Διεπαφή εγκεφάλου-υπολογιστή μέσω σημάτων ΗΕΓ για έλεγχο σε πραγματικό χρόνο
Creators: name: Λιάρος, Γεώργιος Αστέριου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Διεπαφή εγκεφάλου υπολογιστή
Ηλεκτροεγκεφαλογράφημα
Ενισχυτική Μάθηση
Brain computer interface
EEG
Reinforcement Learning

description: Οι μετρήσεις ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος (ΗΕΓ) μπορούν να αποτελέσουν μια εναλλακτική μέθοδο για την αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή, παρέχοντας έναν νέο δίαυλο επικοινωνίας σε ασθενείς που πάσχουν από νευρομυϊκές παθήσεις. Τα τελευταία χρόνια έχει δημιουργηθεί αυξημένο ενδιαφέρον γύρω από τα μυστηριώδη αυτά σήματα, γεγονός το οποίο αποδεικνύεται από την ραγδαία ανάπτυξη συσκευών που τα μετρούν και τα αναλύουν. Αυτές οι συσκευές δεν αφορούν μόνο την ερευνητική κοινότητα αλλά και το μέσο καταναλωτή και δεν αποκλείεται να φτάσουν κάποια στιγμή στα χέρια των ασθενών αυτών και να βελτιώσουν την ποιότητα ζωής τους. Αυτή η στιγμή όμως δεν έχει φτάσει ακόμα καθώς σε αυτή την φάση δεν μπορούν να προσφέρουν ένα αξιόπιστο μέσο επικοινωνίας γιαυτό και οι περισσότερες λύσεις που προσφέρονται χρησιμοποιούν άλλες μεθόδους όπως την ανίχνευση της κόρης των ματιών ή άλλες βιο-μετρήσεις. Η παρούσα εργασία μελετά τις στρατηγικές που ακολουθούνται για την ανάπτυξη διεπαφών εγκεφάλου-υπολογιστή (ΔΕΥ), ενώ επίσης και τους αλγορίθμους που χρησιμοποιούνται για επεξεργασία σήματος και την ταξινόμηση των προτύπων ΗΕΓ με στόχο την μετάφραση τους σε εντολές λογισμικού. Περισσότερη έμφαση δίνεται στο παράδειγμα της ``νοητής κίνησης'', μία από τις πιο συχνές εγκεφαλικές στρατηγικές η οποία αναφέρεται στην ανίχνευση και ταυτοποίηση προτύπων ΗΕΓ τα οποία παράγονται όταν κάποιος φαντάζεται πως πραγματοποιεί μια κίνηση. Παρόλο που αυτή η μέθοδος έχει αποδειχθεί πως δουλεύει αρκετά καλά στις περισσότερες περιπτώσεις, θέτει τον περιορισμό πως χρειάζεται χρόνο εκπαίδευσης του χρήστη πριν χρησιμοποιηθεί. Για την επίλυση αυτού του προβλήματος, προτείνουμε μια πρωτότυπη μέθοδο για ανάπτυξη ΔΕΥ βασισμένο στην νοητή κίνηση, η οποία αξιοποιεί μεθόδους ενισχυτικής μάθησης. Με βάση την ενισχυτική μάθηση, η προσέγγισή μας, απαιτεί μόνο μια φορά την παραμετροποίηση της κατά την διάρκεια ανάπτυξής της με στόχο την δημιουργία μιας πολιτικής η οποία στη συνέχεια μπορεί να επαναχρησιμοποιηθεί στη συνέχεια σε άλλους χρήστες, χωρίς να απαιτείται εκπαίδευση τους εκ των προτέρων.
description: Electroencephalography (EEG) can be an alternative method for human-computer interaction, allowing patients suffering from neuromuscular disorders to interface with modern technology and keep up in the digitized world. The increased interest revolving around these mysterious brain signals is quite evident by the emergence of many devices that can measure and analyze them, targeting both the research community and even the consumer market. The time might be near when these devices can reach the homes of many users, but to reach this stage there is an important obstacle that needs to be overcome first. The development of brain-computer interfaces (BCIs) has not reached the stage yet where they can reliably be used for interfacing with a computer and most solutions focus on more effective ways for providing an additional communication channel such as eye-tracking and other bio-measurements. This work investigates the strategies that are adopted for developing BCI systems as well as dive into the more technical details that involve signal processing and classification of EEG patterns with the goal of translating them into software or hardware commands. Particular emphasis is given on the motor imagery paradigm, one of the most common mental strategy which refers to the detection and identification of EEG patterns that are generated during the imagination of movement. Although this paradigm has been proven to work pretty well in most cases, it poses the limitation of requiring significant user training prior to its use. For tackling this problem, we propose a novel method for developing BCIs based on motor imagery which utilizes reinforcement learning methods. Based on RL, our approach requires only to be calibrated once during its development in order to construct a policy that can be later distributed to multiple users, thus allowing the usage of the BCI without the need of training sessions.