एलोन मस्क के न्यूरालिंक जैसे हाई-प्रोफाइल प्रोजेक्ट्स के कारण, हाल के वर्षों में ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) ने दुनिया भर का ध्यान आकर्षित किया है। हालांकि, आपको यह जानकर आश्चर्य हो सकता है कि BCI तकनीक चार दशकों से अधिक समय से मौजूद है और आपको अपने स्वयं के "माइंड-कंट्रोल" प्रोजेक्ट्स बनाने के लिए सर्जरी की आवश्यकता नहीं है।

Emotiv ने 2011 में शुरुआत की, और अपने पहले वायरलेस ईईजी हेडसेट को एक क्रांतिकारी BCI गेमिंग डिवाइस के रूप में पेश किया। तब से, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और बेहतर ब्रेनवेव सेंसर के साथ इस तकनीक ने महत्वपूर्ण प्रगति की है। आज भी, BCI उत्साही अपनी ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस प्रोजेक्ट आवश्यकताओं के लिए Emotiv की ओर रुख करते हैं।

चाहे आप शुरुआती स्तर पर हों या एक अनुभवी पेशेवर हों, BCI की दुनिया नवाचार और खोज के लिए रोमांचक अवसर प्रदान करती है। इस मनोरंजक दुनिया को समझने और इस तक पहुंचने में आपकी मदद करने के लिए ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस उपकरणों के बारे में एक गाइड यहां दी गई है।

ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस तकनीक को समझना

ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) तकनीक मस्तिष्क और बाहरी उपकरणों के बीच सीधे संचार की अनुमति देती है। तकनीकी रूप से, मस्तिष्क के संकेतों को पढ़ने वाला कोई भी उपकरण BCI है। हाल ही में, इस शब्द का उपयोग मुख्य रूप से उन BCIs का वर्णन करने के लिए किया गया है जो आपको उपकरणों को "माइंड-कंट्रोल" करने की अनुमति देते हैं। वही तकनीक जो मस्तिष्क के कार्य को समझने में मदद करती है, मस्तिष्क के संकेतों को विभिन्न कार्यों के निर्देशों में अनुवादित कर सकती है, जिसमें कंप्यूटर कर्सर को नियंत्रित करना, प्रोस्थेटिक अंगों को हिलाना और इंटरैक्टिव गेमिंग अनुभव तैयार करना शामिल है। BCI तकनीक हर जगह सक्षम नवप्रवर्तकों और शौकीनों के अलावा अपने अंगों का उपयोग न कर पाने वाले लोगों को नई आशा प्रदान कर रही है।

चूंकि "BCI" समकालीन जनमानस में एक चर्चित शब्द बन गया है, इसलिए भ्रम को दूर करने के लिए ब्रेन कंप्यूटर इंटरफेस डिवाइस के प्रकारों के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है ताकि उपभोक्ता और संस्थान अपने लिए सही BCI डिवाइस चुन सकें।

BCI उपकरण: सर्जरी बनाम हेडसेट

वर्तमान में दो अलग-अलग प्रकार के ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस उपकरण हैं; वे जो मस्तिष्क में इम्प्लांट किए जाते हैं और वे जो स्कैल्प (खोपड़ी) से मस्तिष्क के संकेतों को पढ़ते हैं (चित्र 1)। यहाँ उनके बीच अंतर प्रस्तुत हैं।

चित्र 1. BCI सिग्नल प्राप्ति तकनीकों का वर्गीकरण। (ए) सर्जरी आयाम का वर्गीकरण आरेख है, जिसमें तीन स्तर शामिल हैं: नॉन-इनवेसिव, मिनिमल-इनवेसिव और इनवेसिव। (बी) डिटेक्शन आयाम का वर्गीकरण आरेख दिखाता है, जिसमें तीन स्तर शामिल हैं: नॉन-इम्प्लांटेशन, इंटरवेंशन और इम्प्लांटेशन। [1]

इंट्राक्रैनियल (इनवेसिव)

इन्ट्राक्रैनियल इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (iEEG) इलेक्ट्रोड को सीधे व्यक्ति के सिर के अंदर इम्प्लांट करती है। इससे डॉक्टरों को रिसर्च, डिटेक्शन और इलाज के लिए स्पष्ट इलेक्ट्रॉनिक सिग्नल प्राप्त करने में मदद मिलती है। ब्रेन इम्प्लांट्स या तो डेटा पढ़ सकते हैं, मस्तिष्क को उत्तेजित कर सकते हैं, या दोनों कर सकते हैं। इसके उपयोगों में मिर्गी के दौरों का मूल्यांकन करना [2], मानसिक बीमारियों का इलाज करना [3], पैरालिसिस बाईपास करना, थॉट-टू-टेक्स्ट या थॉट-टू-स्पीच (चित्र 2) को सक्षम करना और यहाँ तक कि आंखों की रोशनी वापस लाना [4][5] शामिल हैं, लेकिन ये इसी तक सीमित नहीं हैं।

यू.एस. फूड एंड ड्रग एडमिनिस्ट्रेशन इम्प्लांटेड BCI उपकरणों को "न्यूरोप्रोस्थेसिस के रूप में परिभाषित करता है जो पैरालिसिस या विच्छेदन वाले रोगियों में खोई हुई मोटर और/या संवेदी क्षमताओं को बहाल करने के लिए केंद्रीय या परिधीय तंत्रिका तंत्र के साथ इंटरफेस करते हैं" [6]।

चित्र 2. एएलएस से पीड़ित केसी हैरेल, ब्रेनगेट क्लिनिकल ट्रायल के माध्यम से एक BCI इम्प्लांट की मदद से फिर से बोलते हैं। (साभार: UC Regents)

इंट्राक्रैनियल (मिनिमल-इनवेसिव)

शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क से सीधी जानकारी पढ़ने के लिए कम इनवेसिव तरीकों का प्रयोग किया है। एक तरीका एंडोवास्कुलर (चित्र 3) है, जिसमें रक्त वाहिकाओं के माध्यम से स्टेंट द्वारा मस्तिष्क तक इलेक्ट्रोड भेजे जाते हैं [7][8]।

दूसरा तरीका इलेक्ट्रोकॉर्टिकोग्राफिक (ECoG) कहलाता है, जिसमें खोपड़ी के नीचे, डूरा मैटर के नीचे (सबड्यूरल ECoG) या डूरा मैटर के बाहर (एपिड्यूरल ECoG) इलेक्ट्रोड को सर्जरी द्वारा स्थापित करने की आवश्यकता होती है। यह प्रक्रिया इनवेसिव है लेकिन पारंपरिक BCI इम्प्लांट्स की तुलना में कम है [9]।

चित्र 3. ए, पूरी तरह से इम्प्लांट किए गए ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) का योजनाबद्ध चित्र। इलेक्ट्रोड वाला एक उपकरण सुपीरियर सैजिटल साइनस रक्त वाहिका (इनसेट) में इम्प्लांट किया जाता है और सबक्यूटेनियस पॉकेट में एक इम्प्लांटेबल रिसीवर ट्रांसमीटर यूनिट (IRTU) से जुड़ा होता है। IRTU एक बाहरी रिसीवर टेलीमेट्री यूनिट (ERTU) के साथ संचार करता है, जो लैपटॉप कंप्यूटर या टैबलेट को नियंत्रित करने के लिए सिग्नल कंट्रोल यूनिट को सिग्नल रिले करता है। बी, कंप्यूटर नियंत्रण के लिए आई ट्रैकर के साथ BCI। कर्सर को हिलाने के लिए आई ट्रैकिंग का उपयोग किया जाता है, और क्लिक करने के लिए BCI का उपयोग किया जाता है। सी, कंप्यूटर नियंत्रण के लिए आई ट्रैकिंग के बिना BCI। एक आइटम स्कैनर क्रम से वस्तुओं को हाइलाइट करता है, और हाइलाइट होने पर आइटम को क्लिक करने के लिए BCI का उपयोग किया जाता है [7]।

नॉन-इनवेसिव BCI (EEG हेडसेट्स)

चित्र 4. जॉन BCI4Kids में भाग ले रहा है, जो एक ऐसा कार्यक्रम है जो विकलांग बच्चों को ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस का उपयोग करके अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करने में मदद करता है। आप जॉन की मस्तिष्क-संचालित कलाकृति यहाँ देख सकते हैं।

नॉन-इनवेसिव BCI उपकरण किसी व्यक्ति के स्कैल्प (खोपड़ी) के माध्यम से विद्युत संकेतों को पढ़ने के लिए इलेक्ट्रोड का उपयोग करते हैं। यह प्रक्रिया पारंपरिक रूप से प्रयोगशाला सेटिंग तक ही सीमित रही है, लेकिन वायरलेस, रिसर्च-ग्रेड ईईजी उपकरणों के आगमन ने कहीं भी सटीक ब्रेनवेव रीडिंग की अनुमति दी है (चित्र 4)।

वर्तमान में, बाजार में दर्जनों नॉन-इनवेसिव BCI हेडसेट उपलब्ध हैं—जिनमें से कई को एक ही उद्देश्य को ध्यान में रखकर तैयार किया गया है, जैसे कि नींद या फोकस की निगरानी। कीमतें कुछ सौ डॉलर से लेकर सैकड़ों-हजारों तक भिन्न हो सकती हैं। Emotiv वायरलेस BCI उपकरणों की सबसे बहुमुखी और किफायती श्रृंखला प्रदान करता है, जिसमें दो सेंसर से लेकर 32 सेंसर तक शामिल हैं, जिनका उपयोग दुनिया भर के न्यूरोसाइंटिस्ट्स, छात्रों, शिक्षकों, नवप्रवर्तकों, गेमर्स, शौकीनों और कलाकारों द्वारा किया जाता है।

पीयर-रिव्यू किए गए लेखों के 2022 के ऑडिट [10] के अनुसार, Emotiv वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला उपभोक्ता ईईजी डिवाइस (67.69%) है। शोधकर्ता वैज्ञानिक रूप से प्रमाणित परफॉर्मेंस, पारंपरिक ईईजी लैब उपकरणों की तुलना में इसकी सामर्थ्य और इसकी बहुमुखी प्रतिभा के लिए Emotiv पर भरोसा करते हैं। मानव मस्तिष्क पर महत्वपूर्ण शोध करने के लिए विश्वविद्यालय की प्रयोगशाला में उपयोग किए जाने वाले उसी Emotiv हेडसेट को BCI परफॉर्मेंस के लिए संगीत विभाग के साथ साझा किया जा सकता है, फिर व्यावहारिक सीखने के लिए मनोविज्ञान विभाग को सौंपा जा सकता है, और मस्तिष्क-संचालित ड्रोन की रेस के लिए छात्र BCI क्लब के साथ साझा किया जा सकता है।

Emotiv BCI उपकरण

Emotiv में, हमारे पास शुरुआती और अनुभवी उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए समान रूप से वायरलेस BCI उपकरण हैं।

ऊपर: एक व्हीलचेयर को BCI डिवाइस [11] के रूप में Emotiv FLEX का उपयोग करके नियंत्रित किया जाता है।

ऊपर: एक छात्र रोबोटिक आर्म को नियंत्रित करने के लिए EPOC X और Arduino बोर्ड का उपयोग करता है। (स्रोत: Matt Su)

ऊपर: फ्लोरिडा विश्वविद्यालय का एक छात्र ड्रोन को नियंत्रित करने के लिए Emotiv Insight BCI डिवाइस पहनता है। (स्रोत)

चित्र 5. ट्विच गेमर पेरीकैरियल ने BCI के साथ हेलो गेम को नियंत्रित करने के लिए 2-चैनल वाले Emotiv MN8 ब्रेन वियरेबल का सफलतापूर्वक उपयोग किया।

अपने BCI प्रोजेक्ट के साथ शुरुआत करना

मैं BCI का उपयोग कैसे करूँ?

अपना BCI प्रोजेक्ट शुरू करने के लिए आपको पांच बुनियादी तत्वों की आवश्यकता होगी।

1. एक स्पष्ट लक्ष्य

2. सिग्नल प्राप्ति उपकरण, जैसे कि Emotiv का EEG हेडसेट

3. सिग्नल प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर, जैसे कि EmotivBCI.

4. निर्धारित BCI कमांड्स (कुछ कोडिंग अनुभव आवश्यक)

5. SDK, Arduino बोर्ड आदि के माध्यम से उस उपकरण तक पहुंच जिसे आप नियंत्रित करना चाहते हैं

6. BCI कमांड्स प्राप्त करने के लिए एक उपकरण

सही BCI उपकरण चुनना

अपने प्रोजेक्ट की सफलता के लिए उपयुक्त BCI डिवाइस का चयन करना महत्वपूर्ण है। यहाँ कुछ मुख्य बातें दी गई हैं:

उपयोग में आसानी: ऐसा उपकरण खोजें जो उपयोगकर्ता के अनुकूल हो और सेटअप करने में आसान हो, खासकर यदि आप एक शुरुआत कर रहे हैं। Emotiv BCI उपकरण ड्राई, सेमी-ड्राई और सलाइन सेंसर के साथ मिनटों में सेटअप हो जाते हैं।

1. कार्यक्षमता: सुनिश्चित करें कि उपकरण आपके विशिष्ट प्रोजेक्ट के लिए आवश्यक सुविधाएँ और क्षमताएं प्रदान करता है। Emotiv हेडसेट्स पूरे मस्तिष्क को सेंस करने वाले हैं लेकिन एक सामान्य नियम के रूप में, BCI अधिक सेंसर के साथ बेहतर काम करता है। उस तर्क से, Emotiv FLEX अधिकतम ब्रेन सेंसिंग के लिए 32 सेंसर तक का उपयोग करता है, लेकिन हमारे उपयोगकर्ताओं को अपने BCI प्रोजेक्ट्स और रिसर्च के लिए EPOC X या Insight पर्याप्त से अधिक लगता है। वहीं, MN8 ब्रेनवेयर डिवाइस BCI मोबाइल ऐप डेवलपमेंट के लिए एकदम सही हैं।

2. सेंसर की स्थिति: EEG हेडसेट का चयन करते समय, विचार करें कि सेंसर कहाँ स्थित हैं और यह आपकी आवश्यकताओं को कैसे प्रभावित करता है। उदाहरण के लिए, बाजार में कुछ BCI उपकरणों में केवल एक सेंसर होता है या कई सेंसर केवल सिर के पिछले हिस्से में स्थित होते हैं।

3. गीले बनाम सूखे सेंसर: BCI चुनते समय आराम और सिग्नल की गुणवत्ता पर विचार करें, खासकर यदि आप इसे लंबे समय तक पहनने का इरादा रखते हैं। सलाइन जेल की तुलना में अधिक आरामदायक है, सेमी-ड्राई सेंसर का उपयोग सलाइन की तुलना में आसान है, और ड्राई सेंसर का उपयोग करना सबसे सुविधाजनक है। Emotiv उपकरणों के सिग्नल क्वालिटी की तुलना करें।

4. अनुकूलता: ऐसा उपकरण चुनें जो आपके मौजूदा सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर टूल के साथ अच्छी तरह से एकीकृत हो। यदि आप BCI को किसी मौजूदा सिस्टम (ड्रोन, Spotify, इंटरनेट ऑफ थिंग्स, आदि) में एकीकृत करना चाहते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आपके पास SDK, API एक्सेस है।

5. सपोर्ट: ऐसी कंपनी का उपकरण चुनें जो मजबूत सपोर्ट प्रदान करती हो और जिसका उपयोगकर्ता समुदाय सक्रिय हो। Emotiv एक विस्तृत नॉलेज बेस और कस्टमर सपोर्ट प्रदान करता है।

6. डेटा और प्राइवेसी: आपकी न्यूरल प्राइवेसी मायने रखती है। इसीलिए पहले दिन से ही Emotiv ने अपने EEG डेटा संग्रह को प्राइवेसी को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया है। देखें कि Emotiv आपके ब्रेन डेटा की सुरक्षा कैसे करता है।

निष्कर्ष

एक BCI प्रोजेक्ट शुरू करना एक रोमांचक यात्रा है जो नवाचार और प्रभाव के लिए अत्यधिक क्षमता प्रदान करती है। चाहे आप एक शुरुआत करने वाले हों या एक अनुभवी पेशेवर, Emotiv आपको सफल होने के लिए आवश्यक उपकरण और सपोर्ट प्रदान करता है। सही BCI डिवाइस और एक स्पष्ट दृष्टिकोण के साथ, आप नई संभावनाओं के द्वार खोल सकते हैं।

अपने BCI प्रोजेक्ट पर काम शुरू करने के लिए आज ही Emotiv के BCI उपकरणों और संसाधनों की खोज करें। उन नवप्रवर्तकों और शोधकर्ताओं के समुदाय में शामिल हों जो BCI तकनीक के साथ मानव-तकनीक संपर्क के भविष्य को आकार दे रहे हैं।

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संदर्भ

1. Y. Sun et al., “Signal acquisition of brain-computer interfaces: A medical-engineering crossover perspective review,” Fundamental Research, Apr. 2024, doi: 10.1016/j.fmre.2024.04.011. उपलब्ध: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325824001559

2. P. S. Reif, A. Strzelczyk, and F. Rosenow, “The history of invasive EEG evaluation in epilepsy patients,” Seizure, vol. 41, pp. 191–195, Apr. 2016, doi: 10.1016/j.seizure.2016.04.006.

3. Center for Devices and Radiological Health, “Implanted Brain-Computer Interface (BCI) Devices for Patients with Paralysis or Amputation - Non-clinical Testing and Clinical Considerations,” U.S. Food And Drug Administration, May 20, 2021. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/implanted-brain-computer-interface-bci-devices-patients-paralysis-or-amputation-non-clinical-testing

4. Y.-H. Nho et al., “Responsive deep brain stimulation guided by ventral striatal electrophysiology of obsession durably ameliorates compulsion,” Neuron, vol. 112, no. 1, pp. 73-83.e4, Jan. 2024, doi: 10.1016/j.neuron.2023.09.034.

5. “Neuralink on X: ‘We have received Breakthrough Device Designation from the FDA for Blindsight.  Join us in our quest to bring back sight to those who have lost it. Apply to our Patient Registry and openings on our career page https://t.co/abBMTdv7Rh’ / X,” X (Formerly Twitter). https://x.com/neuralink/status/1836118060308271306?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Etweet

6. M. Ptito, M. Bleau, I. Djerourou, S. Paré, F. C. Schneider, and D.-R. Chebat, “Brain-Machine interfaces to assist the blind,” Frontiers in Human Neuroscience, vol. 15, Feb. 2021, doi: 10.3389/fnhum.2021.638887.

7. P. Mitchell et al., “Assessment of safety of a fully implanted endovascular Brain-Computer interface for severe paralysis in 4 patients,” JAMA Neurology, vol. 80, no. 3, p. 270, Mar. 2023, doi: 10.1001/jamaneurol.2022.4847.

8. Q. He et al., “The brain nebula: minimally invasive brain–computer interface by endovascular neural recording and stimulation,” Journal of NeuroInterventional Surgery, p. jnis-021296, Feb. 2024, doi: 10.1136/jnis-2023-021296.

9. R. P. N. Rao, “Semi-Invasive BCIs,” in Cambridge University Press eBooks, 2013, pp. 149–176. doi: 10.1017/cbo9781139032803.012.

10. J. Sabio, N. S. Williams, G. M. McArthur, and N. A. Badcock, “A scoping review on the use of consumer-grade EEG devices for research,” bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory), Dec. 2022, doi: 10.1101/2022.12.04.519056.

11. D. Pawuś and S. Paszkiel, “BCI wheelchair control using expert system classifying EEG signals based on power spectrum estimation and nervous tics detection,” Applied Sciences, vol. 12, no. 20, p. 10385, Oct. 2022, doi: 10.3390/app122010385.