2. GİRİŞ
BEYNİMİZ NASIL ÇALIŞIR ?
GEÇMİŞTEN BUGÜNE...
BBATÜRLERİ
BBA SİSTEMİNİNTEMEL BİLEŞENLERİ
YAKLAŞIMVE METODLAR
AVANTAJLARVE DEZAVANTAJLAR
BBA UYGULAMALARIVE PROJELER
FİLM Mİ GERÇEK Mİ ?
REFERANSLAR
İÇERİK

3. Beyin Bilgisayar Arayüzü, araştırmacıların insan beyni ve bilgisayar arasında
doğrudan bir kanal oluşturmayı hedefledikleri hızla gelişen bir teknolojidir.
Mekanik cihazların, insan vücudunun doğal bir parçası gibi kabul ve kontrol
edilebilmesi için yapılan ortak çalışmalarda mevcuttur. Aynı zamanda
duyusal fonksiyonları geri getirme, beyin ile duyular arasındaki bilgi akışını
sağlayabilme veya yapay olarak üretilmiş sinyaller yoluyla beyni uyarmaya
yönelik dizaynlar da yapılmaktadır.
Beyin Bilgisayar Arayüzü aynı zamanda Akıl-Makine Arayüzü veya Beyin
Makine Arayüzü olarak da anılmaktadır.
GİRİŞ

4. Beynimiz, sinir sistemimizin merkezidir. 100 milyar civarı sinir
hücresinden ( Amazon yağmur ormanlarında bulunan ağaçların
sayısı ile aynı ) meydana gelmiştir. Her bir hücre etrafındaki 10,000
diğer hücre ile bağlantılıdır.Yani toplamda beynimizdeki bağlantı
sayısı 1000 trilyon civarıdır ( Amazon yağmur ormanlarındaki
yaprak sayısı ile aynı)
Olağanüstü karmaşık ağlar oluşturan bu hücreler birbirleriyle
sürekli ilişki halindedirler. Tipik bir hücrenin tel tel uzantıları vardır.
Hücre bu uzantılar aracılığıyla diğer hücrelere sinyal yollar ve
onlardan sinyal alır.
Bu sinyallerin, yollanıp alınırken, hücreleri birbirlerinden ayıran
minik boşlukları aşması gerekir.
Bir sinir hücresi bir başka sinir hücresi ile ilişki kurmak istediğinde
bir kimyasal salgılar. Bu kimyasal iki hücre arasındaki boşluğu
geçer ve diğer sinir hücresine tutunur. O hücreyi faal hale getirir
veya faaliyetini engeller. Daha sonra yollayan hücre kimyasalını
geri alır veya kimyasal metabolize edilir.
BEYNİMİZ NASIL ÇALIŞIR ?

5. Çok eskiler ;
Jan Swammerdam (1664), Benjamin Franklin (1747), Luigi
Galvani (1781), André Marie Ampere (1820), Michael
Farraday
(1831), James Clerk Maxwell (1864), Robert Bartholow
(1881), Jaques Arsenne d’Arsonval (1896).
Hans Berger, 1924 yılında ilk insan EEG kaydını yapmıştır.
Bu çalışması ancak 1929 yılında «İnsan kafasının
yüzeyinden elektriksel beyin aktivitelerinin kaydedilmesi»
adı altında yayımlanmıştır.
İlk BBA Dr.Grey Walter tarafından 1964 yılında
tanımlanmıştır. Dr.Walter elektrotları direkt olarak
hastanın beynindeki motor sinir hücrelerinin bulunduğu
bölgeye bağlamıştır. Bu çalışmada esas hareket
gerçekleşmeden önce kontrolün BBA tarafından ele
alınması gerektiğinin farkına varmıştır. Sadece Ostler
Society de sunulmuştur.
1970 li yıllarda beyin dalgalarını girdi olarak kullanan ilk
gelişmeler yaşanmıştır. Wolpaw ve arkadaşları kafadan
elektriksel aktivite kaydedilmesini baz alarak basit kontrol
sistemlerini geliştirmişlerdir. DARPA da bu yıllarda
araştırma kaynaklarını, askerlere yardımcı olabilecek
biyonik cihazların geliştirilmesine odaklamıştır. DARPA
sonrasında sibernetik alana yönelmiştir. Jack Vidal devlet
sponsorluğunda insan bilgisayar etkileişimi ve
biyosibernetikte araştırmalar yapmıştır.
1980 lerde BeMent ve yardımcıları ilk defa silikondan
çoklu alan mikroelektrotunu geliştirmişlerdir
GEÇMİŞTEN BUGÜNE

6. 1990 lı yıllarda maymunların beyin dalgalarının
kaydedilmesi ve elektrotların beyinlerine
implemente edilmesiyle gerçekleşen başarılı
deneyler yapılmıştır.
2000 li yıllarda maymunların düşünceleriyle
robotları kontrol etmeleri sağlanmıştır.
Son yıllarda invazif yöntemlerden daha fazla
invazif olmayan yöntemlere eğilim artmıştır.
2004 yılında ilk insan faydalanımı 25 yaşında
Matt Nagle isimli bir hastanın bilgisayarı
kontrol ederek protez eli hareket ettirmesiyle
gerçekleşmiştir.
Son yıllarda yaşanan gelişmeler;
58 yaşında 15 yıldır engelli bir kadın hasta
BrainGate (invazif) yönteminin yardımıyla
robot koldan kendisine kahve içtirmesini
sağlamıştır.
GEÇMİŞTEN BUGÜNE

7. BBA Türleri
İki tür BBA vardır, bağımlı ve bağımsız. Bu ayrım, beynin çıktı yollarına olan bağımlılık ile
ilgilidir. Aşağıda iki tür arasındaki farklar açıklanmıştır.
Bağımlı BBA
Bağımlı bir BBA sistemi beynin normal çıktı kanallarını kullanır. Bu yüzden de bu tür bir
BBA öyle ya da böyle tam olarak işlevsel bir sinir sistemi gerektirir. Popüler bir BBA örneği
vermek gerekirse, bedeninin büyük kısmı felçli olan bir hastaya ekranda tek tek harfler
gösterilir. Hasta seçmek istediği harf ekranda görününce konsantre olup o harfe bakar. Bu
durum, görsel olarak tetiklenen bir potansiyele yol açar (GörselTetiklenen Potansiyel -
GTP) ve EEG cihazı ile tespit edilebilir. Bunun mümkün olmasının sebebi hastanın
konsantre olup belli bir süre baktığı harfin diğer harflere bakma durumuna kıyasla daha
yüksek bir GTP oluşturmasıdır.
Bağımsız BBA
Bağımsız bir BBA sistemi sağlam bir çevresel sinir sistemi gerektirmez. Böyle bir BBA
sadece kullanıcının "eğilimleri"ne dayanır.
Yukarıdaki harf seçme örneğine dönecek olursak, eğer bağımsız BBA kullanılırsa
kullanıcının tek yapması gereken istediği harfi düşünmektir. Bu mekanizmada gözün
hareketi ya da kontrolü ile ilgili hiçbir şey söz konusu değildir. Bu durumda EEG tarafından
tespit edilen P300 potansiyelidir.
BBATÜRLERİ

8. Sinyal toplama
Sinyal toplama bir BBA sürecindeki ilk adımdır. Beyinde gelen sinyalleri
tespit edip kaydetmek için en yaygın kullanılan yöntem EEG'dir
Sinyal işleme: özellik çıkarma
Elektrik sinyalleri EEG kullanılarak kaydedildikten sonra bunlardaki
özelliklerin tespit edilmesi, çıkarılması gerekir. Bu süreç, örüntü tanıma
ve sınıflandırma öncesindeki bir önişleme olarak düşünülebilir.
Bu süreçte ham sayısal sinyal verisi alınır ve bazı bakımlardan özetlenir.
Uzamsal süzme, spektral çözümleme ve voltaj şiddeti ölçümleri özellik
çıkarmada kullanılan tekniklerden bazılarıdır.
Sinyal işleme: dönüştürme algoritması
Sayısal beyin sinyal verisi özetlenip bazı özellikleri çıkarıldıktan sonra
bu bilginin içindeki örüntülerin taranması ve tanınması gerekmektedir.
BBA sistemi ancak bu şekilde hangi komutların gerçekleştirilmesi
gerektiğini "anlayabilir".
Toplanan verideki özellikleri çözümlemek için çeşitli algoritmalar
kullanılır. İki geniş kategori vardır: doğrusal denklem tabanlı
istatistiksel çözümlemeler ve yapay sinir ağları ve benzeri doğrusal
olmayan örüntü sınıflayıcılar.
Çıktı cihazı
Modern bir BBA sisteminin çıktısı herhangi bir cihaz olabilir ama
genellikle bu cihazlar bilgisayarlar ya da bilgisayar kontrollü
robotlardır. Araştırmalarda ve deneylerde kullanıcıya geribesleme
sağlamak için genellikle bir bilgisayar monitörü ve bunun üzerindeki
imleçler, ikonlar ve harf seçimleri kullanılır.
İşletim protokolü
İşletim protokolü sistemin genel olarak davranışını ve kullanımını
belirleyen kurallar bütünüdür. Protokol sistemin ne tür bir iletişim
kullanacağını, ne tür beyin sinyallerinin analiz edileceğini ve sistem ile
kullanıcı arasındaki etkileşim şekillerini belirler.
BBA SistemininTemel Bileşenleri

9. Elektrofiziksel ve hemodinamik olmak üzere, 2 tip beyin aktivitesi vardır.
Elektrofiziksel aktivite, elektro kimyasal vericiler ile nöronlar arasında
yapılan bilgi alışverişi sonucu ortaya çıkarlar. Nöronlar, nöron grupları içinde
ve arasında hareket eden iyonik akımlar üretirler. Elektrofiziksel aktivite
EEG, EcoG,MEG ve tek bir nörondaki elektrik sinyallerinin edinilmesiyle
ölçülür.
Hemodinamik karşılıklar, kanın etkin olmayan nöron bölgelerinde daha
yüksek bir hızla nöronları etkinleştirmek için şekeri açığa çıkarma sürecidir.
Glukoz ve oksijein kan dolaşımıyla dağılması aktif bölgedeki damarlarda
oksihemoglobin fazlalığıyla ve oksihemoglobinin deoksihemoglobine göre
lokal oranında ayırt edilebilir bir değişiklikle sonuçlanır. Bu değişiklikler,
FMRI ve INS gibi beyin görüntüleme yöntemleriyle ölçülebilir.
Bu tip metodlar dolaylı olarak kategorize edilirler. Çünkü, elektrofizyolojik
aktivitenin tersine doğrudan nöronal aktiviteyle ilgili olmayan hemodinamik
karşılıkları ölçerler.
YAKLAŞIMLARVE METODLAR

10. YAKLAŞIMLARVE METODLAR
INVAZIFYÖNTEMLER
Electrocorticography (ECoG)
ECoG, EEG ye benzer invazif olmayan yolla
kafatasının altından beynin elektiriksel
aktivitesini ölçer ama elektrotlar ince bir
plastik pad olarak dura mater in altına
korteksin üzerine yerleştirilmiştir. (Kısmi
InvasifYöntem)
Intracortical Neuron Recording (INR)
Kortikal içi nöron kaydı, beynin gri
dokusunun içinde elektriksel aktiviteyi ölçen
bir beyin görüntüleme tekniğidir. Bu yöntem
EEG kaydından daha yüksek boyutsal ve
zamansal çözünürlük sağlar. Dolayısıyla
kortikal içi sinyaller EEG sinyallerinden daha
kolay kullanılabilir.

11. INVAZIF OLMAYANYÖNTEMLER
Electroencephalography (EEG)
EEG de kayıt; elektrotların iletken jel veya
pasta yardımıyla kafa derisine yerleştirilmesi ile
sağlanır. Genellikle kafa derisi alanı
hazırlandıktan sonra ölü deri hücrelerinin
empedansı düşürmesi sebebiyle ışıkla
aşındırılır. Birçok system tipik olarak
elektrotları kullanır, herbir elektrota ayrı kablo
bağlanır.
Functional Magnetic Resonance Imaging
(fMRI)
fMRI patlamaları, oksijen taşıyan hemoglobinin
manyetik özelliklerini değiştirir. Beynin bir
parçasının aktivasyonu oksijen seviyesini orada
arttırarak oksihemoglobinin oranını
deoksihemoglobine gore arttırır.
YAKLAŞIMLARVE METODLAR

12. INVAZIF OLMAYANYÖNTEMLER
Magnetoencephalography (MEG)
MEG, beynin içinde bireysel nöronların yanarken
oluşturduğu küçük manyetik alanları tespit eder.
Beynin içinde bölgeden bölgeye gezen beyin
aktivitesinin hareketini takip edebilir ve aktif
bölgenin milimetrik olarak tam yerini bulabilir.
Near Infrared Spectroscopy (NIRS)
NIRS nöral aktivite sırasında serebral
metabolizmada, invazif olmayan bir yolla elde
edilen dalgalanmaları kızılötesi ışıkla karakterize
eden bir optik spektroskopi metodudur.
Kızılötesi ışık, zayıflatılmış ışık yoğunluğunun
izin verdiği deoksihemoglobin ve
oksihemoglobin konsantrayonlarının
değişikliklerinin ölçülebileceği yüzeyden
kafatasına yaklaşık oalrak 1 – 3 cm derinliğinde
nüfus eder. Beyindeki sığ ışık nüfuzu sebebiyle bu
beyin görüntüleme tekniği kortikal katmanın
dışında sınırlandırılmıştır.
YAKLAŞIMLARVE METODLAR

13. Invazif OlmayanYöntemler:
Baskın olan platform EEG
Avantajları;
Pahalı değil, Cerrahi implementasyon yok
Dezavantajları;
Hareket bileşenlerinin hakkında bilgi sağlayamaz, Kortikal olmayan uyarandan
müdehale mevcut
Kısmi InvasifYöntemler:
Baskın olan platform EcoG
Avantajları;
Hareket bileşenlerinin hakkında bilgi sağlar, Kortikal hasar yok
Dezavantajları;
Nöro cerrahi implementasyon gerekli, Motor engelli hastalarda çalışılmamış
AVANTAJLAR & DEZAVANTAJLAR

14. InvazifYöntemler:
Baskın olan platform Kortikal Çoklu Elektrot Dizisi
Avantajları;
Daha yüksek veri çıkışı ve daha yüksek performans, Kortikal nöron
potansiyellerinin direkt kaydı
Dezavantajları;
Vasküler ve nöronal hasar, Zaman içinde stabil sinyalin zayıflaması, Nöro
cerrahi implementasyon gerekli, Enfeksiyon riski
Ortak Dezavantajlar
Her iki yöntemin ortak eksiklikleri ise henüz insanların evlerinde ve/veya
günlük yaşamlarında kullanabilmeleri için hazır olmamaları. Ek olarak düşük
bilgi aktarım oranları ve güvenilirliğin değişkenliği, konforlu olmamaları,
ıslatılmış elektrotların kullanımı, elektrotların sürekli bağlantı doğruluğunun
sağlanması gerekliliği olarak sıralanabilir.
AVANTAJLAR & DEZAVANTAJLAR

15. Beyin Kapısı
Biyonik Göz
BBA UYGULAMALARI & PROJELER

16. BBA UYGULAMALARI & PROJELER
Beyinden beyine internet üzerinden iletişim

17. BBA UYGULAMALARI & PROJELER
Asimo’ da EEG ve NIRS ortak kullanımı
Oyunlarda ve diğer alanlarda BBA

18. FİLM Mİ GERÇEK Mİ ?

19. • Wolpaw R. J., Birbaumer N., McFarland, D.J., Pfurtscheller, G., Vaughan, T.M. (2002), "Brain-
computer interfaces for communication and control", Clinical Neurophysiology, 113 (2002) sf. 767-791
• Weiskopf, N., Mathiak, K., Bock S.W., Scharnowski F., Veit R., Grodd W., Goebel R., Birbaumer N.
(2004) "Principles of a brain-computer interface (BCI) based on real-time functional magnetic
resonance imaging (fMRI)", IEEE Trans Biomed Eng 51(6), sf. 966-970
• Kennedy, P.R., Kirby, M.T., Moore, M.M., King, B. and Mallory A. (2004) "Computer control using
human intracortical local field potentials", IEEE Trans Neural Syst. Rehabil. Eng. 12(3), sf. 339-344
• http://www.sciencemuseum.org.uk/whoami/findoutmore/yourbrain/howdoesyourbrainwork.aspx
• http://en.wikipedia.org/wiki/Hans_Berger
• http://www.ubergizmo.com/2009/03/honda-brain-machine-interface/
• http://www.sprweb.org/articles/birbaumer06.pdf
• http://www.slideshare.net/vishnu2kh/brain-machin-interfacing
• http://www.springer.com/978-3-642-02090-2
• http://www.computer.org/csdl/mags/co/2007/01/04069188.pdf
• https://bpv-tese.googlecode.com/hg-
history/fe500b91b75630b5281e13fbcbc7e38e82853556/src/referencias/fulltext.pdf
• http://www.cosy.sbg.ac.at/~held/teaching/wiss_arbeiten/slides_05-06/BCI.pdf
REFERANSLAR

20. TEŞEKKÜRLER