[NPE] Brain Machine Interface

Brain Machine Interface (BMI)

BMI의 광의적 의미는 사람의 지능과 기계를 접속시키는 것이다. 구체적으로 표현하면 두뇌의 활동을 기록하고, 신호를 해석하여 유용한 방법으로 사용하는 것이 목적이다. 전쟁, 사고 등의 이유로 팔다리를 잃어 혹은 신경의 문제로 움직일 수 없는 환자들에게 근육 혹은 신경을 대신할 수 있는 robotic arm이 BMI의 대표적인 예시이다.

Motivation for BCI/BMI research

Two ways to help restoring motor function

  • Repair the damaged nerve axons
  • Build neuroprosthetic device

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BCI

  • Coomunication and control system that establishes a real-time interaction between the user and the outside world
  • visually evoked potentials을 이용하거나 단순히 brain signal을 기록하고 해석하는 것은 BCI가 아니다.

Principle of BCI operation

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Electrophysiological signal from...

  • scalp
  • cortical surface
  • within the brain

이러한 신호들을 가공하여 signal feature를 찾아내어 사용자의 intent를 확인하고 device를 작동시키는 신호로 변환한다.

  • signal feature: amplitudes of evoked potentials, EEG rhythms, firing rates of single neurons

BCI example: Ratbot

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Kinds of BCIs

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Non-invasive Brain Activity Measuring Devices

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BCI에 이용하려면 device가 작아야 하고 response time이 reasonable 해야 한다. EEG 혹은 NIRS가 적당하다.

  1. The devices are huge
    • MEG
    • f-MRI
    • PET
  2. Indirect Meausure Index
    • MEG: similar information with EEG, detectable without skin or bone influence, spatial resolution is high
    • f-MRI, PET: don't measure directly neuron activity
  3. Time resolution (EEG is best)
    • EEG, MEG: ~milliseconds, real time information
  4. Price
    • MEG, f-MRI, PET: from millions to tens of millions dollars
    • NIRS: hundreds of thousands of dollars
    • EEG: ~200 dollars

EEG (Electroencephalogram)

  • electrical potential of the brain along the scalp
  • low amplitude(600uV), low frequency(0.2~50Hz)
  • reflection of neuronal activity(sum of the synchronnous activty)
  • low price, noninvasive

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EEG frequency analysis

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Kinds of BCIs

1) EEG-based

  • P300 based
  • slow cortical potential(SCP)
  • sensorimotor rhythm
    2) ECoG-based
  • sensorimotor cortex activity
    3) Intracortical
  • firing rates of single neuron activity

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▲ P300 evoked potentil은 event 발생(desired choice) 300ms 이후에 centroparietal cortex에서 나타나는 potential을 의미한다. 또한 자신이 원하는 target에 따라 서로 다른 slow cortical potential이 나타날 수도 있다.


NIRS(Near-infrared sepctroscopy)

Motivation

  • how to image brain activity more conveniently
    1) 체내 가장 깊숙히 들어갈 수 있는 파장을 선택 : Near infrared(NIR) light
    2) BOLD effect : 뉴런이 활성화(neuronal activation)되면 산소를 소모하는데, 산화된 Hb(HbO2)이 환원된 Hb(HbR)에 비해 많아진다. 이는 fMRI에서도 사용된다.
    3) HbO2, HbR에 대하여 NIR absorption spectrum을 측정한다.
    4) 뇌를 통과하는 빛의 강도를 이용하여 brain activity 동안의 혈중 산소치를 측정할 수 있다.

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Practical use of NIRS

  • measure oxygen consumption rate
  • complementyary equipments with EEG
  • high possibility of practical use and miniaturization

Near infrared light

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visible light: 400~800nm
infrared: > 800nm

Penetration of NIR light

  • rarely absorbed by the skin, skull and water

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NIR spectra of Hb

HbR과 HbO2의 빛 흡수가 다른 지점에 있는 서로 다른 두 종류의 파장을 가진 빛을 이용하면 HbR과 HbO2 농도의 상대적인 변화비를 알 수 있다.
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Validation by comparing with fMRI

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적어도 cortex에 대해서는 MRI같이 큰 장비가 없더라도 fMRI의 결과와 비슷한 결과를 찾아낼 수 있다.

Imaging brain activity

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NIRS as a BMI tool

-NIRS seems to be used only in the 'slow decision' BMI because significant hemoglobin concentration changes usually follow brain activity with the temporal latency of about 5 seconds


ECoG(Electrocorticogram) Intracortical Recording

LFP(Local Field Potential) & spike(neuronal action potential)

Types of ECoG electrodes

  • Epidural: disposable stainless steal, Pt, gold or carbon tip electrodeds placed in a ball and socekt joint attached to an overlying frame
  • Subdural: Grid electrodes ranging from 4 to 256 electrodes. These are transparent, flexible sheets numbered at each different electrode

Cortical signals

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과거에 local field potential은 noise로 여겨졌으나 최근에는 이 신호가 synapse 내의 신호라고 생각하고 있다.

Neuron spike based BCI

고속의 real time control이 필요하며 매우 invasive하기 때문에 clinical application에 제약이 있다, 또한 spike에 가 나왔을 때 어떤 neuron에서 나왔는지 sorting하고 어떤 명령인지 decoding하는 작업이 필요하다,

BrainGate System: 1st clinical trial

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피부 표면에 장치를 부착하여 유선 연결을 통해 신호를 주고 받는 형태였다.

Fully implantable cortical neural interface

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