ด้วยโครงการที่โดดเด่นและเป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวาง เช่น Neuralink ของ Elon Musk เทคโนโลยีอินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI) จึงได้รับความสนใจจากทั่วโลกในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม คุณอาจจะประหลาดใจที่ได้ทราบว่าเทคโนโลยี BCI มีมานานกว่าสี่ทศวรรษแล้ว และคุณไม่จำเป็นต้องผ่าตัดเพื่อสร้างโครงการ "ควบคุมด้วยความคิด" ของคุณเองเลย

Emotiv เปิดตัวในปี 2011 โดยนำเสนอ ชุดหูฟัง EEG ไร้สายเครื่องแรก ในฐานะอุปกรณ์เกม BCI ที่ปฏิวัติวงการ ตั้งแต่นั้นมา เทคโนโลยีนี้ได้รับการพัฒนาอย่างกว้างขวางควบคู่ไปกับอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงและเซ็นเซอร์ตรวจจับคลื่นสมองที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น ในปัจจุบัน ผู้ที่ชื่นชอบ BCI ยังคงหันมาใช้ Emotiv สำหรับความต้องการในโครงการอินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ของพวกเขา

ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เริ่มต้นหรือมืออาชีพที่มีประสบการณ์ โลกของ BCI มอบโอกาสที่น่าตื่นเต้นสำหรับนวัตกรรมและการค้นพบ นี่คือคู่มือเกี่ยวกับอุปกรณ์อินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจและเข้าถึงโลกที่น่าหลงใหลนี้

ทำความเข้าใจเทคโนโลยีอินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์

เทคโนโลยีอินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI) ช่วยให้เกิดการสื่อสารโดยตรงระหว่างสมองและอุปกรณ์ภายนอก ในทางเทคนิค อุปกรณ์ใด ๆ ที่อ่านสัญญาณสมองก็คือ BCI โดยล่าสุด คำนี้ถูกใช้เพื่ออธิบาย BCI ที่ช่วยให้คุณควบคุมอุปกรณ์ต่าง ๆ "ด้วยความคิด" ได้เป็นหลัก เทคโนโลยีเดียวกันนี้ที่ช่วยให้เข้าใจการทำงานของสมองสามารถแปลสัญญาณสมองเป็นคำสั่งสำหรับงานต่าง ๆ ได้ รวมถึงการควบคุมเคอร์เซอร์คอมพิวเตอร์ การเคลื่อนไหวแขนขาเทียม และการสร้างประสบการณ์การเล่นเกมแบบโต้ตอบ เทคโนโลยี BCI กำลังมอบความหวังครั้งใหม่ให้กับผู้ที่ไม่สามารถใช้งานแขนขาของตนได้ นอกเหนือจากเหล่านักนวัตกรรมและผู้ที่ทำงานอดิเรกที่มีสุขภาพร่างกายแข็งแรงในทุก ๆ ที่

เนื่องจาก "BCI" ได้กลายเป็นคำยอดนิยมในกระแสสังคม จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องแยกแยะระหว่างประเภทของอุปกรณ์อินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ เพื่อลดความสับสนและช่วยให้ผู้บริโภคและสถาบันต่าง ๆ สามารถเลือกอุปกรณ์ BCI ที่เหมาะสมสำหรับพวกเขาได้

อุปกรณ์ BCI: การผ่าตัด กับ ชุดหูฟัง

ในปัจจุบันมีอุปกรณ์อินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์อยู่สองประเภทที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน ได้แก่ อุปกรณ์ที่ฝังเข้าไปในสมองและอุปกรณ์ที่อ่านสัญญาณสมองจากหนังศีรษะ (รูปที่ 1) นี่คือความแตกต่าง

รูปที่ 1 การจำแนกประเภทของเทคโนโลยีการเก็บสัญญาณ BCI (a) คือแผนภาพการจำแนกประเภทของมิติการผ่าตัด ซึ่งประกอบด้วยสามระดับ: แบบไม่บุกรุก (non-invasive), แบบบุกรุกน้อยที่สุด (minimal-invasive) และแบบบุกรุก (invasive) (b) แสดงแผนภาพการจำแนกประเภทของมิติการตรวจจับ ซึ่งรวมถึงสามระดับ: แบบไม่ปลูกฝัง (non-implantation), แบบแทรกแซง (intervention) และแบบปลูกฝัง (implantation) [1]

ภายในกะโหลกศีรษะ (แบบบุกรุก)

การตรวจคลื่นไฟฟ้าสมองภายในกะโหลกศีรษะ (iEEG) จะฝังขั้วไฟฟ้าลงไปในศีรษะของบุคคลโดยตรง ซึ่งช่วยให้แพทย์ได้รับสัญญาณอิเล็กทรอนิกส์ที่ชัดเจนสำหรับการวิจัย การตรวจหา และการรักษา การฝังอุปกรณ์ในสมองสามารถทำได้ทั้งการอ่านข้อมูล การกระตุ้นสมอง หรือทั้งสองอย่าง การใช้งานรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง การประเมินอาการชักจากโรคลมบ้าหมู [2] การรักษาอาการเจ็บป่วยทางจิต [3] การข้ามผ่านอัมพาต การเปิดใช้งานการแปลงความคิดเป็นข้อความหรือความคิดเป็นคำพูด (รูปที่ 2) และแม้กระทั่งการฟื้นฟูการมองเห็น [4][5]

สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาแห่งสหรัฐอเมริกานิยามอุปกรณ์ BCI ที่ฝังในร่างกายว่าเป็น "อุปกรณ์กายอุปกรณ์ประสาท (neuroprostheses) ที่เชื่อมต่อกับระบบประสาทส่วนกลางหรือส่วนปลายเพื่อฟื้นฟูความสามารถในการเคลื่อนไหว และ/หรือ การรับความรู้สึกที่สูญเสียไปในผู้ป่วยที่เป็นอัมพาตหรือผู้ที่สูญเสียอวัยวะ" [6]

รูปที่ 2 Casey Harrell ซึ่งป่วยด้วยโรค ALS กลับมาพูดได้อีกครั้งด้วยความช่วยเหลือจากการฝังอุปกรณ์ BCI ผ่านการทดลองทางคลินิก BrainGate (เอื้อเฟื้อภาพโดย: UC Regents)

ภายในกะโหลกศีรษะ (แบบบุกรุกน้อยที่สุด)

นักวิจัยได้ทำการทดลองด้วยวิธีการที่บุกรุกน้อยกว่าเพื่ออ่านข้อมูลโดยตรงจากสมอง วิธีหนึ่งคือวิธีภายในหลอดเลือด (รูปที่ 3) โดยส่งขั้วไฟฟ้าไปยังสมองผ่านทางขดลวดหลอดเลือดทางเส้นเลือด [7][8]

อีกวิธีหนึ่งเรียกว่า electrocorticographic (ECoG) ซึ่งต้องใช้การผ่าตัดเพื่อวางขั้วไฟฟ้าไว้ใต้กะโหลกศีรษะ ไม่ว่าจะเป็นใต้เยื่อหุ้มสมองชั้นหนา (subdural ECoG) หรือภายนอกเยื่อหุ้มสมองชั้นหนา (epidural ECoG) ขั้นตอนนี้เป็นการบุกรุกแต่ก็ยังน้อยกว่าการฝังอุปกรณ์ BCI แบบดั้งเดิม [9]

รูปที่ 3 A, แผนผังของอินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI) แบบฝังตัวเต็มรูปแบบ อุปกรณ์ที่มีขั้วไฟฟ้าจะถูกฝังไว้ในหลอดเลือดดำซูพีเรียซาจิตตัลไซนัส (กรอบเล็กด้านใน) และเชื่อมต่อกับเครื่องรับส่งสัญญาณแบบฝังตัว (IRTU) ในช่องใต้ผิวหนัง IRTU สื่อสารกับเครื่องรับส่งทางไกลภายนอก (ERTU) ซึ่งจะส่งสัญญาณไปยังหน่วยควบคุมสัญญาณเพื่อควบคุมแล็ปท็อปคอมพิวเตอร์หรือแท็บเล็ต B, BCI ร่วมกับเครื่องตรวจจับการเคลื่อนไหวของดวงตาสำหรับการควบคุมคอมพิวเตอร์ การตรวจจับการเคลื่อนไหวของตาถูกใช้เพื่อเลื่อนเคอร์เซอร์ และ BCI ถูกใช้ในการคลิก C, BCI ที่ไม่มีเครื่องตรวจจับการเคลื่อนไหวของดวงตาสำหรับการควบคุมคอมพิวเตอร์ ตัวสแกนรายการจะเน้นรายการต่าง ๆ ตามลำดับ และ BCI จะถูกใช้เพื่อคลิกรายการเมื่อรายการนั้นถูกเน้นขึ้นมา [7]

BCI แบบไม่บุกรุก (ชุดหูฟัง EEG)

รูปที่ 4 John เข้าร่วมใน BCI4Kids ซึ่งเป็นโครงการที่ช่วยเหลือเด็กที่มีความบกพร่องทางร่างกายให้ตอบโต้กับสิ่งแวดล้อมรอบตัวโดยใช้อินเทอร์เฟซระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ คุณสามารถดูผลงานศิลปะที่ขับเคลื่อนด้วยพลังสมองของ John ได้ที่นี่

อุปกรณ์ BCI แบบไม่บุกรุกใช้ขั้วไฟฟ้าเพื่ออ่านสัญญาณไฟฟ้าผ่านหนังศีรษะของบุคคล กระบวนการนี้ตามแบบดั้งเดิมมักจำกัดอยู่เพียงในห้องปฏิบัติการ แต่การมาถึงของอุปกรณ์ EEG เกรดงานวิจัยแบบไร้สายได้ช่วยให้สามารถอ่านค่าคลื่นสมองได้อย่างแม่นยำในทุก ๆ ที่ (รูปที่ 4)

ปัจจุบัน มีชุดหูฟัง BCI แบบไม่บุกรุกหลายสิบชิ้นในท้องตลาด โดยหลายชิ้นได้รับการออกแบบมาโดยมีวัตถุประสงค์เฉพาะเจาะจงอย่างเดียว เช่น เพื่อการนอนหลับหรือการตรวจสอบสมาธิ ราคาอาจแตกต่างกันไปตั้งแต่ไม่กี่ร้อยดอลลาร์ไปจนถึงหลายแสนดอลลาร์ Emotiv นำเสนออุปกรณ์ BCI ไร้สายที่หลากหลายและราคาจับต้องได้มากที่สุด โดยมีตั้งแต่ 2 เซ็นเซอร์ขึ้นไปจนถึง 32 เซ็นเซอร์ ซึ่งใช้งานโดยนักประสาทวิทยาศาสตร์ นักเรียน นักการศึกษา นักประดิษฐ์ เกมเมอร์ ผู้ทำงานอดิเรก และศิลปินทั่วโลก

จากการตรวจสอบบทความวิชาการที่ผ่านการประเมินโดยเพื่อนร่วมวิชาชีพ (peer-reviewed) ในปี 2022 [10] พบว่า Emotiv เป็นอุปกรณ์ EEG สำหรับผู้บริโภคที่มีการใช้งานมากที่สุด (67.69%) สำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ นักวิจัยไว้วางใจ Emotiv เนื่องจากประสิทธิภาพที่ได้รับการรับรองทางวิทยาศาสตร์ ความคุ้มค่าเมื่อเทียบกับอุปกรณ์ห้องปฏิบัติการ EEG แบบดั้งเดิม และความอเนกประสงค์ ชุดหูฟัง Emotiv แบบเดียวกับที่ใช้ในห้องปฏิบัติการของมหาวิทยาลัยเพื่อทำการวิจัยที่ก้าวหน้าเกี่ยวกับสมองของมนุษย์สามารถแบ่งปันให้กับคณะดนตรีสำหรับการแสดง BCI จากนั้นส่งต่อไปยังคณะจิตวิทยาเพื่อการเรียนรู้เชิงปฏิบัติ และแบ่งปันให้กับชมรม BCI ของนักศึกษาเพื่อใช้บังคับโดรนแข่งด้วยพลังสมอง

อุปกรณ์ Emotiv BCI

ที่ Emotiv เรามีอุปกรณ์ BCI ไร้สายสำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและผู้ใช้ที่มีประสบการณ์

ด้านบน: รถเข็นควบคุมโดยใช้ Emotiv FLEX เป็นอุปกรณ์ BCI [11]

ด้านบน: นักศึกษาใช้ Epoc X และบอร์ด Arduino เพื่อควบคุมแขนหุ่นยนต์ (ที่มา: Matt Su)

ด้านบน: นักศึกษาจาก University of Florida สวมใส่อุปกรณ์ Emotiv Insight BCI เพื่อควบคุมโดรน (ที่มา)

รูปที่ 5 Perrikaryal เกมเมอร์บน Twist ประสบความสำเร็จในการใช้อุปกรณ์สวมใส่คลื่นสมอง Emotiv MN8 แบบ 2 ช่องสัญญาณ เพื่อควบคุมเกม Halo ด้วย BCI

เริ่มต้นใช้งานโครงการ BCI ของคุณ

ฉันจะใช้ BCI ได้อย่างไร?

คุณต้องมีองค์ประกอบพื้นฐานห้าอย่างเพื่อเริ่มต้นโครงการ BCI ของคุณ

1. เป้าหมายที่ชัดเจน

2. อุปกรณ์รับสัญญาณ เช่น ชุดหูฟัง EEG จาก Emotiv

3. ซอฟต์แวร์ประมวลผลสัญญาณ เช่น EmotivBCI

4. คำสั่ง BCI ที่ได้รับมอบหมาย (ต้องมีประสบการณ์ด้านการเขียนโค้ดบ้าง)

5. การเข้าถึงอุปกรณ์ที่คุณต้องการควบคุมผ่าน SDK, บอร์ด Arduino เป็นต้น

6. อุปกรณ์สำหรับรับคำสั่ง BCI

การเลือกอุปกรณ์ BCI ที่เหมาะสม

การเลือกอุปกรณ์ BCI ที่เหมาะสมมีความสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการของคุณอย่างยิ่ง ต่อไปนี้เป็นข้อพิจารณาที่สำคัญบางประการ:

ใช้งานง่าย: มองหาอุปกรณ์ที่ใช้งานง่ายและตั้งค่าได้ง่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเป็นผู้เริ่มต้น อุปกรณ์ Emotiv BCI สามารถตั้งค่าได้ภายในเวลาไม่กี่นาทีด้วยเซ็นเซอร์แบบแห้ง แบบกึ่งแห้ง และแบบน้ำเกลือ

1. ฟังก์ชันการทำงาน: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอุปกรณ์นำเสนอคุณสมบัติและความสามารถที่จำเป็นสำหรับโครงการเฉพาะของคุณ ชุดหูฟังของ Emotiv นั้นสามารถรับรู้ข้อมูลทั้งสมอง แต่ตามกฎทั่วไปแล้ว BCI จะทำงานได้ดีขึ้นด้วยจำนวนเซ็นเซอร์ที่มากกว่า ด้วยเหตุผลนี้ Emotiv Flex จึงใช้เซ็นเซอร์สูงสุด 32 ตัวเพื่อการตรวจจับการทำงานของสมองขั้นสูงสุด แต่ผู้ใช้ของเรามักจะพบว่า Epoc X หรือ Insight นั้นเพียงพอแล้วสำหรับการทำโครงการและงานวิจัย BCI ของพวกเขา ในขณะเดียวกัน อุปกรณ์สวมใส่คลื่นสมอง MN8 ก็มีความเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาแอปมือถือ BCI

2. การจัดวางตำแหน่งเซ็นเซอร์: เมื่อเลือกชุดหูฟัง EEG ให้พิจารณาว่าตำแหน่งของเซ็นเซอร์ตั้งอยู่ที่ใด และนั่นส่งผลต่อความต้องการของคุณอย่างไร ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ BCI บางรุ่นในตลาดมีเซ็นเซอร์เพียงตัวเดียว หรือมีเซ็นเซอร์หลายตัวอยู่เฉพาะที่บริเวณด้านหลังศีรษะเท่านั้น

3. เซ็นเซอร์แบบเปียก กับ แบบแห้ง: พิจารณาเรื่องความสบายและคุณภาพสัญญาณในการเลือกอุปกรณ์ BCI โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณตั้งใจที่จะสวมใส่เป็นเวลานาน เซ็นเซอร์แบบน้ำเกลือให้ความรู้สึกสบายมากกว่าแบบเจล เซ็นเซอร์แบบกึ่งแห้งใช้งานได้ง่ายกว่าแบบน้ำเกลือ และเซ็นเซอร์แบบแห้งเป็นแบบที่สะดวกในการใช้งานมากที่สุด เปรียบเทียบคุณภาพสัญญาณของอุปกรณ์ Emotiv

4. ความเข้ากันได้: เลือกอุปกรณ์ที่รวมเข้ากับซอฟต์แวร์และเครื่องมือฮาร์ดแวร์เดิมของคุณได้ดี หากคุณต้องการผสานรวม BCI เข้ากับระบบเดิมที่มีอยู่ (โดรน, Spotify, อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) เป็นต้น) ตรวจสอบให้มั่นใจว่าคุณสามารถเข้าถึง SDK และ API ได้

5. การสนับสนุน: เลือกอุปกรณ์จากบริษัทที่ให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งและมีชุมชนผู้ใช้ที่มีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง Emotiv นำเสนอ ฐานความรู้ และ บริการสนับสนุนลูกค้า ที่ครอบคลุม

6. ข้อมูลและความเป็นส่วนตัว: ความเป็นส่วนตัวทางระบบประสาทของคุณมีความสำคัญ นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ Emotiv ได้ออกแบบการรวบรวมข้อมูล EEG โดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวตั้งแต่วันแรก ดูวิธีที่ Emotiv ปกป้องข้อมูลสมองของคุณ

บทสรุป

การเริ่มต้นโครงการ BCI เป็นการเดินทางที่น่าตื่นเต้นซึ่งมอบศักยภาพอันยิ่งใหญ่สำหรับนวัตกรรมและผลกระทบ ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เริ่มต้นหรือมืออาชีพที่มีประสบการณ์ Emotiv จะมอบเครื่องมือและการสนับสนุนที่คุณต้องการเพื่อนำไปสู่ความสำเร็จ ด้วยอุปกรณ์ BCI ที่เหมาะสมและวิสัยทัศน์ที่ชัดเจน คุณจะสามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ได้อย่างแน่นอน

ค้นพบอุปกรณ์และแหล่งทรัพยากร BCI ของ Emotiv วันนี้ เพื่อเริ่มต้นทำงานในโครงการ BCI ของคุณ เข้าร่วมชุมชนนักประดิษฐ์และนักวิจัยที่กำลังกำหนดอนาคตของการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยีด้วยเทคโนโลยี BCI

เข้าร่วมชุมชนนักพัฒนาของเรา

แบ่งปันโครงการ BCI ของคุณกับเรา! แท็ก #Emotiv บนโซเชียลมีเดีย หรือส่งอีเมลมาที่ hello@emotiv.com

ต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติมใช่ไหม? ติดต่อเรา

เอกสารอ้างอิง

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. ดูเพิ่มเติมได้ที่: 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 Emputation - 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 (อดีต 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.