в нейробиологических исследованиях и будущие тенденции, связанные с широким внедрением eBCI для медицинских и немедицинских целей. Наконец, приводятся комментарии по этическим, социальным и юридическим проблемам, связанным с этой все более распространенной технологией, а также общие рекомендации по решению ключевых вопросов, связанных с принятием этой технологии массовым потребителем.

        РИС. 1. Архитектура интерфейса мозг–компьютер на основе ЭЭГ. На схеме показаны основные этапы работы eBCI. Неинвазивные датчики ЭЭГ используются для регистрации электрических сигналов, генерируемых нейронами коры головного мозга. Сигналы ЭЭГ либо приобретаются в результате спонтанной эндогенной активности мозга, либо вызываются экзогенными стимулами. Необработанные сигналы предварительно обрабатываются, а затем функции извлекаются, выбираются, классифицируются и преобразуются для декодирования намерений пользователя. Затем цифровые команды используются для управления различными исполнительными устройствами, такими как протезы, экзоскелеты, транспортные средства или вспомогательное программное обеспечение.

        РИС. 2. Нейрофизиологические основы ЭЭГ. (а) Сигналы ЭЭГ отражают электрическую активность мозга, возникающую в результате синхронной активации групп пирамидных нейронов в коре головного мозга. Возбуждающие постсинаптические потенциалы (ВПСП) генерируют диполи, создавая разделение зарядов перпендикулярно поверхности коры. (б) Связь между нейронами осуществляется в синапсе. Поступление потенциала действия на пресинаптическое окончание приводит к везикулярному высвобождению нейротрансмиттера (НТ) в синаптическую щель, который затем диффундирует к мембранным рецепторам постсинаптического окончания и запускает ВПСП. (c) Неокортекс головного мозга организован в шесть слоев (I–VI) с различными цитоархитектурными характеристиками. Большинство сигналов ЭЭГ генерируются пирамидальными нейронами, расположенными в основном в слоях III и V. Эти нейроны пространственно выровнены перпендикулярно поверхности коры, что дает дипольный слой, ортогональный поверхности скальпа. Активность ЭЭГ измеряется как разница в напряжениях, зарегистрированных в разных местах кожи головы, которые представляют собой сумму постсинаптических потенциалов от тысяч нейронов вблизи каждого регистрирующего электрода.(d) Чтобы достичь скальповых электродов, сигналы ЭЭГ пересекают несколько слоев ненервных тканей с различными свойствами проводимости, которые ослабляют сигнал. (e) Электроды располагаются на коже головы в определенной конфигурации, которая зависит от функциональной области коры головного мозга, которая контролируется для управления eBCI.

        Здесь рассматриваются современные технологии и приложения eBCI в медицинском и немедицинском контексте. Для этого представлен обзор нейроанатомических и нейрофизиологических механизмов, лежащих в основе генерации электрической активности мозга. Затем обсуждаются последние достижения в области носимых биосенсоров с акцентом на новые интерфейсы электродов для долгосрочного и неинвазивного мониторинга ЭЭГ. Проведен обзор коммерчески доступных платформ ЭЭГ для проведения сравнительного анализа с точки зрения типа и плотности электродов, функциональности, портативности и производительности устройства в контексте разработки eBCI. Будущие тенденции к широкому внедрению eBCI в нейробиологических исследованиях обсуждаются в контексте новых приложений, включая автоматизацию, развлечения, аффективные вычисления, тераностику и коммуникацию. В заключение приводятся комментарии по этическим, социальным и юридическим проблемам, связанным с этой все более распространенной технологией, а также общие рекомендации по устранению ключевых проблем, вызванных принятием ее массовым потребителем.

        Значок таблицы

        < td colspan="1" rowspan="1">Замыкание< td colspan="1" rowspan="5">Твердый гель< td colspan="1" rowspan="1">Геометрия помогает проталкивать волосы < td colspan="1" rowspan="1">Не зависит от контакта с кожей
        Электрод Материал Преимущества Недостатки< /th>
        Влажный
        Подушка Металл a, покрытие Ag/AgCl, спеченный Ag/AgCl Низкий импеданс Длительная установка, требующая технического специалиста
        Сушка
        Замыкание
        Раздражение
        Чашка Металл Низкое сопротивление Длительная установка, требующая технического специалиста
        Менее подвержен отрыву Короткое замыкание
        Большая полость для электролита снижает эффект высыхания Раздражение
        Гелеобразование Металл или Ag/AgCl с электролитом Низкое сопротивление Одноразового использования
        Быстрая настройка Сушка
        Раздражение
        Гидрогель с электролитом Низкий импеданс Сушка все еще проблема
        Быстрее настройка
        Меньше раздражения
        Менее подвержен замыканию
        Медленное высыхание
        Полусухое
        Гелевый резервуар Металл или Ag/AgCl с электролитом Быстрая настройка Более высокий импеданс, чем у мокрых электродов
        Менее склонны к короткому замыканию Сушка все еще проблема
        Сушка
        Тонкая пленка Металл, покрытия Ag/AgCl< /td> Быстрая настройка Повышенный импеданс.
        Плохая совместимость
        Дискомфорт
        Шипы, щетинки, иглы Металл, токопроводящий композиты Быстрая настройка Дискомфорт
        Увеличенный импеданс
        Улучшенный контакт с кожей
        Уменьшение артефактов движения
        Емкостный (бесконтактный) Металл или Ag/AgCl с диэлектрическим/воздушным зазором
        Сухая пена Токопроводящие композиты Комфорт Более высокий импеданс e
        Электропроводящая ткань Металлические покрытия, органические проводящие покрытия Улучшенная прилегаемость и комфорт Плохой контакт с кожей. Склонен к артефактам движения
        Идеален для активного использования

        Значок таблицы

        td> < td colspan="1" rowspan="1">10 < td colspan="1" rowspan="1">64
        Устройство Электроды Количество каналов Выборка частота (Гц) Вес (г) Срок службы батареи (ч) Разрешение (бит) Цена (доллары США)
        NeuroSky MindWave Mobile 2 Сухой 1 51290 8 16 $100
        Muse 2 Сухой 4 220/500 61 5 $250
        MyndPlay MyndBand Сухой 3 512 300 10 ⋯ 270 долларов США
        Emotiv Insight Полусухой 5 128 ⋯ 8 14 $300
        Emotiv Epoc X Солевой раствор 14 128/256 170 12 14/16 850$
        Крышка электрода ЭЭГ OpenBCI Влажный 16 125 ⋯ 24 24 $1400
        Emotiv Flex Солевой/влажный 32 128 ⋯ 9 14 $1700
        mBrainTrain Smarting Влажный 24 220/500 60 5 24 $6730
        НейроСкан Сиеста Влажно 32 1024 300 ⋯ 16 ∼$18 000
        Продукты для мозга LiveAmp 64 Сухой/влажный 1000 120< /td> 4 24 >$18 000
        ABM B-Alert X24 Влажный 20 256 110 8 24 ∼20 000$
        Cognionics Quick 30 Сухой 30 500 610 8 24 22 000 долларов США
        Носимые датчики DSI 24 Сухой 21 300/600 600 8 16 $22 500
        g.tec g.Исследования Nautilus Сухой/влажный 64 250 140 6 24 ≤25 000$
        Neuroelectrics Enobio 32 Сухой/влажный 32 500 97 6 24 ∼$25 000
        ЭЭГ-гарнитура IMEC Сухая 8 256 200 8 12 $25 000
        ANT Neuro Eggo Sports Сухой/влажный 64 2048 500 5 24 ∼50 000 долларов США
        Cognionics Mobile 128 Влажный 128 500 460 6 24 ≤50 000$

        Несмотря на большое разнообразие доступных систем wEEG, необходимы дальнейшие исследования для создания более функциональных и удобных датчиков, а также экономичной электроники с пониженным энергопотреблением. Помимо более мощного оборудования, очень привлекательные и привлекательные приложения имеют решающее значение для продвижения использования этих технологий за пределами лабораторной среды. С появлением все более сложных и доступных устройств для носимых биосенсоров разработка так называемых приложений-убийц обеспечит быстрое и широкое распространение eBCI среди населения в целом.

        Текущие биометрические идентификаторы основаны на физических характеристиках, включая отпечатки пальцев и внешние признаки, а также распознавание голоса и радужной оболочки глаза. Совсем недавно была выдвинута гипотеза, что сигналы ЭЭГ, полученные во время восприятия или выполнения умственной задачи, могут использоваться для точной идентификации субъекта. Биометрические криптосистемы на основе ЭЭГ основаны на сравнении активности ЭЭГ разных субъектов после выполнения определенной задачи, такой как дыхание, движение пальцев или пение. 157 157. J. Chuang, H. Nguyen, C. Wang, and B. Johnson, доклад, представленный на конференции Financial Cryptography and Data Security, Берлин, Гейдельберг, 2013 г. Эти системы обеспечивают удивительно высокий уровень точности и могут стать основой для будущие универсальные биометрические системы безопасности, которые не полагаются на определенную часть тела для распознавания субъекта.

        Несмотря на неотъемлемые риски, присущие нейротехнологиям на этапе их зарождения, строгое законодательство гарантирует, что будущие инновации будут соответствовать стандартам безопасности и нейроэтики. Международная политика также должна гарантировать распространение этой технологии с эгалитаризмом и подотчетностью, чтобы предотвратить обострение текущего социально-экономического неравенства. Кроме того, дальнейшие исследования и работа с общественностью со стороны научного сообщества имеют решающее значение для сдерживания распространения дезинформации, которая может задержать развитие этой технологии и помешать ее полной реализации. Таким образом, потенциал технологии BCI начинает быстро кристаллизоваться, создавая технологические решения, которые обеспечивают ощутимые преимущества для качества нашей жизни. Двигаясь вперед, важно заблаговременно проложить четкий путь к ответственной нейроинженерии в надежде на будущее, в котором человеческий разум и технологии смогут без проблем объединиться, чтобы превзойти наши собственные биологические ограничения.

        БЛАГОДАРНОСТЬ

        Авторы выражают признательность Исследовательскому совету по инженерным и физическим наукам Великобритании за финансирование в рамках проектов № EP/R004498/1 и EP/T020970/1.

        Читайте также: