Візуалізація когнітивних станів на основі Raspberry Pi для біологічного зворотного зв’язку в реальному часі за допомогою нейро-комп’ютерного інтерфейсу

Автор(и)

  • Євген Анатолійович Волинець Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна https://orcid.org/0009-0008-1071-3852
  • Світлана Миколаївна Хмель Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна
  • Олена Миколаївна Пєчкурова Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна https://orcid.org/0009-0002-6689-7968

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2024.7.112-119

Ключові слова:

нейрокомп’ютерні інтерфейси, BCI, Raspberry Pi 4B

Анотація

Нейрокомп’ютерний інтерфейс на основі ЕЕГ (Electroencephalography, електроенцефалографія) — це технологія, яка дає змогу встановлювати взаємодію між мозком людини і зовнішніми пристроями, такими як комп’ютери чи робототехніка. Основні принципи такого інтерфейсу:
1. Зчитування електричної активності мозку за допомогою електродів, розміщених на поверхні скальпа. Ці сигнали ЕЕГ відображають коливання потенціалів нейронів.
2. Оброблення та аналіз ЕЕГ-сигналів за допомогою алгоритмів машинного навчання, щоб визначити певні патерни, пов’язані з конкретними розумовими станами чи намірами користувача.
3. Переклад цих розпізнаних патернів у команди для управління зовнішніми пристроями, такими як комп’ютер, протези чи інтерфейси віртуальної реальності.
Ключові переваги нейрокомп’ютерних інтерфейсів на основі ЕЕГ — це можливість безпосереднього керування пристроями за допомогою думок та намірів, не вдаючись до традиційних методів введення, наприклад клавіатури чи миші. Це відкриває нові перспективи для людей з обмеженими можливостями, а також для інноваційних застосувань у сферах нейрореабілітації, ігор, віртуальної реальності тощо.
У статті описано дослідження можливостей використання ЕЕГ пристрою для збору та візуалізації інформації про когнітивний стан користувача пристрою. Дослідження проводили на електроенцефалографічному приладі Emotiv INSIGHT (5-канальна система електроенцефалографії (EEG) із напівсухими полімерними датчиками), та Raspberry Pi 4B. В рамках дослідження було розроблено прототип, що дає можливість візуалізовувати показники про емоційний і ментальний стан користувача за допомогою LED, що під’єднані до Raspberry Pi.

Біографії авторів

Євген Анатолійович Волинець, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

кандидат фізико-математичних наук, старший викладач кафедри мережних технологій факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», ye.volynets@ukma.edu.ua

Світлана Миколаївна Хмель, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

магістр програми «Інженерія програмного забезпечення» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», svitlana.khmel@ukma.edu.ua

Олена Миколаївна Пєчкурова, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

старший викладач кафедри мультимедійних технологій факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська Академія», pyechkurova@ukma.edu.ua

Посилання

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-12