Beyin Bilgisayar Arayüzü Ne Anlam Taşıyor?

Beyin bilgisayar arayüzleri, beyin sinyallerini toplayıp analiz eden ve bu analiz sonucunda istenen eylemlerin gerçekleştirilmesi amacıyla bu sinyalleri çıkış cihazlarına aktarmak üzere komutlara dönüştüren bilgisayar tabanlı sistemlerdir. Örneğin bu tür bir arayüz ile kullanıcı elini sağa veya sola doğru hareket ettirdiğini hayal ederek bilgisayar ekranındaki bir topu sağa veya sola hareket ettirebilir.

Dikkat edilirse bu tanım BBA’ları merkezi sinir sistemi tarafından üretilen sinyalleri ölçen ve bu sinyalleri kullanan sistemlerle sınırlıyor. Örneğin sesle, hareketle ya da kaslarla aktive edilen bir iletişim sistemi bu tanımlamaya girmiyor. Diğer yandan, beyindeki elektriksel aktiviteyi ölçen elektroensefalogram (EEG) cihazı da tek başına bir arayüz sayılmıyor. Çünkü bu cihaz sadece beyin sinyallerini kaydediyor ve tek başına kullanıldığında kullanıcının çevresinde herhangi bir çıktı üretmiyor. Özetle, BBA’lar temel olarak kullanıcıların beyin sinyallerini kullanarak onlarla birlikte çalışırlar

BBA teriminin 1970’lerde ortaya çıkmasından itibaren bu konudaki araştırmalar her geçen gün arttı ve dünya çapında pek çok laboratuvarda BBA’lar ana çalışma konusu oldu. Dolayısıyla pek çok yeni kavram, metot ve uygulama alanı ortaya çıktı. Günümüzde de yeni gelişmeler yaşanmaya devam ediyor.

Bu Arayüzler Nasıl Çalışıyor?

yüzyılın başlarında farklı beyin sinyallerini kaydetmek için yeni teknikler ve yöntemler geliştirilmesinin BBA araştırmalarına olumlu etkisi oldu. Bu sayede konuyla ilgili farklı yöntemler kullanılarak çok sayıda araştırma yapıldı. Ancak yöntemler ne kadar farklı olursa olsun tüm BBA sistemleri aynı temel prensip ve adımlar üzerinden çalışıyor. Prensip olarak bir BBA sistemini kontrol etmek için beyin sinyalleri kullanılıyor. Öncelikle tespit edilen beyin sinyalleri çevrimiçi sınıflandırma algoritmaları ile güçlendiriliyor, filtreleniyor ve kodlara dönüştürülüyor. Sonra BBA çıkışı bir protez, ortez, tekerlekli sandalye, robot veya imlecin hareketini kontrol etmek veya kasların veya beynin elektriksel uyarılmasını yönlendirmek için kullanılabiliyor.

Temel Bileşenler

BBA’ların işleyiş sistemi kullanıcının amacını gösteren beyin sinyallerinin tespit edilip gerekli ölçüm ve analizleri yapıldıktan sonra yönetilecek cihaza uygun komutlara dönüştürülmesine dayanıyor. Bu sistem temel olarak dört ana bileşenden oluşuyor:

1. Sinyal Toplama: Bu işlem belirli bir sensör teknolojisi kullanılarak (kafa derisine veya beyne yerleştirilen elektrotlar gibi) beyin sinyallerinin ölçülmesini kapsıyor. Bu sinyaller elektronik işleme için uygun seviyelere yükseltiliyor ve istenmeyen sinyaller filtreleme yoluyla temizleniyor. Daha sonra sayısallaştırılan sinyaller bilgisayara iletiliyor.
2. Özellik Belirleme: Bu adımda amaçla ilgili sinyaller yabancı içerikten ayrılıyor ve çıkış komutlarına çevrilmeye uygun bir hâle getirilmek üzere analiz ediliyor. Bu adımda kullanıcının amacı ile sinyaller arasında güçlü bir ilişki ve uyum sağlanması gerekiyor.
3. Özellik Dönüştürme: Elde edilen ilgili sinyaller çıkış cihazı için uygun komutlara dönüştürüldükleri algoritmaya aktarılıyor. Kullanılacak algoritmanın anlık değişikliklere uyum sağlaması ve cihazın tam kontrolünü kapsaması için dinamik bir yapıda olması gerekiyor.
4. Cihaz Çıkışı: Düzenlenen komutlar harici aygıtı çalıştırıyor ve imleç kontrolü, robotik kol hareketi, dijital konuşma gibi işlevler gerçekleşiyor. Kullanıcıya cihazın çalışması ile geri bildirim sağlanıyor ve döngü kapanıyor.

Bu bileşenler, işlemin başlangıcını ve zamanlamasını, sinyal işlemenin ayrıntılarını, cihaz komutlarının doğasını ve performans gözetimini tanımlayan bir işletim protokolü tarafından kontrol ediliyor. Etkili bir çalışma protokolü, bir BBA sisteminin esnek olmasını ve her kullanıcının özel ihtiyaçlarını karşılamasını sağlıyor.

Kaynakça: Rabinpoudel, Itnext, Healtheuropa, BilimveTeknik, Medium

Drew, L., “Agency and the algorithm”, Nature, 571, S19-S21, 2019.

Chaudhary, U., Birbaumer, N., Ramos-Murguialday, A., “Brain–computer interfaces for communication and rehabilitation”, Nature Reviews, Neurology, Cilt 12, s.513- 525, 2016.

Lotte, F. Ve ark, Introduction: Evolution of Brain–Computer Interfaces, Brain Computer Interfaces Handbook-Technological&Theoretical Advances, s.1-52, CRC Press, 2018.

Rao, R.P.N., Brain-Computer Interfacing-An Introduction, Cambridge University Press, 2013.

Abdulkader, S.N. ve ark., “Brain computer interfacing: Applications and challenges”, Egyptian Informatics Journal, 16, s.213-230, 2015.