Διασύνδεση Εγκεφάλου και Υπολογιστή/Ρομποτικού Βραχίονα: μέτρηση ακρίβειας της διαδικασίας μάθησης/εκπαίδευσης
Creators: name: Αρφαράς, Γεώργιος Αντωνίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: subject: Διεπαφή Εγκεφάλου Υπολογιστή
subject: Αλληλεπίδραση Ανθρώπου Ρομπότ
subject: Βιοϊατρική Τεχνολογία
subject: Brain Computer Interface
subject: Human Robot Interaction
subject: Biomedical Engineering
subject: FOS: Medical engineering

description: Οι διεπαφές εγκεφάλου-υπολογιστή (ΔΥΕ) είναι συστήματα που βασίζονται σε προγράμματα υπολογιστών που έχουν χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό και την ερμηνεία της δραστηριότητας του ανθρώπινου εγκεφάλου. Μέσω αυτής της δραστηριότητας, ένα άτομο μπορεί να αποκτήσει τον έλεγχο εξωτερικών συσκευών, όπως ρομποτικές συσκευές. Οι επεμβατικές ΔΥΕ μπορούν να πετύχουν πολύ υψηλότερο βαθμό ακρίβειας και ταχύτητας στον έλεγχο των ροπτότ από ό, τι τα μη επεμβατικά συστημάτα. Λόγω των πρόσφατων εξελίξεων στην τεχνολογία, τα μη επεμβατικά συστήματα ΔΥΕ έχουν τη δυνατότητα να αυξήσουν την αποδοτικότητά τους , όσο αφορά τον ρομποτικό έλεγχο, και σε ορισμένες περιπτώσεις, είναι συγκρίσιμα ακόμη και με επεμβατικά συστήματα ΔΥΕ. Η Νοερή Κίνηση (ΝΚ), η νοητική εκτέλεση μιας δράσης, έχει εφαρμοστεί σε πρωτόκολλα ΔΥΕ ως τρόπος ελέγχου, ειδικά για ηλεκτροεγκεφαλογράφημα (ΗΕΓ) με βάση ΔΥΕ. Η ΝΚ έχει αποδειχθεί πως μπορεί να επιτύχει ενεργοποίηση των ίδιων περιοχών του εγκεφάλου που ενεργοποιεί μια πραγματική κίνηση του σώματος. Μελέτες έχουν δείξει ότι η Οπτική Νοερή Κίνηση (ΟΝΚ) και η Κιναισθητική Νοερή Κίνηση (ΚΝΚ) μπορούν να επιτύχουν έλεγχο ΔΥΕ, αλλά μελέτες πάνω από το ποιά είναι καταλληλότερη για τον έλεγχο ΔΥΕ δεν έχουν διεξαχθεί. Η επιλογή της προσέγγισης ΝΚ θα μπορούσε να επηρεάσει την ατομική απόδοση κατά τη διάρκεια του ελέγχου ΔΥΕ, ειδικά για εμπορικά συστήματα ΔΥΕ, όπου ο στόχος είναι η ευκολία στη χρήση και τα γρήγορα και αξιόπιστα αποτελέσματα. Ο σκοπός της έρευνάς μας είναι να μελετήσουμε τις διαφορές των δύο αυτών προσεγγίσεων ΝΚ (ΟΝΚ και ΚΝΚ) και να συμπεράνουμε ποίο είναι καλύτερο για τον έλεγχο ρομποτικών συσκευών μέσω ΔΥΕ. Για την έρευνά μας χρησιμοποιήσαμε τους 8-βαθμών ελευθερίας ρομποτικούς βραχίονες μας (Mercury 2.0) και πραγματοποιήσαμε ένα συγκριτικό πείραμα ελέγχου ΔΥΕ. Υγιή άτομα συμμετείχαν στη μελέτη μας, χρησιμοποιώντας ΟΝΚ και ΚΝΚ για τον έλεγχο των ρομποτικών βραχιόνων μέσω ΔΥΕ και αναλύσαμε την εκπαίδευση δεξιοτήτων τους και τις επιδόσεις στον έλεγχο των ρομποτικών βραχιόνων. Και οι δύο μέθοδοι έδωσαν παρόμοια αποτελέσματα στην εκπαίδευση δεξιοτήτων και ποσοστό επιτυχίας ελέγχου ΔΥΕ. Αν και τα αποτελέσματα ΟΝΚ ήταν, για τους περισσότερους συμμετέχοντες, καλύτερα από ό, τι τα αποτελέσματα ΚΝΚ, στατιστικά η διαφορά δεν έχει καμία σημασία
description: Brain-Computer Interfaces (BCIs) are systems based on computer programs that have been used for the identification and interpretation of human brain activity. Through this activity, an individual can obtain control of external devices such as robotic devices. Invasive BCIs have been able to achieve much higher degrees of accuracy and speed in robotics control than non-invasive systems. Due to recent advances in technology, non-invasive BCIs have also been able to increase their efficiency for robotic control and, in certain cases, are even comparable to invasive BCIs. Motor Imagery (MI), the mental execution of an action, has been implemented in BCI protocols as a control modality, especially for electroencephalography (EEG) based (BCIs). MI has been shown to achieve activation of the same brain regions that an actual body movement activates. Studies have shown that Visual Motor Imagery (VMI) and Kinesthetic Motor Imagery (KMI) can achieve BCI control, but studies over the most suitable of them for the control of BCIs have not been conducted. The choice of MI approach could affect individual performance during BCI control, especially for off-the-shelf BCI systems, where ease of use and fast reliable results is the target. The purpose of our research is to study the differences of those two MI approaches (VMI and KMI) and to conclude which is better for BCI control over robotic devices. For our research we used our house-developed 8-Degrees-of-Freedom robotic arms (Mercury 2.0) and we conducted a comparative BCI control experiment. Healthy individuals participated in our study using VMI and KMI to control the robotic arms and we analyzed their BCI skill training and performance in robotics control. Both methods yielded similar results in skill training and success rate of BCI control. Even though the VMI results were, for most participants, better than during KMI, statistically the difference is of no significance