A brain–computer interface (BCI), sometimes called a neural-control interface (NCI), mind-machine interface (MMI), direct neural interface (DNI), or brain–machine interface (BMI), is a direct communication pathway between an enhanced or wired brain and an external device. BCI differs from neuromodulation in that it allows for bidirectional information flow. BCIs are often directed at researching, mapping, assisting, augmenting, or repairing human cognitive or sensory-motor functions.
Chiếc kính mắt thần cho người mù với nguyên lý camera ghi lại hình ảnh ở trước mặt người sử dụng và chuyển chúng thành tín hiệu điện. Sau đó tín hiệu điện truyền từ camera tới dãy điện cực thu thập thập thông tin được cấy vào mắt người dùng. Dãy điện cực chuyển đổi tín hiệu điện thành tín hiệu hình ảnh rồi truyền chúng tới dây thần kinh thị giác và não. Nhờ đó các người mù thấy các tín hiệu hay hình ảnh dưới dạng chớp sáng, các hình ảnh chớp sảng và những khối hình mờ. Nhưng rồi lại đặt câu hỏi, liệu sóng não và điện có mối liên hệ như thế nào trong cuộc sống. Khi điện được Thales phát hiện cách đây 600 năm TCN từ hổ phách thì nó với sóng não cùng các con số 0 1 trong khoa học máy tính có liên quan gì? Nhưng thực ra máy tính lưu trữ dữ liệu dưới dạng các loạt điện tích. Thông thường một 1 (on) biểu thị cho 5 volt, một 0 (off) biểu thị cho 0.5 volt.
| 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| on | off | off | off | on | off | on | on |
Vậy sóng não là gì? Được sinh ra và phân loại như thế nào?
Gốc rễ của tất cả những suy nghĩ, cảm xúc và hành vi của chúng ta là sự giao tiếp giữa các tế bào thần kinh trong não. Sóng não được tạo ra bởi các xung điện đồng bộ từ khối tế bào thần kinh giao tiếp với nhau.
Hình dung sóng não như là các nốt nhạc - sóng tần số thấp giống như một nhịp trống thâm nhập sâu, trong khi sóng não tần số cao hơn giống như một cây sáo cao cấp tinh tế. Giống như một bản giao hưởng, các tần số cao hơn và thấp hơn liên kết và mạch lạc với nhau thông qua giai điệu.
Sóng não được phát hiện bằng các cảm biến đặt trên da đầu. Chúng được chia thành các băng thông để mô tả các chức năng của chúng, nhưng tốt nhất suy nghĩ như là phổ liên tục của ý thức; từ chậm, nhanh, tinh tế và phức tạp.
Sóng não của chúng ta thay đổi theo những gì chúng ta đang làm và cảm nhận. Khi sóng não tần số chậm, chúng ta có thể đang mệt mỏi, chậm chạp, lười biếng hoặc mơ mộng. Các tần số cao hơn, có thể chúng ta đang căng thẳng, hoặc siêu cảnh giác. Trong thực tế mọi thứ phức tạp hơn nhiều, và sóng não phản ánh các khía cạnh khác nhau khi chúng xuất hiện ở các vị trí khác nhau trong não.
Tốc độ sóng não được đo bằng Hertz (là chu kỳ mỗi giây) và chúng được chia thành các dải các sóng chậm, trung bình và nhanh. Có 6 loại sóng não:
-
INFRA-LOW (<.5HZ)
Là sóng não thấp, được cho là xung nhịp cơ bản từ vỏ não. Rất ít thông tin về sóng não thấp, làm nền tảng cho các chức năng não cao hơn. Rất ít thông tin về sóng não thấp. Bản chất của sóng não thấp rất chậm làm cho nó khó phát hiện và đo lường chính xác, vì vậy ít nghiên cứu được thực hiện. Sự xuất hiện của chúng đóng vai trò khá quan trọng trong thời gian hoạt động của não và chức năng liên kết
-
DELTA WAVES (.5 TO 3 HZ)
Sóng não Delta chậm, sóng lớn (tần số thấp và thâm nhập sâu, giống như nhịp trống). Chúng được tạo ra trong lúc thiền sâu nhất và giấc ngủ không mộng. Chữa bệnh và phục hồi sức khỏe trong trạng thái này, và đó là lý do tại sao giấc ngủ phục hồi sâu là rất cần thiết cho quá trình chữa bệnh.
-
THETA WAVES (3 TO 8 HZ)
Sóng não Theta xảy ra thường xuyên nhất trong giấc ngủ nhưng cũng xảy ra nhiều khi thiền định sâu. Theta là cửa ngõ của chúng ta để học tập, trí nhớ và trực giác. Trong theta, các giác quan của chúng ta bị rút khỏi thế giới bên ngoài và tập trung vào các tín hiệu có nguồn gốc từ bên trong. Đó là trạng thái chạng vạng mà chúng ta thường chỉ trải qua một cách thoáng qua khi chúng ta thức dậy hoặc trôi dạt vào giấc ngủ.
Trong theta chúng ta đang ở trong giấc mơ; hình ảnh sống động, trực giác và thông tin ngoài nhận thức bình thường của chúng ta. Đó là nơi chúng ta giữ những nỗi sợ hãi, lịch sử rắc rối và những cơn ác mộng.
-
ALPHA WAVES (8 TO 12 HZ)
Sóng não Alpha chủ yếu xảy ra trong những suy nghĩ lặng lẽ chảy, và trong một số trạng thái thiền định. Alpha là "sức mạnh của hiện tại", đang ở đây, trong hiện tại. Alpha là trạng thái nghỉ ngơi của não. Sóng Alpha hỗ trợ sự phối hợp tinh thần tổng thể, sự bình tĩnh, sự tỉnh táo, sự tích hợp và học tập về tâm trí / cơ thể.
-
BETA WAVES (12 TO 38 HZ)
Sóng não beta thống trị trạng thái thức tỉnh bình thường của chúng ta khi sự chú ý hướng tới các nhiệm vụ nhận thức và thế giới bên ngoài. Beta là hoạt động nhanh, hiện diện khi chúng tôi tỉnh táo, chu đáo, tham gia vào việc giải quyết vấn đề, phán đoán, ra quyết định hoặc tập trung vào hoạt động tâm thần. Sóng não beta được chia thành ba dải:
- Lo-Beta (Beta1, 12-15Hz) khi ta đang suy ngẫm.
- Beta (Beta2, 15-22Hz) là mức độ tương tác cao hoặc tích cực tìm ra điều gì đó.
- Hi-Beta (Beta3, 22-38Hz) là tư tưởng rất phức tạp, tích hợp trải nghiệm mới, sự lo lắng cao hoặc sự phấn khích. Liên tục xử lý tần số cao không phải là một cách rất hiệu quả để chạy bộ não, vì nó mất một lượng lớn năng lượng.
-
GAMMA WAVES (38 TO 42 HZ): Tần số nhanh nhất trong sóng não
Sóng não Gamma là sóng não nhanh nhất (tần số cao, như sáo), và liên quan đến việc xử lý đồng thời thông tin từ các vùng não khác nhau. Sóng não Gamma truyền thông tin nhanh chóng và lặng lẽ. Tinh tế nhất của tần số sóng não, tâm trí phải im lặng để truy cập gamma.
Gamma cao hơn tần số chạy qua hệ thần kinh, vì vậy nó được tạo ra như thế nào vẫn còn là một bí ẩn. Đó là suy đoán rằng nhịp điệu gamma điều chỉnh nhận thức và ý thức, và rằng một sự hiện diện lớn hơn của gamma liên quan đến ý thức mở rộng và sự xuất hiện tâm linh.
- Software
- Hardware
- Brain Databases
- Consultants For Hire
- Tutorials and Project Ideas
- Communities and Blogs
- Competitions
- Conferences and Events
- Reading Material
- Other Resources
These applications do not require any form of dependies for it to work. Essentially download the program, install it, and you are good to go!
These are some of the commonly used Communication protocols
This section is separated into different sections based on the type of technology.
- Electroencephalography is the most commonly used form of Neurotechnology. There are many options out there meaning that you can easily find a device that matches your needs and price.
-
Neural prosthetic: Là công nghệ thần kinh giả hay còn gọi là cấy chip não thúc đẩy năng lực của con người, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4904116/
-
Microfluidic for Neural Imaging: Kênh dẫn vi lưu dùng trong phân tích hành vi, hình ảnh kính hiển vi, hình ảnh tế bào thần kinh của vi khuẩn Caenorhabditis Elegans và chuyển động của các hóa chất.
Có thể tham khảo thiết kế để nghiên cứu https://www.gaudi.ch/OpenDrop/
-
Nanofluidic là nghiên cứu về hành vi, thao tác và kiểm soát chất lỏng được giới hạn trong các cấu trúc có kích thước đặc trưng nanomet.
-
Microfluidic Automation in BCI
-
Microfluidics Software in BCI
- OpenBCI
- Emotiv EPOC & Insight
- Emotiv Insight
- Neurosky
- OpenEEG
- EEG-SMT by Olimex
- FreeEEG32: an open source 32 channel eeg
- Wearable Sensing Dry Electrode EEG
- g.BCIsys
- EGI High Density EEG
- Biosemi
- ANT Neuro
- Advanced Brain Monitoring
These devices use different brain signals for specific use cases (Such as sleeping, controlling a toy, etc).
- Florida Research Instruments
- TI ADS1299EEG-FE
- DIY Electrode Design
- Comparison of different types of electrodes
- Intan Technologies
These devices combine different type of sensors to measure or influence brain activity.
- Functional Ultrasound
- FPGA Ultrasound Imaging on a Raspberry Pi
- Event Related Optical Signal
- Event-Related Optical Signal
- Quasi-Ballistic Photons. (The Tech being used by Facebook's BCI)
- Open Electrical Impedance Tomography
Diffused Optical Imaging Ressources. This is the tech being used by Mary Lou Jepken's company Openwater. She's aiming to build a portable MRI.
- SCCN list of eeg/erp data for free public download
- EEG studies with the raw data - (from BigEEG Consortium)
- BNCI Horizon Data Sets
- g.tec biosignal Data Sets
- The Child Mind Institute MIPDB Dataset
- RAM (DARPA) Invasive Recording Dataset from U. Penn
- MindBigData MNIST of Brain Digits
- MindBigData ImageNet of The Brain
- EEG-based Robot Controlled
- How to Hack Toy EEGs
- BCI Workshop
- Introduction to Modern BCI
- Brain-Controlled Shark Attack
- Controlling a sphero with a muse
- Building a 20 Euro EEG for your smartphone
- Muse File Reader for OpenVibe
- EEG 101: Interactive tutorial for Android and Muse
- Brainwave analyzer
- BCI Course offered by Columbia University
- BCI Course at Berkeley by Pierre of NeuroTechX
- EEG and MRI Course offered by OHBM
- EEG Notebooks: Jupyter notebooks with classic EEG experiments for beginners
- Autodidact
- Strfry
- Fabien Lotte
- Chip Audette EEG Hacker
- Atlants Embedded
- Alexandre Barachant
- Pierre Karashchuk
- Jeremy Frey
- Irene Vigué Guix
- Kaggle Grasp and Lift
- Kaggle Error Detection
- Kaggle Decode the Human Brain
- Kaggle Seizure Prediction
- Kaggle Seizure Detection
- Decoding Brain Signals
- BCI Competition
- List: Curated list of events (BCI Society)
- BCI Meeting
- NeuroGaming / XTech(Youtube Videos)
- CHI
- BrainTech
- Brain Summit
- NIPS
- SfN
- Reconstructing Visual Experiences from Brain Activity Evoked by Natural Movies
- Brain computer interfacing: Applications and challenges
- A subject-independent pattern-based Brain-Computer Interface
- Brain-Computer Interfaces For Communication and Control
- Brain-Computer Interfaces in Medicine
- MultiClass Brain-Computer INterface Classification by Riemannian Geometry
- A New Generation of Brain-Computer Interface Based on Riemannian Geometry
- My Virtual Dream: Collective Neurofeedback in an Immersive Art Environment
- BCI Competition IV – Data Set I: Learning Discriminative Patterns for Self-Paced EEG-Based Motor Imagery Detection
- Single-Trial Analysis and Classification of ERP Components – a Tutorial
- Interpretable Deep Neural Networks for Single-Trial EEG Classification
- Large-Scale Assessment of a Fully Automatic Co-Adaptive Motor Imagery-Based Brain Computer Interface
- Word pair classification during imagined speech using direct brain recording
- Brain-Computer Interfaces Review, Nicolelis & Lebedev. 2017
- High-speed spelling with a noninvasive brain–computer interface
- A high-speed brain-computer interface (BCI) using dry EEG electrodes
- Beyond Boundaries (Nicolellis)
- Rhythms of Brain (Buzsaki)
- Cycles in mind (Cohen)
- Principles of Neural Science (Kandel et al)
- The Future of the Mind (Kaku)
- Brain-Computer Interfacing: An Introduction (Rao)
- Brain Computer Interfaces (Wolpaw)
- Analyzing Neural Time Series Data (Cohen)
- Imaging Brain Function with EEG (Freeman & Quiroga)
- Matlab for Neuroscientists
- Biomedical Optics
- iMotions Top 10 EEG Books