Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA) Uygulamaları Nelerdir ?

Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA) konusunda geçmişten günümüze kadar bilim insanları pek çok çalışma gerçekleştirmiştir. Teknolojinin gelişmesi ile birlikte bilim insanları ilk olarak insan beyninin işlevi ve yapısı hakkında araştırmalara yönelmiştir. Bu doğrultuda çalışmalar 1875 yılında başlayıp 1929 yılında doruk noktasına ulaşmıştır. Bu yıllara geldiğimizde insan beynindeki elektriksel aktiviteler kayıt altına alınacak duruma geldi. Ve aynı zamanda kaydedilen bu elektiriksel dalgaların çevresel faktörler ve insan vücudundaki motor ve kas sinir sistemindeki değişikliklere göre değişime uğradığında saptanıp kayıt altına alınması başarılmıştır.

EEG alanında yapılan bu atılımlardan sonra Beyin Bilgisayar arasında etkileşim sağlanması için çalışmalara başlanmıştır. Bu konuda ilk büyük adımı 1973 yılında Jacques Vidal gerçekleştirmiştir. Jacques Vidal çalışmalarının sonucunda BBA’nın temel çalışma prensiplerini açıklayıp BBA terimini kullanan ilk insan olmuştur.
Bu tarihten sonra Beyin Bilgisayar Arayüzü alanında yapılan çalışmalar hızla ivme kazanmış olup bize göre önemli olarak gördüğümüz birtakım çalışmaları bu başlık altında incelemeye alacağız.

1988 yılında Farwell ve Donchin tarafından yapılan çalışmada ise P300 uyarılmış potansiyelleri kullanılmıştır. 6×6 36 karakterlik bir kare matris üzerine yerleştirilen harfler ve özel simgelerden oluşan bir ekranda kullanıcının daha önceden belirlenmiş bir mesajı, yatay ve dikey olarak parlatılan satır ve sütunlarda gördüğünde içinden sayması istenilmiştir. Bu işlem bir kaç denemeden sonra %95′ lik doğrulukla gerçekleştirilmiştir.

Pfurtscheller ve arkadaşları sensorimotor kortekse elektrotlar yerleştirerek olay bağlantılı senkronizasyon/desenkronizasyonları (ERS/ERD) görüntülemişlerdir. Bu çalışmada görsel ve düşünsel hareketleri EEG cihazı ile çevrimiçi kaydetmeyi başarmışlardır. Yapmış oldukları başka bir çalışmada ise beta dalgalarını kullanarak kontrol sistemi gerçekleştirmişlerdir. Bu sistem motor sinir sistemini kullanamayan bir kişinin Fonksiyonel Elektiriksel Uyarım (Functional Electrical Stimulation, FES) felçli kolunu hareket ettirip cisimleri kavramayı başarmıştır. Bu çalışma ile beta dalgaları analiz edilerek sınıflandırması yapılarak çıkış komutları üretilmiştir.

Bu sistem motor sinir sistemini kullanamayan bir kişinin Fonksiyonel Elektiriksel Uyarım (Functional Electrical Stimulation, FES) felçli kolunu hareket ettirip cisimleri kavramayı başarmıştır. Bu çalışma ile beta dalgaları analiz edilerek sınıflandırması yapılarak çıkış komutları üretilmiştir.

2009 yılında Cebit Bilişim Fuarında bir grup araştırmacı SSVEP tabanlı heceleyici tanıtmışlardır. Bremen BCI adını verdikleri bu heceleyici 32 harf ve karakterden oluşmaktadır. İmleç ilk başladığında ve harf seçildikten sonra otomatik olarak hep aynı karakter üzerine gelir. Kişi seçmek istediği harf veya karakter için ekranın dört köşesinde bulunan ileri, geri, sağ, sol yön tuşlarına odaklanıp, imleç seçilmek istenilen harf veya karaktere gelmesi sağlanır. Seçmek istediği harf veya karakter üzerine geldiğinde sol üst köşede bulunan seçme tuşuna odaklandığımızda harf seçilip sol alt köşede harf gözükür. Çevrimiçi deneklerle yapılan bu çalışmada veri aktarım hızı 124 bit/dk ‘ya kadar çıkmıştır. Heceleyici için hazırlanmış olan arayüz şekilde gösterilmiştir.

2010 yılında ise Campbell ve arkadaşları sinirsel sinyaller ve düşük maliyetli kablosuz EEG kulaklıkları sayesinde iPohone’nun uygulamalarını yönlendirmeyi hedeflemektedirler. Uygulama P300 beyin bilgisayar arayüzü uygulamasına benzer şekilde çalışıp, beyin kontrolü ile adres defterindeki kişiler aranmaya çalışılmaktadır. Bunun için kişinin rehberindeki telefon numaralarını fotoğraflarla eşleştirip fotoğrafları kullanıcıya yanıp sökerek gösteriyoruz. Aramak istediğin kişi ile fotoğraf özdeşliğinde kullanıcının göz kırpması ile P300 beyin potansiyeli ortaya çıkıyor.

Bu potansiyel kulaktan gelen EEG cihazı ile tespit edilip aramak istenen kişi otomatik olarak aranıyor.

M. Grigorescu ve arkadaşları tarafından ilk defa 1997 yılında çalışmalarına başlanmış olan robot 2011 tamamlanmıştır. Bu robot sayesinde bakıma muhtaç yaşlı insanların ve engelli kişilerin günlük yaşamını kolaylaştırmak amaçlanmıştır. Bu robotun kontrolünde SSVEP tabanlı BBA sistemi kullanılmıştır.

2016 yılında Arkadiusz Stopczynski adındaki Polonyalı genç bilim insanı akıllı telefon ile birlikte çalıştırılan portatif bir beyin tarayıcısı ile birlikte epilepsi gibi hastalıkların teşhis edilmesinde yeterli olduğu gösterilmiştir. Günün teknolojisi düşünme yolu ile video oyunları ve robotları kontrol etmemizi sağlayacak kulaklıkları bize sunuyordu.
Stopczynski bu tip bir kulaklık ile beyin sinyallerinin okunup bir takım hastalıkların teşhisi için kullanılabileceği üzerine bir tez ortaya atmıştır. Stopczynski tıbbı teknolojiden uzak ve düşük kaynak alanlarını genişlettirmek için Kanada hükümetinin desteği ile Butan’ı pilot bölge olarak seçmişlerdir. Ve bu testler sonucunda sistemin oldukça verimli olarak işlediğine dair sonuçlar yayınlanmıştır.

Arkadiusz Stopczynski 2013 yılında yaptığı bir uygulamada ise android işletim sistemine ait bir telefonda kişinin sağ el parmaklarının ekrana dokunma sınıflandırılarak telefonu kontrol etmesi sağlanmıştır. Bu BBA sistemini gerçekleştirmek için beyindeki alfa aktivitesinden yararlanılmıştır.

2013 yılında Rajesh Singla ve arkadaşlarının yapmış olduğu SSVEP tabanlı BBA sistemi ile tekerlekli sandalye kontrol edilmesi başarılmıştır. LCD ekran 4 yön tuşunu gösterecek ( sağ, sol, ileri, geri ) şekilde tasarlanmıştır. Sınıflandırma için SVM kullanılan bu sistemin doğruluk oranı ortalama %90 civarındadır.

Johnson yapılan çalışmada ise 8 adet LED kullanılarak SSVEP tabanlı BBA sistemi tasarlanmıştır. 8 adet LED kullanılarak tasarlanan robot kol 8 yönde hareket ettirilerek çizim yapabilmektedir.