Marcin KOLODZIEJ, Remigiusz RAK Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno Pomiarowych Zastosowanie analizy częstotliwościowej sygnalu EEG w interfejsach mózg-komputer Streszczenie. Przeznaczeniem interfejsu mózg-komputer jest dostarczenie moŜliwości obslugi urządzeń osobom sparaliŜowanym. Obecnie projektowane systemy tego typu umoŜliwiają, przetworzenie „wyobraŜenia o ruchu” na proces sterowania urządzeniami zewnętrznymi, jakimi są np. protezy czy wózki inwalidzkie. Analiza częstotliwościowa sygnalu EEG jest wygodnym narzędziem wydobywania cech umoŜliwiających praktyczną realizację tego typu interfejsów. Abstract: The goal of the Brain-Computer Interface is to provide the disabled users, who may be completely paralyzed, or ‘locked in’, with basic communication capabilities so that they translate their wishes into command controlling movements of the devices such neuroprostheses. The EEG signal spectrum enables an effective extraction of features useful for the design of such interfaces. (Implementation of EEG signal spectrum in Brain Computer Interface design). Slowa kluczowe: Interfejs mózg-komputer, Elektroencefalografia, EEG, Cyfrowe przetwarzanie sygnalów, Uczenie maszynowe, Interakcja czlowiek-komputer, Klasyfikacja sygnalów elektroencefalograficznych (EEG), ERS/ERD. Keywords: Brain–computer interface, Electroencephalography, EEG, Neuroprosthesis, Digital Signal Processing, MachineLearning, Human-Computer Interaction, ERS/ERD. Wprowadzenie Jednym z waŜnych problemów naukowo-technicznych ostatnich kilku lat jest zagadnienie komunikacji czlowiek- komputer. Komunikacja ta moŜe odbywać się na wiele róŜnych sposobów. Poczynając od najwcześniejszych, kart perforowanych, klawiatur - uŜywanych do wprowadzania danych, piór świetlnych, myszek i manipulatorów (typu „joystick”), jako wskaźników, a na panelach dotykowych i sterowaniu glosowym kończąc, posiadamy bardzo szerokie moŜliwości, przekazania swoich intencji maszynie. KaŜdy z powyŜszych sposobów komunikacji, polega na przetworzeniu pewnych dzialań na informacje, które mogą być „zinterpretowane” przez komputer. Nawet komunikacja za pomocą mowy, wymaga uŜycia odpowiednich mięśni wewnętrznych krtani, zatem wykonania pewnego ruchu fizycznego. Problem pojawia się wtedy, gdy osoba ma trudności z wykonywaniem prostych czynności, jak chociaŜby ruch ręką (niedowlad mięśni, brak kończyn, paraliŜ). We wszystkich wymienionych przypadkach elementem docelowym lub pośredniczącym kontaktu czlowieka z maszyną jest komputer. JeŜeli z tego kontaktu wyeliminujemy wszystkie narządy ruchu, a ograniczymy się wylącznie na mózgu to będziemy mieć do czynienia ze zjawiskiem kontaktu mózg-komputer. Interfejs umoŜliwiający wspomniany kontakt określa się powszechnie mianem interfejsu mózg-komputer (ang. Brain-Computer Interface: BCI). Za pierwszą pracę naukową eksponującą zasady dzialania BCI, moŜna uznać publikację z 1973 roku na temat kontroli protez za pomocą elektrycznych potencjalów mózgu [1]. Pierwsza międzynarodowa konferencja na temat technologii BCI, miala miejsce w 1999 roku, w Rensselarville Institute of Albany (New York), gdzie Jonathan R. Wolpaw sformalizowal definicję systemu BCI jako: "A brain-computer interface (BCI) is a communication or control system in which the user's messages or commands do not depend on the brain's normal output channels. That is, the message is not carried by nerves and muscles, and, furthermore, neuromuscular activity is not needed to produce the activity that does carry the message". Obecnie, ponad 20 grup badawczych na calym świecie, w tym ośrodki wojskowe i medyczne pracują nad problemem BCI. Opracowanie takiego interfejsu, przyczyni się do realizacji nowego typu komunikacji czlowiek- maszyna, a osobom sparaliŜowanym w ogóle ją umoŜliwi. BieŜący rozwój badań nad systemami BCI, bazuje na wykorzystywaniu pewnych wlaściwości fal elektro- magnetycznych mózgu, rejestrowanych za pomocą technik elektroencefalograficznych takie jak na przyklad: metoda magnetoencefalograficzna wykorzystująca skladową magnetyczną fali elektromagnetycznej mózgu (MEG), technika rezonansu magnetycznego (FIRM) oraz technika pozytronowa (PET), to wlaśnie EEG cechuje, w porównaniu z innymi, prostota techniczna i niskie koszty, co decyduje o jej wykorzystaniu. Przykladowy schemat funkcjonalny systemu BCI, moŜna zobaczyć na Rys. 1. KaŜdy interfejs tego typu zawiera czlon rejestrujący aktywność mózgu (EEG) oraz pewien system informacyjno-pomiarowy, w sklad którego wchodzą moduly realizujące takie funkcje jak: zbieranie danych, przetwarzanie wstępne, ekstrakcja cech, klasyfikacja i podejmowanie decyzji. Rys. 1. Schemat funkcjonalny systemu BCI Najbardziej znaczącym elementem systemu, jest interpretacja sygnalu EEG, który odpowiada