
الیکٹریکل کورٹیکس ایکٹیویٹی کے ذریعے برین-کمپیوٹر انٹرفیسز
ماورک نگوین
اپ ڈیٹ کیا گیا
28 مئی، 2018

الیکٹریکل کورٹیکس ایکٹیویٹی کے ذریعے برین-کمپیوٹر انٹرفیسز
ماورک نگوین
اپ ڈیٹ کیا گیا
28 مئی، 2018

الیکٹریکل کورٹیکس ایکٹیویٹی کے ذریعے برین-کمپیوٹر انٹرفیسز
ماورک نگوین
اپ ڈیٹ کیا گیا
28 مئی، 2018
الیکٹریکل کورٹیکس ایکٹیوٹی کے ذریعے برین-کمپیوٹر انٹرفیس: سٹیڈی-اسٹیٹ ویژولی ایووکڈ پوٹینشلز کا استعمال کرتے ہوئے موبائل آلات کے لیے ایک علمی نظام بنانے میں چیلنجز
پیڈرو مورائس، کارلا کوئنٹاو، پیڈرو ویرا
خلاصہ
تحقیق کا شعبہ برین–کمپیوٹر انٹرفیسز (BCI) مفلوج مریضوں اور ٹیکنالوجی کے درمیان رابطے کو ممکن بنانے کی کوشش میں ابھرا ہے۔ دماغ کی برقی سرگرمی کے ذریعے ایک فرد کی ذہنی کیفیت کی شناخت کرتے ہوئے، ایک عام BCI سسٹم اسے کمپیوٹر میں ایک خاص عمل تفویض کرتا ہے۔ یہ معلوم ہے کہ جب بصری پردے (Visual Cortex) کو کسی خاص فریکوئنسی کے ساتھ متحرک کیا جاتا ہے، تو یہ اسی فریکوئنسی کے ساتھ سرگرمی ظاہر کرتا ہے۔ یہ سٹیڈی-اسٹیٹ ویژولی ایووکڈ پوٹینشل (SSVEP) سرگرمی مذکورہ بالا مواصلاتی مقصد کو حاصل کرنے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہے۔ اس کام میں، ہم پہلے دماغ کی اچانک ہونے والی برقی سرگرمی کا تجزیہ کرتے ہیں، تاکہ دو ذہنی حالتوں (توجہ/مراقبہ) میں تمیز کر سکیں۔ پھر، ایک SSVEP قسم کے طریقہ کار کی پیروی کرتے ہوئے، ہم متحرک کرنے والی اسکرین کو چار حصوں میں تقسیم کرتے ہیں، جن میں سے ہر ایک الگ فریکوئنسی پر چمکتا ہے۔ موضوع کے اوسیپیٹل لوب سے حاصل ہونے والی جوابی فریکوئنسی کا مشاہدہ کر کے، ہم اس کے لیے گئے 2 بٹ فیصلے کا تخمینہ لگا سکتے ہیں۔ ہم مشاہدہ کرتے ہیں کہ ایسا سیٹ اپ ریئل ٹائم BCI کے لیے موثر ہے، اور اسے موبائل آلات میں آسانی سے ضم کیا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، صارف قدرتی انداز میں سسٹم کے ساتھ تعامل کرتے ہوئے، رضاکارانہ طور پر اپنے فیصلوں کو تبدیل کرنے کے قابل ہے۔
الیکٹریکل کورٹیکس ایکٹیوٹی کے ذریعے برین-کمپیوٹر انٹرفیس: سٹیڈی-اسٹیٹ ویژولی ایووکڈ پوٹینشلز کا استعمال کرتے ہوئے موبائل آلات کے لیے ایک علمی نظام بنانے میں چیلنجز
پیڈرو مورائس، کارلا کوئنٹاو، پیڈرو ویرا
خلاصہ
تحقیق کا شعبہ برین–کمپیوٹر انٹرفیسز (BCI) مفلوج مریضوں اور ٹیکنالوجی کے درمیان رابطے کو ممکن بنانے کی کوشش میں ابھرا ہے۔ دماغ کی برقی سرگرمی کے ذریعے ایک فرد کی ذہنی کیفیت کی شناخت کرتے ہوئے، ایک عام BCI سسٹم اسے کمپیوٹر میں ایک خاص عمل تفویض کرتا ہے۔ یہ معلوم ہے کہ جب بصری پردے (Visual Cortex) کو کسی خاص فریکوئنسی کے ساتھ متحرک کیا جاتا ہے، تو یہ اسی فریکوئنسی کے ساتھ سرگرمی ظاہر کرتا ہے۔ یہ سٹیڈی-اسٹیٹ ویژولی ایووکڈ پوٹینشل (SSVEP) سرگرمی مذکورہ بالا مواصلاتی مقصد کو حاصل کرنے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہے۔ اس کام میں، ہم پہلے دماغ کی اچانک ہونے والی برقی سرگرمی کا تجزیہ کرتے ہیں، تاکہ دو ذہنی حالتوں (توجہ/مراقبہ) میں تمیز کر سکیں۔ پھر، ایک SSVEP قسم کے طریقہ کار کی پیروی کرتے ہوئے، ہم متحرک کرنے والی اسکرین کو چار حصوں میں تقسیم کرتے ہیں، جن میں سے ہر ایک الگ فریکوئنسی پر چمکتا ہے۔ موضوع کے اوسیپیٹل لوب سے حاصل ہونے والی جوابی فریکوئنسی کا مشاہدہ کر کے، ہم اس کے لیے گئے 2 بٹ فیصلے کا تخمینہ لگا سکتے ہیں۔ ہم مشاہدہ کرتے ہیں کہ ایسا سیٹ اپ ریئل ٹائم BCI کے لیے موثر ہے، اور اسے موبائل آلات میں آسانی سے ضم کیا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، صارف قدرتی انداز میں سسٹم کے ساتھ تعامل کرتے ہوئے، رضاکارانہ طور پر اپنے فیصلوں کو تبدیل کرنے کے قابل ہے۔
الیکٹریکل کورٹیکس ایکٹیوٹی کے ذریعے برین-کمپیوٹر انٹرفیس: سٹیڈی-اسٹیٹ ویژولی ایووکڈ پوٹینشلز کا استعمال کرتے ہوئے موبائل آلات کے لیے ایک علمی نظام بنانے میں چیلنجز
پیڈرو مورائس، کارلا کوئنٹاو، پیڈرو ویرا
خلاصہ
تحقیق کا شعبہ برین–کمپیوٹر انٹرفیسز (BCI) مفلوج مریضوں اور ٹیکنالوجی کے درمیان رابطے کو ممکن بنانے کی کوشش میں ابھرا ہے۔ دماغ کی برقی سرگرمی کے ذریعے ایک فرد کی ذہنی کیفیت کی شناخت کرتے ہوئے، ایک عام BCI سسٹم اسے کمپیوٹر میں ایک خاص عمل تفویض کرتا ہے۔ یہ معلوم ہے کہ جب بصری پردے (Visual Cortex) کو کسی خاص فریکوئنسی کے ساتھ متحرک کیا جاتا ہے، تو یہ اسی فریکوئنسی کے ساتھ سرگرمی ظاہر کرتا ہے۔ یہ سٹیڈی-اسٹیٹ ویژولی ایووکڈ پوٹینشل (SSVEP) سرگرمی مذکورہ بالا مواصلاتی مقصد کو حاصل کرنے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہے۔ اس کام میں، ہم پہلے دماغ کی اچانک ہونے والی برقی سرگرمی کا تجزیہ کرتے ہیں، تاکہ دو ذہنی حالتوں (توجہ/مراقبہ) میں تمیز کر سکیں۔ پھر، ایک SSVEP قسم کے طریقہ کار کی پیروی کرتے ہوئے، ہم متحرک کرنے والی اسکرین کو چار حصوں میں تقسیم کرتے ہیں، جن میں سے ہر ایک الگ فریکوئنسی پر چمکتا ہے۔ موضوع کے اوسیپیٹل لوب سے حاصل ہونے والی جوابی فریکوئنسی کا مشاہدہ کر کے، ہم اس کے لیے گئے 2 بٹ فیصلے کا تخمینہ لگا سکتے ہیں۔ ہم مشاہدہ کرتے ہیں کہ ایسا سیٹ اپ ریئل ٹائم BCI کے لیے موثر ہے، اور اسے موبائل آلات میں آسانی سے ضم کیا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، صارف قدرتی انداز میں سسٹم کے ساتھ تعامل کرتے ہوئے، رضاکارانہ طور پر اپنے فیصلوں کو تبدیل کرنے کے قابل ہے۔

پڑھنا جاری رکھیں