Kontent qismiga oʻtish

Miya-kompyuter interfeysi

Vikipediya, ochiq ensiklopediya

Miya-kompyuter interfeysi (BCI), baʼzan miya-mashina interfeysi (BMI) deb ham ataladi, miya elektr faolligi va tashqi qurilma, odatda kompyuter yoki robot qoʻli oʻrtasidagi toʻgʻridan-toʻgʻri aloqa bogʻlanishidir. BCI’lar koʻpincha insonning kognitiv yoki sensor-motor funksiyalarini tadqiq qilish, xaritalash, yordam berish, kuchaytirish yoki tuzatishga qaratilgan[1]. Ular koʻpincha inson-mashina interfeysi sifatida tasavvur qilinadi, bu esa tana qismlarini (qoʻllarni …) harakatlantirish oraliqlarini oʻtkazib yuboradi, garchi ular miya va mashina oʻrtasidagi farqni yoʻqotish imkoniyatini ham oshiradi. BCI implementatsiyalari elektrodlarning miya toʻqimalariga jismonan qanchalik yaqinligiga qarab, noinvaziv (EEG, MEG, MRI) va qisman invaziv (ECoG va endovaskulyar) hamda invaziv (mikroelektrod massiv) turlarga boʻlinadi[2].

BCI’lar boʻyicha tadqiqotlar 1970-yillarda Jek Vidal tomonidan Kaliforniya universiteti, Los-Anjeles (UCLA)da Milliy fanlar fondi granti ostida boshlandi, keyinchalik DARPA tomonidan shartnoma orqali davom ettirildi[3][4].Vidalning 1973 yildagi maqolasi ilmiy adabiyotga miya-kompyuter interfeysi iborasini kiritdi.

Miyaning kortikal plastisligi tufayli, implantatsiyalangan protezlardan keladigan signallar moslashgandan soʻng, miya tomonidan tabiiy sensor yoki effektor kanallari kabi ishlov berilishi mumkin[5]. Bir necha yillik hayvonlar ustida olib borilgan tajribalardan soʻng, 1990-yillarning oʻrtalarida insonlarga birinchi neyroprotez qurilmalari implantatsiya qilindi.

Frontal lobdan (EEG miya toʻlqinlari)olingan statistik vaqtinchalik xususiyatlarga mashinani oʻrganishni qoʻllash orqali inson-kompyuter oʻzaro taʼsirini oʻrganish boʻyicha tadqiqotlar ruhiy holatlarni (dam olish, neytral, konsentratsiya) tasniflashda muvaffaqiyatga erishdi[6],ruhiy-emotsional holatlarni (salbiy, neytral, ijobiy) va talamokortikal disritmiyani tasniflashda muvaffaqiyatga erishdi[7][8].

Tarixi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Miya-kompyuter interfeyslarining (BCI) tarixi Hans Bergerning miya elektr faolligini kashf etishi va elektroensefalografiyani (EEG) rivojlantirishi bilan boshlanadi. 1924 yilda Berger EEG yordamida inson miya faolligini birinchi boʻlib yozib oldi. Berger EEG izlarini tahlil qilish orqali alfa toʻlqini (8-13 Hz) kabi tebranish faolligini aniqlay oldi.

Bergerning birinchi yozish qurilmasi juda oddiy edi. U bemorlarining bosh terisiga kumush simlar joylashtirdi. Keyinchalik, ular bemorning boshiga kauchuk bandajlar bilan oʻrnatilgan kumush folga bilan almashtirildi. Berger bu sensorlarni Lippmann kapillyar elektrometeriga uladi, ammo natijalar umidsizlik bilan yakunlandi. Biroq, voltajlarni 10⁻⁴ voltgacha koʻrsata oladigan Siemensning ikki spiral yozish galvanometri kabi yanada rivojlangan oʻlchov qurilmalari muvaffaqiyatga olib keldi.

Berger EEG toʻlqin diagrammalaridagi oʻzgarishlar bilan miya kasalliklari oʻrtasidagi oʻzaro bogʻlanishni tahlil qildi. EEGʻlar miya tadqiqotlari uchun butunlay yangi imkoniyatlar ochdi.

Garchi bu atama hali yaratilmagan boʻlsa-da, eng dastlabki ishlayotgan miya-mashina interfeyslari misollaridan biri amerikalik kompozitor Alvin Lucierning 1965 yildagi „Music for Solo Performer“ asaridir. Ushbu asar EEG va analog signalni qayta ishlash apparaturasini (filtrlar, amplifikatörlar va mikser) akustik zarba asboblarini ragʻbatlantirish uchun foydalanadi. Asarni ijro etish uchun alfa toʻlqinlarni ishlab chiqarish va shu orqali asboblarni ovoz kuchaytirgichlar yordamida „oʻynash“ talab etiladi; ovoz kuchaytirgichlar asboblarga yaqin yoki bevosita ularning ustiga joylashtiriladi[9].

Vidal „BCI“ atamasini yaratdi va ushbu mavzuda birinchi hamkorlar tomonidan koʻrib chiqilgan nashrlarni taqdim etdi[3][4].U BCI’larning ixtirochisi sifatida keng tanilgan[10][11][12].Bir qayta koʻrib chiqish Vidalning 1973 yildagi maqolasida EEG signallari yordamida tashqi obyektlarni boshqarish boʻyicha „BCI chaqiruvi“ni[13] taʼkidlaganini, ayniqsa BCI nazorat uchun Contingent Negative Variation (CNV) potensialidan foydalanishni qiyinchilik sifatida koʻrsatganini aytib oʻtgan. Vidalning 1977 yildagi tajribasi 1973 yildagi BCI chaqiruvidan keyingi birinchi BCI qoʻllanilishi boʻldi. Bu noninvaziv EEG (aslida Visual Evoked Potentials (VEP)) yordamida kompyuter ekranida kursor kabi grafik obyektni boshqarish edi. Namoyish maʼlum bir labirintda harakatlanishni oʻz ichiga oldi[14].

1988 yilda fizik ob’ekt, yaʼni robotning noninvaziv EEG yordamida boshqarilishi birinchi marotaba namoyish qilindi. Tajriba EEG yordamida robotning harakatini koʻrsatdi, bu robotni yerga chizilgan chiziq boʻylab harakatlanishga, shu jumladan bir nechta boshlash-toʻxtatish-qayta boshlash tsikllarini amalga oshirishga imkon berdi. Chiziqni kuzatish robotning standart xatti-harakati boʻlib, u mustaqil intellekt va mustaqil energiya manbasidan foydalanadi[15][16][17][18].

1990 yilda yopiq siklli, ikki tomonlama, moslashuvchan BCI haqida hisobot taqdim etildi, bu BCI anticipator miyaning potentsiali, yaʼni Contingent Negative Variation (CNV) potentsiali yordamida kompyuter signalizatorini boshqarishni amalga oshirdi[19] [20]. Tajribada, CNV tomonidan ifodalangan miya kutilishi holati S1-S2-CNV paradigmasida S2 signalizatorini boshqarish uchun qayta aloqa sikli orqali ishlatilgani tasvirlangan. Natijada miya kutilish oʻrganishini aks ettiruvchi kognitiv toʻlqin Electroexpectogram (EXG) deb nomlandi. CNV miya potentsiali Vidalning 1973 yildagi chaqiruvining bir qismi edi.

2010-yillarda olib borilgan tadqiqotlar neyral stimulyatsiyaning funktsional ulanishni va unga bogʻliq xatti-harakatlarni molekulyar mexanizmlar orqali tiklash imkoniyatini koʻrsatdi[21][22].Bu BCI texnologiyalari funktsiyalarni tiklash imkoniyatiga ega boʻlishi mumkin degan konsept uchun eshikni ochdi.

2013 yildan boshlab, DARPA BRAIN tashabbusi orqali BCI texnologiyalarini moliyalashtirdi, bu tashabbus Pittsburgh universiteti tibbiyot markazi[23], Paradromics[24], Brown universiteti[25] va Synchron kabi jamoalar tomonidan olib borilgan ishlarni qoʻllab-quvvatladi[26].

Neyroprotezlar

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Neyroprotezlar – bu neyrobiologiya sohasiga oid boʻlib, sunʼiy qurilmalar yordamida zararlangan nerv tizimlari va miya bilan bogʻliq muammolar yoki sezgi yoki boshqa organlarning (peshob pufagi, diafragma va boshqalar) funksiyalarini almashtirish bilan shugʻullanadi. 2010 yil dekabr holatiga koʻra, dunyo boʻylab taxminan 736,900 kishiga koʻkqorinchali implantatlar neyroprotez qurilmalari sifatida oʻrnatilgan[27]. Boshqa neyroprotez qurilmalari koʻrishni tiklashga, jumladan retinal implantlarga qaratilgan. Biroq, birinchi neyroprotez qurilmasi yurak stimulyatori edi.

Bu atamalar baʼzan bir-birining oʻrnida ishlatiladi. Neyroprotezlar va BCI’lar koʻrishni, eshitishni, harakatni, muloqot qila olishni va hatto kognitiv funksiyani tiklash kabi bir xil maqsadlarni amalga oshirishga intiladi[1].Ikkalasi ham oʻxshash tajribaviy usullar va jarrohlik texnikalaridan foydalanadi.

Hayvonlar ustida olib borilgan tadqiqot

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Bir nechta laboratoriyalar maymun va sichqonlarning miya korteksidan signallarni oʻqib, BCI’larni harakatni amalga oshirish uchun ishlatishga muvaffaq boʻldi. Maymunlar kompyuter kursorlari harakatga keltirish va robot qoʻllarni oddiy vazifalarni bajarishga buyurish uchun faqat vazifani oʻylab koʻrish va natijalarni koʻrish orqali, motor chiqishini ishlatmasdan harakat qildilar. 2008 yil may oyida Pittsburgh universiteti tibbiyot markazida maymunning robot qoʻlni oʻylab ishlatishini koʻrsatgan suratlar bir nechta tadqiqotlarda nashr etildi[28]. Qoʻylar ham Synchronʼning Stentrode kabi BCI texnologiyalarini baholash uchun ishlatilgan.

2020-yilda Elon Musk Neuralink toʻgʻri choʻchqaga muvaffaqiyatli implantatsiya qilindi[29]. 2021-yilda Musk kompaniya Neuralink qurilmasi yordamida maymunni video oʻyinlarini oʻynashga muvaffaqiyatli oʻrgatganini eʼlon qildi[30].

Oldingi ishi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

1969 yilda Fetz va boshqalar tomonidan Vashington universitetining Tibbiyot maktabi, Regional Primate Research Center va Fiziologiya va Biofizika kafedrasida olib borilgan operant shartlash tadqiqotlari maymunlar neyral faollik yordamida biofeedback qoʻlini boshqarishni oʻrganishi mumkinligini koʻrsatdi[31]. 1970-yillarda olib borilgan shunga oʻxshash tadqiqotlar maymunlar toʻgʻri mukofotlangan taqdirda asosiy motor korteksdagi individual va bir nechta neyronlarning otish tezliklarini boshqarishni oʻrganishi mumkinligini aniqladi[32].

Harakatni boshqaradigan motor korteks neyronlaridan harakatlarni qayta tiklash uchun Algoritmlar 1970-yillarga borib taqaladi. 1980-yillarda, Georgopoulos Jon Xopkins universitetida rhesus makakalaridagi motor korteksning individual neyronlarining elektr javoblari va qoʻllarining harakat yoʻnalishi oʻrtasida matematik bogʻlanishni aniqladi. U, shuningdek, maymunning miya turli sohalarida tarqalgan neyronlar guruhlari birgalikda motor buyruqlarini boshqarishini aniqladi. U uskunalar cheklovlari sababli faqat bitta sohadagi neyronlarning otishlarini yozib olish imkoniga ega boʻldi[33].

Bir nechta guruhlar neyronlar guruhlaridan (neyronlar toʻplamlaridan) yozib olish orqali murakkab miya motor korteks signallarini olishga muvaffaq boʻlishdi va ularni tashqi qurilmalarni boshqarish uchun ishlatishdi[citation needed]

  1. ↑ 1,0 1,1 "Enhancing Nervous System Recovery through Neurobiologics, Neural Interface Training, and Neurorehabilitation". Frontiers in Neuroscience 10: 584. 2016. doi:10.3389/fnins.2016.00584. PMID 28082858. PMC 5186786. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5186786.  Manba xatosi: Invalid <ref> tag; name "Krucoff 584" defined multiple times with different content
  2. ↑ Martini, Michael L.; Oermann, Eric Karl; Opie, Nicholas L.; Panov, Fedor; Oxley, Thomas; Yaeger, Kurt (February 2020). "Sensor Modalities for Brain-Computer Interface Technology: A Comprehensive Literature Review" (en-US). Neurosurgery 86 (2): E108–E117. doi:10.1093/neuros/nyz286. ISSN 0148-396X. PMID 31361011. https://journals.lww.com/neurosurgery/abstract/2020/02000/sensor_modalities_for_brain_computer_interface.22.aspx. 
  3. ↑ 3,0 3,1 "Toward direct brain-computer communication". Annual Review of Biophysics and Bioengineering 2 (1): 157–180. 1973. doi:10.1146/annurev.bb.02.060173.001105. PMID 4583653. 
  4. ↑ 4,0 4,1 "Real-Time Detection of Brain Events in EEG". Proceedings of the IEEE 65 (5): 633–641. 1977. doi:10.1109/PROC.1977.10542. 
  5. ↑ "A direct brain interface based on event-related potentials". IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering 8 (2): 180–185. June 2000. doi:10.1109/86.847809. PMID 10896180. 
  6. ↑ A Study on Mental State Classification using EEG-based Brain-Machine Interface. Madeira Island, Portugal: 9th international Conference on Intelligent Systems 2018, September 2018. 2018-yil 3-dekabrda qaraldi. 
  7. ↑ Mental Emotional Sentiment Classification with an EEG-based Brain-Machine Interface. St Hugh's College, University of Oxford, United Kingdom: The International Conference on Digital Image and Signal Processing (DISP'19), 2019. 2018-yil 3-dekabrda qaraldi. 
  8. ↑ "Thalamocortical dysrhythmia detected by machine learning" (En). Nature Communications 9 (1): 1103. March 2018. doi:10.1038/s41467-018-02820-0. PMID 29549239. PMC 5856824. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5856824. 
  9. ↑ "Alvin Lucier's music for solo performer: experimental music beyond sonification". Organised Sound 19 (1): 17–29. 2014. doi:10.1017/S135577181300037X. https://depositonce.tu-berlin.de//handle/11303/7085. 
  10. ↑ Wolpaw, J. R. and Wolpaw, E. W. (2012). „Brain-Computer Interfaces: Something New Under the Sun“. In: Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice, Wolpaw, J. R. and Wolpaw (eds.), E. W. Oxford University Press.
  11. ↑ "Brain-computer interfaces for communication and control". Clinical Neurophysiology 113 (6): 767–791. June 2002. doi:10.1016/s1388-2457(02)00057-3. PMID 12048038. 
  12. ↑ "Brain-computer interface systems: progress and prospects". Expert Review of Medical Devices 4 (4): 463–474. July 2007. doi:10.1586/17434440.4.4.463. PMID 17605682. 
  13. ↑ "Brain-computer interface in Europe: The thirtieth anniversary". Automatika 60 (1): 36–47. 2019. doi:10.1080/00051144.2019.1570644. 
  14. ↑ Vidal, Jacques J. (1977). "Real-time detection of brain events in EEG" (en). Proceedings of the IEEE 65 (5): 633–641. doi:10.1109/PROC.1977.10542. Archived from the original on 19 July 2015. https://web.archive.org/web/20150719005915/http://web.cs.ucla.edu/~vidal/Real_Time_Detection.pdf. Qaraldi: 4 November 2022. Miya-kompyuter interfeysi]]
  15. ↑ S. Bozinovski, M. Sestakov, L. Bozinovska: Using EEG alpha rhythm to control a mobile robot, In G. Harris, C. Walker (eds.) Proc. IEEE Annual Conference of Medical and Biological Society, p. 1515-1516, New Orleans, 1988
  16. ↑ S. Bozinovski: Mobile robot trajectory control: From fixed rails to direct bioelectric control, In O. Kaynak (ed.) Proc. IEEE Workshop on Intelligent Motion Control, p. 63-67, Istanbul, 1990
  17. ↑ M. Lebedev: Augmentation of sensorimotor functions with neural prostheses. Opera Medica and Physiologica. Vol. 2 (3): 211-227, 2016
  18. ↑ M. Lebedev, M. Nicolelis: Brain-machine interfaces: from basic science to neuroprostheses and neurorehabilitation, Physiological Review 97:737-867, 2017
  19. ↑ L. Bozinovska, G. Stojanov, M. Sestakov, S. Bozinovski: CNV pattern recognition: a step toward a cognitive wave observation, In L. Torres, E. Masgrau, E. Lagunas (eds.) Signal Processing V: Theories and Applications, Proc. EUSIPCO-90: Fifth European Signal Processing Conference, Elsevier, p. 1659-1662, Barcelona, 1990
  20. ↑ L. Bozinovska, S. Bozinovski, G. Stojanov, Electroexpectogram: experimental design and algorithms, In Proc IEEE International Biomedical Engineering Days, p. 55-60, Istanbul, 1992
  21. ↑ "DARPA-funded efforts in the development of novel brain-computer interface technologies". Journal of Neuroscience Methods 244: 52–67. April 2015. doi:10.1016/j.jneumeth.2014.07.019. PMID 25107852. 
  22. ↑ "Plasticity-inducing TMS protocols to investigate somatosensory control of hand function". Neural Plasticity 2012: 350574. 16 May 2012. doi:10.1155/2012/350574. PMID 22666612. PMC 3362131. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=3362131. 
  23. ↑ Fox. „Brain Chip Helps Paralyzed Man Feel His Fingers“. NBC News (2016-yil 13-oktyabr). Qaraldi: 2021-yil 23-mart.
  24. ↑ Hatmaker. „DARPA awards $65 million to develop the perfect, tiny two-way brain-computer inerface“. Tech Crunch (2017-yil 10-iyul). Qaraldi: 2021-yil 23-mart.
  25. ↑ Stacey, Kevin. „Brown to receive up to 209M to engineer next-generation brain-computer interface“. Brown University (2017-yil 10-iyul). Qaraldi: 2021-yil 23-mart.
  26. ↑ „Minimally Invasive "Stentrode" Shows Potential as Neural Interface for Brain“. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) (2016-yil 8-fevral). Qaraldi: 2021-yil 23-mart.
  27. ↑ „Cochlear Implants“. National Institute on Deafness and Other Communication Disorders (2016-yil fevral). Qaraldi: 2024-yil 1-aprel.
  28. ↑ „Monkey Uses Brain Power to Feed Itself With Robotic Arm“. Pitt Chronicle (2008-yil 6-sentyabr). 2009-yil 10-sentyabrda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2009-yil 6-iyul.
  29. ↑ „Elon Musk's Pig-Brain Implant Is Still a Long Way from 'Solving Paralysis'“. Scientific American (2020-yil noyabr). Qaraldi: 2021-yil 23-mart.
  30. ↑ „Elon Musk says his start-up Neuralink has wired up a monkey to play video games using its mind“. CNBC (2021-yil fevral). Qaraldi: 2021-yil 23-mart.
  31. ↑ "Operant conditioning of cortical unit activity". Science 163 (3870): 955–958. February 1969. doi:10.1126/science.163.3870.955. PMID 4974291. 
  32. ↑ "Fine control of operantly conditioned firing patterns of cortical neurons". Experimental Neurology 61 (2): 349–369. September 1978. doi:10.1016/0014-4886(78)90252-2. PMID 101388. 
  33. ↑ "Mental rotation of the neuronal population vector". Science 243 (4888): 234–236. January 1989. doi:10.1126/science.2911737. PMID 2911737.  
"https://uz.wikipedia.org/w/index.php?title=Miya-kompyuter_interfeysi&oldid=4531722" dan olindi