Beyin-bilgisayar arayüzünde hayali motor potansiyellerinin kullanımı
Using of motor imaginary potentials in brain computer interface
Yazar: YAVUZ KEÇECİ
Danışman: DOÇ. DR. MURAT PEHLİVAN
Ege Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyofizik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Biyofizik = Biophysics
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Arayüzler = Interfaces ; Beyin = Brain ; Bilgisayar yazılımları = Computer softwares ; Biyoaktif sinyaller = Bioactive signals ; Nörofizyoloji = Neurophysiology ; Sinyal nakli = Signal transduction

Özet:
Beyin bilgisayar arayüzü, kaslarımızı kullanmadan, sadece beyinsel aktiviteyle, iletişim kurma veya cihazları yönetecek komut oluşturma sistemidir. Beyin bilgisayar arayüzü sisteminin başlıca amacı ağır nöromusküler hastalığı olan kişilerin, isteklerini bakıcılarına iletebilmesini veya kelime işleme programı, nöroprotez gibi cihazları komuta edebilmesini sağlamaktır.
Günümüzde beyin bilgisayar arayüzü sistemleri birçok farklı elektrofizyolojik sinyalden kullanıcının istemini saptayabilmektedir. Bu sinyallere yavaş kortikal potansiyel, P300 potansiyeli, mu ile beta ritimleri örnek verilebilir. Bu sinyaller beyin bilgisayar arayüzü sistemi tarafından bir bilgisayar veya farklı bir cihazı yönetecek komutlar haline çevrilmektedir.
Ancak hasta açısından, birçok beyin bilgisayar arayüzü sisteminde kayıtlar çok sayıda elektrot ve bu elektrotları sıkıca tutan bir başlıkla, konforsuz bir şekilde yapılmaktadır. Ayrıca bir kısım beyin bilgisayar arayüzü sisteminde kullanım öncesi uzun süreli eğitimle beyin sinyallerini kontrol etmeyi öğrenme gerekliliği vardır. Sistem açısından ise, sinyallerin komutlara çevrilmesinde yüksek güvenilirlik gerekmektedir.
Bu çalışmada 8 sağlıklı denek üzerinde, kullanıcılara ön eğitim verilmeden, kullanıcının konforu bozulmadan, sadece iki kanallı bir kayıt sistemi kullanarak doğruluk oranı yüksek ayırıcı sınıflandırma yapılabilirliği araştırıldı. Sinyal özniteliği olarak işaret parmağının kaldırılması hareketinin hayal edilmesiyle oluşan hazırlık potansiyeli kullanıldı. Sistemin ayırıcı sınıflandırmasında doğrusal ayrıştırma algoritması uygulandı.
Çalışılan sistem hayali motor aktivitenin tarafını % 87 oranında doğru olarak saptadı. Çalışma sonuçları literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında, çalışılan sisteminin yüksek oranda doğru ayrıştırma yapabildiği görülmüştür.
Tanımlanan sistemin başarısının denenmesinde kullanıcı hatasını azaltmak için uygulama protokolünü tam olarak anlamış deneklerden uygun ortamlarda kayıtlar alındı. Sinyal kayıtları için uygun ortamın yaratılması güç olan nöromuskuler defisitli hastalar, uygulama protokolüne uymayabilecekleri düşünülerek çalışmaya alınmadı. Çalışmanın gelecekte hastaları da içerecek şekilde geliştirilmesi uygun olacaktır.

Abstract:
A brain-computer interface is a system that enables control of devices or communication with other persons, only through cerebral activity, without using muscles. The main aim of the brain-computer interface system is to provide the persons with severe neuromuscular disease to able to express their wishes to caregivers or to operate word processing programs or neuroprotheses.
Today, Brain Computer Interface systems identify the user's intention from many different neurophysiologic signals. Slow cortical potential, P300 potential, mu and beta rhythms are examples. These signals are translated by brain-computer interface system into orders to manage a computer or a different device.
However, for the patients, many brain-computer interface systems records are being done with a large number of electrodes and the electrodes are held by a firm cap in a comfortless position. In addition, for some brain-computer interface system, user training with long-term working for learning to control the brain signals is necessary. In terms of the brain-computer interface system, translating the signals with high-reliability to commands is a requirement.
In this study, the feasibility of a high accuracy rate of discriminative classification was investigated on 8 healthy subjects. Using only two-channel record system kept the users? comfort up. The readiness potential attributed to the imagination of the index finger movement was used as a signal feature. Linear discriminative algorithm was applied in the differential classification of the system.
The studied system detected the side of the imaginary motor activity correctly with a rate of 87%. Having comparing the results of this study with those of the literature, it was seen that the studied system can classify signals with a high accuracy rate.
In the investigation on success of the described system, signals were recorded in proper environment from healthy subjects, who understand the study protocol completely to decrease user mistakes. Patients with neuromuscular deficit, for whom the creation of user-friendly signal recording environment was difficult, were considered inappropriate to be included in this study since they may not abide the study protocol. It will be appropriate to develop the study as to include these patients in the future.