BRAIN COMPUTER INTERFACE (BCI)

BRAIN COMPUTER INTERFACE (BCI)
       (मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफ़ेस )

OVERVIEW OF BCI :-

Brain-computer interfaces (BCIs) acquire brain signals, analyze them, and translate them into commands that are relayed to output devices that carry out desired actions. BCIs do not use normal neuromuscular output pathways. The main goal of BCI is to replace or restore useful function to people disabled by neuromuscular disorders such as amyotrophic lateral sclerosis, cerebral palsy, stroke, or spinal cord injury. 

BRAIN COMPUTER INTERFACE

From initial demonstrations of electroencephalography-based spelling and single-neuron-based device control, researchers have gone on to use electroencephalographic, intracortical, electrocorticographic, and other brain signals for increasingly complex control of cursors, robotic arms, prostheses, wheelchairs, and other devices. 

बी सी आई का अवलोकन :-

मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) मस्तिष्क संकेतों को प्राप्त करते हैं, उनका विश्लेषण करते हैं, और उन्हें उन कमांडों में अनुवाद करते हैं जो आउटपुट डिवाइस से संबंधित होते हैं जो वांछित कार्यों को पूरा करते हैं। बीसीआई सामान्य न्यूरोमस्कुलर आउटपुट पथ का उपयोग नहीं करते हैं। बीसीआई का मुख्य लक्ष्य न्यूरोमस्कुलर विकारों जैसे कि एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस, सेरेब्रल पाल्सी, स्ट्रोक या रीढ़ की हड्डी की चोट से अक्षम लोगों के लिए उपयोगी फ़ंक्शन को बदलना या पुनर्स्थापित करना है।

इलेक्ट्रोएन्सेफ़लोग्राफी-आधारित वर्तनी और एकल-न्यूरॉन-आधारित डिवाइस नियंत्रण के प्रारंभिक प्रदर्शनों से, शोधकर्ताओं ने इलेक्ट्रोएन्सेफ़लोग्राफिक, इंट्राकोर्टिकल, इलेक्ट्रोकोर्टिकोग्राफ़िक और अन्य मस्तिष्क संकेतों का उपयोग कॉर्स, रोबोटिक हथियार, कृत्रिम अंग, व्हीलचेयर, और अन्य उपकरणों के तेजी से जटिल नियंत्रण का उपयोग करने के लिए किया है। ।

IDENTIFY (DEFINITION) OF BCI :-

Brain-computer interface (BCI) is a collaboration between a brain and a device that enables signals from the brain to direct some external activity, such as control of a cursor or a prosthetic limb the interface enables the direct communications pathway between the brain and object to be controlled.

The human brain is of the size of a deflated volleyball which weighs about 3 pounds. We live at a time when the disabled are on the leading edge of a border societal trend towards the use of an assistive technology known as Brain with Computer Interface. With the advent of miniature wireless tech, electronic gadgets have stepped up the invasion of the body through innovative techniques. 

This definition strictly limits the term BCI to systems that measure and use signals produced by the central nervous system (CNS). Thus, for example, a voice-activated or muscle-activated communication system is not a BCI. Furthermore, an electroencephalogram (EEG) machine alone is not a BCI because it only records brain signals but does not generate an output that acts on the user's environment.

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  पहचान / परिभाषा बी सी आई की :-

ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (बीसीआई) एक मस्तिष्क और एक उपकरण के बीच एक सहयोग है जो मस्तिष्क से संकेतों को कुछ बाहरी गतिविधि को निर्देशित करने में सक्षम बनाता है, जैसे कि कर्सर या एक कृत्रिम अंग का नियंत्रण, इंटरफ़ेस मस्तिष्क और ऑब्जेक्ट के बीच सीधे संचार मार्ग को सक्षम करता है नियंत्रित होना। 

मानव मस्तिष्क एक विखंडित वॉलीबॉल के आकार का है जिसका वजन लगभग 3 पाउंड है। हम ऐसे समय में रहते हैं जब विकलांग एक बॉर्डर सोसाइटी ट्रेंड के अग्रणी किनारे पर होते हैं, जिसमें ब्रेन फॉर कंप्यूटर इंटरफेस नामक सहायक तकनीक का उपयोग किया जाता है। लघु वायरलेस तकनीक के आगमन के साथ, इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों ने नवीन तकनीकों के माध्यम से शरीर के आक्रमण को आगे बढ़ाया है।

यह परिभाषा केंद्रीय तंत्रिका तंत्र (CNS) द्वारा उत्पादित संकेतों को मापने और उपयोग करने वाली प्रणालियों के लिए BCI शब्द को सख्ती से सीमित करती है। इस प्रकार, उदाहरण के लिए, एक आवाज-सक्रिय या मांसपेशी-सक्रिय संचार प्रणाली एक BCI नहीं है। इसके अलावा, एक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी) मशीन अकेले बीसीआई नहीं है क्योंकि यह केवल मस्तिष्क के संकेतों को रिकॉर्ड करती है लेकिन एक आउटपुट उत्पन्न नहीं करती है जो उपयोगकर्ता के पर्यावरण पर कार्य करती है।

COMPONENTS OF BCI :-

The purpose of a BCI is to detect and quantify features of brain signals that indicate the user's intentions and to translate these features in real time into device commands that accomplish the user's intent (Figure 2). To achieve this, a BCI system consists of 4 sequential components : (1) signal acquisition, (2) feature extraction, (3) feature translation, and (4) device output. These 4 components are controlled by an operating protocol that defines the onset and timing of operation, the details of signal processing, the nature of the device commands, and the oversight of performance. An effective operating protocol allows a BCI system to be flexible and to serve the specific needs of each user.

BCI COMPONENTS

बी सी आई के भाग (अवयव):-

बीसीआई का उद्देश्य मस्तिष्क संकेतों की उन विशेषताओं का पता लगाना और उन्हें निर्धारित करना है जो उपयोगकर्ता के इरादों को इंगित करते हैं और इन सुविधाओं का वास्तविक समय में डिवाइस कमांड में अनुवाद करते हैं जो उपयोगकर्ता के इरादे को पूरा करते हैं (चित्र 2)। इसे प्राप्त करने के लिए, बीसीआई प्रणाली में 4 अनुक्रमिक घटक होते हैं: (1) सिग्नल अधिग्रहण, (2) सुविधा निष्कर्षण, (3) सुविधा अनुवाद, और (4) डिवाइस आउटपुट। इन 4 घटकों को एक ऑपरेटिंग प्रोटोकॉल द्वारा नियंत्रित किया जाता है जो ऑपरेशन की शुरुआत और समय को परिभाषित करता है, सिग्नल प्रोसेसिंग का विवरण, डिवाइस कमांड की प्रकृति और प्रदर्शन की निगरानी। एक प्रभावी ऑपरेटिंग प्रोटोकॉल बीसीआई प्रणाली को लचीला बनाने और प्रत्येक उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने की अनुमति देता है।

1- Signal Acquisition :-

Signal acquisition is the measurement of brain signals using a particular sensor modality (eg, scalp or intracranial electrodes for electro-physiologic activity, fMRI for metabolic activity). The signals are amplified to levels suitable for electronic processing (and they may also be subjected to filtering to remove electrical noise or other undesirable signal characteristics, such as 60-Hz power line interference). The signals are then digitized and transmitted to a computer.

सिग्नल अधिग्रहण एक विशेष सेंसर मोडैलिटी (जैसे, इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल गतिविधि के लिए खोपड़ी या इंट्राक्रानियल इलेक्ट्रोड, चयापचय गतिविधि के लिए एफएमआरआई) का उपयोग करके मस्तिष्क के संकेतों का माप है। संकेतों को इलेक्ट्रॉनिक प्रसंस्करण के लिए उपयुक्त स्तरों तक बढ़ाया जाता है (और उन्हें विद्युत शोर या अन्य अवांछनीय सिग्नल विशेषताओं को हटाने के लिए फ़िल्टरिंग के अधीन भी किया जा सकता है, जैसे कि 60-हर्ट्ज पावर लाइन हस्तक्षेप)। संकेतों को तब डिजिटल किया जाता है और कंप्यूटर में प्रसारित किया जाता है।

2 - Feature Extraction:-

Feature extraction is the process of analyzing the digital signals to distinguish pertinent signal characteristics (ie, signal features related to the person's intent) from extraneous content and representing them in a compact form suitable for translation into output commands. These features should have strong correlations with the user's intent. Because much of the relevant (ie, most strongly correlated) brain activity is either transient or oscillatory, the most commonly extracted signal features in current BCI systems are time-triggered EEG or ECoG response amplitudes and latencies, power within specific EEG or ECoG frequency bands, or firing rates of individual cortical neurons. Environmental artifacts and physiologic artifacts such as electromyographic signals are avoided or removed to ensure accurate measurement of the brain signal features.

फ़ीचर निष्कर्षण डिजिटल सिग्नल के विश्लेषण के लिए प्रासंगिक सामग्री (यानी, व्यक्ति की मंशा से संबंधित सिग्नल सुविधाएँ) को बाहरी सामग्री से अलग करने और आउटपुट कमांड में अनुवाद के लिए उपयुक्त कॉम्पैक्ट रूप में उनका प्रतिनिधित्व करने की प्रक्रिया है। इन सुविधाओं का उपयोगकर्ता के इरादे के साथ मजबूत संबंध होना चाहिए। क्योंकि अधिकांश प्रासंगिक (यानी, सबसे दृढ़ता से सहसंबद्ध) मस्तिष्क गतिविधि या तो क्षणिक या दोलनशील है, वर्तमान बीसीआई सिस्टम में सबसे अधिक निकाले जाने वाले सिग्नल फीचर्स समय-ट्रिगर ईईजी या ईसीओजी प्रतिक्रिया आयाम और अक्षांश हैं, विशिष्ट ईईजी या ईसीओजी आवृत्ति बैंड के भीतर शक्ति , या व्यक्तिगत कॉर्टिकल न्यूरॉन्स की फायरिंग दर। इलेक्ट्रोमोग्राफिक सिग्नल जैसी पर्यावरणीय कलाकृतियों और फिजियोलॉजिकल कलाकृतियों को मस्तिष्क संकेत सुविधाओं के सटीक माप को सुनिश्चित करने के लिए टाला या हटाया जाता है।

3 - Feature Translation:-

The resulting signal features are then passed to the feature translation algorithm, which converts the features into the appropriate commands for the output device (ie, commands that accomplish the user's intent). For example, a power decrease in a given frequency band could be translated into an upward displacement of a computer cursor, or a P300 potential could be translated into selection of the letter that evoked it. The translation algorithm should be dynamic to accommodate and adapt to spontaneous or learned changes in the signal features and to ensure that the user's possible range of feature values covers the full range of device control.

परिणामी सिग्नल सुविधाओं को फीचर ट्रांसलेशन एल्गोरिथ्म में पास किया जाता है, जो कि आउटपुट डिवाइस (यानी, उपयोगकर्ता के इरादे को पूरा करने वाले कमांड) के लिए उपयुक्त कमांड में सुविधाओं को परिवर्तित करता है। उदाहरण के लिए, किसी दिए गए फ़्रीक्वेंसी बैंड में बिजली की कमी को कंप्यूटर कर्सर के ऊपर की ओर विस्थापन में अनुवाद किया जा सकता है, या P300 की क्षमता का अनुवाद उस पत्र के चयन में किया जा सकता है जिसने इसे विकसित किया था। ट्रांसलेशन एल्गोरिदम को सिग्नल की विशेषताओं में सहज या सीखा परिवर्तनों को समायोजित करने और अनुकूलित करने के लिए गतिशील होना चाहिए और यह सुनिश्चित करने के लिए कि उपयोगकर्ता मूल्यों की संभावित सीमा डिवाइस नियंत्रण की पूरी श्रृंखला को कवर करती है।

4 - Device Output:-

The commands from the feature translation algorithm operate the external device, providing functions such as letter selection, cursor control, robotic arm operation, and so forth. The device operation provides feedback to the user, thus closing the control loop.

फ़ीचर ट्रांसलेशन एल्गोरिथ्म के कमांड बाहरी डिवाइस को संचालित करते हैं, जिसमें अक्षर चयन, कर्सर नियंत्रण, रोबोट आर्म ऑपरेशन, और इसके बाद जैसे फ़ंक्शन प्रदान करते हैं। डिवाइस ऑपरेशन उपयोगकर्ता को फीडबैक प्रदान करता है, इस प्रकार कंट्रोल लूप को बंद कर देता है।

HOW DOES BCI WORK :-

Our brains are filled with neurons, individual nerve cells connected to one another by dendrites and axons. Every time we think, move, feel or remember something, our neurons are at work. That work is carried out by small electric signals that zip from neuron to neuron as fast as 250 mph. The signals are generated by differences in electric potential carried by ions on the membrane of each neuron. Although the paths the signals take are insulated by something called myelin, some of the electric signal escapes. Scientists can detect those signals, interpret what they mean and use them to direct a device of some kind. 

It can also work the other way around. For example, researchers could figure out what signals are sent to the brain by the optic nerve when someone sees the color red. They could rig a camera that would send those exact signals into someone’s brain whenever the camera saw red, allowing a blind person to “see” without eyes.

PHENOMENA OF BCI

मस्तिष्क कम्प्यूटर इंटरफ़ेस किस तरह काम करता है :-

हमारे दिमाग न्यूरॉन्स, व्यक्तिगत तंत्रिका कोशिकाओं से भरे हुए हैं जो डेंड्राइट और एक्सोन द्वारा एक दूसरे से जुड़े हुए हैं। हर बार जब हम कुछ सोचते हैं, चलते हैं, महसूस करते हैं या याद करते हैं, तो हमारे न्यूरॉन काम पर होते हैं। यह कार्य छोटे विद्युत संकेतों द्वारा किया जाता है जो न्यूरॉन से न्यूरॉन तक 250 मील प्रति घंटे की गति से जिप करते हैं। संकेत प्रत्येक न्यूरॉन की झिल्ली पर आयनों द्वारा किए गए विद्युत क्षमता में अंतर से उत्पन्न होते हैं। यद्यपि सिग्नल लेने वाले मार्ग को माइलिन नामक कुछ द्वारा अछूता किया जाता है, लेकिन कुछ विद्युत संकेत बच जाते हैं। वैज्ञानिक उन संकेतों का पता लगा सकते हैं, व्याख्या कर सकते हैं कि उनका क्या मतलब है और उनका उपयोग किसी प्रकार के उपकरण को निर्देशित करने के लिए किया जाता है। 

यह दूसरे तरीके से भी काम कर सकता है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता यह पता लगा सकते हैं कि ऑप्टिक तंत्रिका द्वारा मस्तिष्क को कौन से संकेत भेजे जाते हैं जब कोई रंग लाल देखता है। वे एक ऐसे कैमरे को रिग कर सकते हैं जो उन सटीक संकेतों को किसी के मस्तिष्क में भेजेगा जब भी कैमरा लाल दिखाई देगा, एक अंधे व्यक्ति को बिना आंखों के "देखने" की अनुमति देगा।

FUTURE SCOPE OF BCI 

(PROBLEMS / PROSPECTS):-

All BCI systems depend on the sensors and associated hardware that acquire the brain signals. Improvements in this hardware are critical to the future of BCIs. Ideally, EEG-based (noninvasive) BCIs should have electrodes that do not require skin abrasion or conductive gel (ie, so-called dry electrodes); be small and fully portable; have comfortable, convenient, and cosmetically acceptable mountings; be easy to set up; function for many hours without maintenance; perform well in all environments; operate by telemetry instead of requiring wiring; and interface easily with a wide range of applications. In principle, many of these needs could be met with current technology, and dry electrode options are beginning to become available (eg, from g.tec Medical Engineering, Schiedlberg, Austria). The achievement of good performance in all environments may prove to be the most difficult requirement.

Brain-computer interfaces that use implanted electrodes face a range of complex issues. These systems need hardware that is safe and fully implantable; remains intact, functional, and reliable for decades; records stable signals over many years; conveys the recorded signals by telemetry; can be recharged in situ (or has batteries that last for years or decades); has external elements that are robust, comfortable, convenient, and unobtrusive; and interfaces easily with high-performance applications. Although great strides have been made in recent years and in individual cases microelectrode implants have continued to function over years, it is not clear which solutions will be most successful. 

ECoG- or local field potential-based BCIs might provide more consistently stable performance than BCIs that rely on neuronal action potentials. Nevertheless, it is possible that major as yet undefined innovations in sensor technology will be required for invasive BCIs to realize their full promise. Much of the necessary research will continue to rely primarily on animal studies before the initiation of human trials.

बी सी आई भविष्य की गुंजाइश

(समस्या / आशा) :-

सभी बीसीआई सिस्टम सेंसर और संबंधित हार्डवेयर पर निर्भर करते हैं जो मस्तिष्क संकेतों को प्राप्त करते हैं। इस हार्डवेयर में सुधार बीसीआई के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण हैं। आदर्श रूप से, ईईजी-आधारित (गैर-प्रमुख) बीसीआई में इलेक्ट्रोड होने चाहिए जो त्वचा के घर्षण या प्रवाहकीय जेल (यानी, तथाकथित सूखे इलेक्ट्रोड) की आवश्यकता नहीं होती है; छोटा और पूरी तरह से पोर्टेबल हो; आरामदायक, सुविधाजनक और शानदार रूप से स्वीकार्य माउंटिंग हैं; स्थापित करना आसान है; रखरखाव के बिना कई घंटों के लिए कार्य; सभी वातावरण में अच्छा प्रदर्शन; तारों की आवश्यकता के बजाय टेलीमेट्री द्वारा संचालित; और अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ आसानी से इंटरफ़ेस। सिद्धांत रूप में, इनमें से कई जरूरतों को वर्तमान प्रौद्योगिकी के साथ पूरा किया जा सकता है, और सूखे इलेक्ट्रोड विकल्प उपलब्ध होने लगे हैं (उदाहरण के लिए, g.tec मेडिकल इंजीनियरिंग, Schiedlberg, ऑस्ट्रिया से)। सभी वातावरणों में अच्छे प्रदर्शन की उपलब्धि सबसे कठिन आवश्यकता साबित हो सकती है।

मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस जो प्रत्यारोपित इलेक्ट्रोड का उपयोग करते हैं, कई जटिल मुद्दों का सामना करते हैं। इन प्रणालियों को हार्डवेयर की आवश्यकता होती है जो सुरक्षित और पूरी तरह से प्रत्यारोपण योग्य है; दशकों तक बरकरार, कार्यात्मक और विश्वसनीय बना रहा; कई वर्षों में स्थिर संकेत रिकॉर्ड; टेलीमेट्री द्वारा रिकॉर्ड किए गए संकेतों को व्यक्त करता है; सीटू में रिचार्ज किया जा सकता है (या बैटरी है जो वर्षों या दशकों तक चलती है); बाहरी तत्व हैं जो मजबूत, आरामदायक, सुविधाजनक और विनीत हैं; और उच्च प्रदर्शन अनुप्रयोगों के साथ आसानी से इंटरफेस। यद्यपि हाल के वर्षों में महान प्रगति की गई है और व्यक्तिगत मामलों में माइक्रोइलेक्ट्रोड प्रत्यारोपण वर्षों से कार्य करते रहे हैं, यह स्पष्ट नहीं है कि कौन से समाधान सबसे सफल होंगे। 

ECoG- या स्थानीय क्षेत्र की क्षमता-आधारित BCIs BCIs की तुलना में लगातार स्थिर प्रदर्शन प्रदान कर सकते हैं जो न्यूरोनल एक्शन पोटेंशिअल पर निर्भर करते हैं। फिर भी, यह संभव है कि प्रमुख प्रौद्योगिकी में अभी तक अपरिभाषित नवाचारों के रूप में प्रमुख इनवेसिव बीसीआई के लिए अपने पूर्ण वादे का एहसास करने के लिए आवश्यक होगा। मानव परीक्षण की शुरुआत से पहले आवश्यक अनुसंधान के अधिकांश पशु अध्ययनों पर मुख्य रूप से निर्भर रहेंगे।

CONCLUSION :-

Many researchers throughout the world are developing BCI systems that a few years ago were in the realm of science fiction. These systems use different brain signals, recording methods, and signal-processing algorithms. They can operate many different devices, from cursors on computer screens to wheelchairs to robotic arms. A few people with severe disabilities are already using a BCI for basic communication and control in their daily lives. With better signal-acquisition hardware, clear clinical validation, viable dissemination models, and, probably most important, increased reliability, BCIs may become a major new communication and control technology for people with disabilities—and possibly for the general population also.

NEURONS IN HUMAN MIND

निष्कर्ष :-

दुनिया भर में कई शोधकर्ता बीसीआई सिस्टम विकसित कर रहे हैं जो कुछ साल पहले विज्ञान कथा के दायरे में थे। ये सिस्टम विभिन्न मस्तिष्क संकेतों, रिकॉर्डिंग विधियों और सिग्नल-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। वे कंप्यूटर स्क्रीन पर कर्सर से लेकर व्हीलचेयर से लेकर रोबोटिक आर्म्स तक कई अलग-अलग डिवाइस ऑपरेट कर सकते हैं। गंभीर विकलांगता वाले कुछ लोग पहले से ही अपने दैनिक जीवन में बुनियादी संचार और नियंत्रण के लिए बीसीआई का उपयोग कर रहे हैं। बेहतर सिग्नल-अधिग्रहण हार्डवेयर, स्पष्ट नैदानिक ​​सत्यापन, व्यवहार्य प्रसार मॉडल, और, शायद सबसे महत्वपूर्ण, बढ़ी हुई विश्वसनीयता के साथ, बीसीआई विकलांग लोगों के लिए एक प्रमुख नया संचार और नियंत्रण प्रौद्योगिकी बन सकता है - और संभवतः सामान्य आबादी के लिए भी।