ส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์

บทความนี้มีเนื้อหาที่สั้นมาก ต้องการเพิ่มเติมเนื้อหาหรือพิจารณารวมเข้ากับบทความอื่นแทน

ส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์ (อังกฤษ: Brain-Computer Interface) เป็นการติดต่อสื่อสารโดยตรงระหว่างสมองกับอุปกรณ์ภายนอก บางครั้งเรียกว่าส่วนต่อประสานสมองกับเครื่องจักร ส่วนต่อประสานระบบประสาทกับระบบควบคุม หรือส่วนต่อประสานจิตใจกับเครื่องจักร มักนิยมเรียกย่อๆว่า BCI

งานวิจัยด้าน BCI เริ่มต้นขึ้นในทศวรรษที่ 1970 โดยกลุ่มนักวิจัยที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ลอสแอนเจลิสที่ได้ตีพิมพ์ผลงานวิจัยและกล่าวถึง BCI เป็นครั้งแรกในผลงานตีพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ จากนั้น BCI ต่อยอดไปสู่การวัดสัญญาณที่ขั้วไฟฟ้าที่ฝังอยู่บนผิวสมองบริเวณที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวของอวัยวะที่สูญเสียไปของผู้พิการเพื่อนไปควบคุมกายอุปกรณ์ หลังจากการทดลองในหนูประสบความสำเร็จจึงได้มีการนำไปทดลองกับมนุษย์เป็นครั้งแรกราวกลางทศวรรษที่ 1990

ปัจจุบัน งานวิจัยด้าน BCI ขยายออกไปสู่วัดสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับสภาวะทางจิตใจ เช่น อารมณ์ สมาธิ และการผ่อนคลาย เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์

ประวัติ

ประวัติของงานวิจัยด้าน BCI เริ่มต้นขึ้นจากการค้นพบสัญญาณไฟฟ้าทางสมองของมนุษย์โดยฮันส์ แบร์เกอร์ นักจิตวิทยาชาวเยอรมัน นำไปสู่การพัฒนาเครื่องบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง (electroencephalograpy หรือ EEG) โดยในปี ค.ศ. 1924 แบร์เกอร์สามารถวัดกิจกรรมสมองมนุษย์ด้วย EEG โดยพบสัญญาณไฟฟ้าลักษณะเป็นคาบของคลื่นความถี่ประมาณ 8-13 เฮิร์ตส์ เรียกว่าคลื่นแอลฟา มีศักย์ไฟฟ้าระดับ 100 ไมโครโวลต์ จากนั้นแบร์เกอร์ได้พบว่าสัญญาณไฟฟ้าเหล่านี้ในคนที่เป็นโรคสมองจะแตกต่างจากคนปกติ เปิดทางไปสู่การวิจัยด้านกิจกรรมสมองมนุษย์โดยศึกษาคลื่นไฟฟ้า

ต่อมาในปี ค.ศ. 1973 Jacques Vidal นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ลอสแอนเจลิสเริ่มใช้คำว่า BCI เป็นครั้งแรกในเอกสารวิชาการที่มีผู้ตรวจสอบ นับเป็นผู้บุกเบิกวงการ BCI เนื่องจากผลงานตีพิมพ์หลายฉบับได้สรุปรวมและอภิปรายการวิจัยที่เกิดขึ้นในวงการ โดยกล่าวถึง BCI ว่าเป็นการควบคุมวัตถุภายนอกโดยใช้สัญญาณไฟฟ้าของสมอง (EEG) จากนั้นในปี ค.ศ. 1977 มีการทดสอบ BCI โดยดูการเปลี่ยนแปลงสัญญาณไปทางลบของคลื่น EEG แล้วนำไปควบคุมวัตถุกราฟิกบนจอคอมพิวเตอร์

จากนั้น งานวิจัยด้าน BCI ขยายไปสู่การใช้คลื่นสมองที่บันทึกจากขั้วไฟฟ้าที่ฝังอยู่บนผิวสมอง ซึ่งต้องอาศัยการผ่าตัดเพื่อฝังขั้วไฟฟ้า ต่อมาในปี ค.ศ. 1988 มีการนำสัญญาณ EEG มาใช้ในการควบคุมหุ่นยนต์ โดยสั่งให้หุ่นยนต์เริ่ม หยุด และกลับไปเริ่มเคลื่อนไหวใหม่ จากนั้นในปี ค.ศ. 1990 เริ่มมีการนำสัญญาณสัญญาณสมองที่อ่านได้ไปประมวลผลแล้วแปลงกับเป็นข้อมูลขาเข้าให้สมอง ทำให้ระบบเป็นระบบวงวนปิด และต่อยอดไปสู่การประยุกต์ใช้งานอีกมากมาย

งานวิจัยส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์ในสัตว์

หน่วยปฏิบัติการวิจัยหลายแห่งสามารถบันทึกสัญญาณจากเปลือกสมองของลิงและหนูและทำให้สัตว์เหล่านั้นสามารถสั่งให้อุปกรณ์ภายนอกเคลื่อนไหวได้ ลิงสามารถสั่งการให้เคอร์เซอร์คอมพิวเตอร์ขยับและสั่งให้แขนกลของหุ่นยนต์เคลื่อนไหวได้โดยเพียงการคิดและรับสัญญาณภาพป้อนกลับเท่านั้นโดยไม่มีการเคลื่อนไหวร่างกายจริง ต่อมาในเดือนพฤษภาคม ค.ศ. 2008 นักวิจัยประจำศูนย์การแพทย์มหาวิทยาลัยพิตต์สเบิร์กทำให้ลิงรู้จักการขยับแขนกลหุ่นยนต์เพียงแค่การนึกคิด การค้นพบนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการชื่อดังหลายฉบับ

งานวิจัยส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์ในมนุษย์

ส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์แบบล่วงล้ำ (Invasive BCI)

ส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์แบบล่วงล้ำ จำเป็นต้องมีการผ่าตัดเพื่อฝังขั้วไฟฟ้าเข้าไปที่เนื้อเทาของสมองใต้หนังศีรษะ ข้อดีคือการได้สัญญาณที่ชัดเจนขึ้น แต่ข้อเสียคือผลข้างเคียงที่เกิดจากการผ่าตัด นอกจากนี้หากร่างกายต่อต้านขั้วไฟฟ้าที่ฝังอาจเกิดผลเสียต่อสุขภาพได้

การมองเห็น

การฝังขั้วไฟฟ้าไปที่สมองส่วนที่เกี่ยวข้องกับการมองเห็น สามารถทดแทนฟังก์ชันการมองเห็นที่เสียไปได้ของผู้ป่วยที่ตาบอด ในปี ค.ศ. 1978 วิลเลียม โดเบลล์ นักวิจัยอิสระได้ฝังขั้วอิเล็กโตรด 68 ขั้วเข้าไปที่เปลือกสมองส่วนการเห็นของ "เจอร์รี" ผู้ตาบอด โดเบลล์สามารถสร้างความรู้สึกของการมองเห็นแสง (Phosphene) ขึ้นมาได้สำเร็จ โดยในระบบนั้นมีการติดกล้องเข้าไปที่แว่นตาแล้วส่งสัญญาณไปยังขั้วไฟฟ้าที่อยู่บนสมอง ระบบสามารถทำให้เจอร์รีมองเห็นเฉดของสีเทาได้บ้างแต่ในความละเอียดที่ต่ำ ภาพเปลี่ยนแปลงค่อนข้างช้า อุปกรณ์ในช่วงแรกยังใช้คอมพิวเตอร์เมนเฟรมขนาดใหญ่ แต่เมื่อวิวัฒนาการด้านคอมพิวเตอร์เจริญขึ้น อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เล็กลง ทำให้ระบบมีขนาดที่เล็กและคล่องตัวมากขึ้น

ต่อมาในปี ค.ศ. 2002 โดเบลล์เริ่มฝังขั้วไฟฟ้ารุ่นที่สองให้กับเยนส์ เนามันน์ โดยได้พัฒนาขั้วไฟฟ้าให้ดีขึ้น สามารถถ่ายทอดสัญญาณ Phosphenes ไปยังสมองได้ดีขึ้น ทำให้เยนส์กลับมามองเห็นได้ระดับหนึ่ง อย่างไรก็ตาม เยนส์และผู้ป่วยคนอื่นๆที่เข้าผ่าตัดในเวลาใกล้เคียงกันนั้นกลับประสบปัญหากับอุปกรณ์ในเวลาต่อมาและสูญเสียการมองเห็นอีกครั้ง นอกจากนี้ เยนส์ยังเสียชีวิตในปี ค.ศ. 2004 ทำให้งานวิจัยไม่ได้มีการบันทึกอย่างชัดเจนและพัฒนาต่ออย่างจริงจัง เยนส์ได้เขียนบันทึกเกี่ยวกับประสบการณ์ในงานวิจัยครั้งนี้ในหนังสือ Search for Paradise: A Patient's Account of the Artificial Vision Experiment และได้กลับบ้านเกิดที่แคนาดา สามารถใช้ชีวิตตามปกติได้ระดับหนึ่ง

การเคลื่อนไหว

การฝังขั้วไฟฟ้าไปที่สมองส่วนที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหว สามารถทำให้ผู้ป่วยที่พิการสามารถเคลื่อนไหวหรือขยับอุปกรณ์ที่ช่วยในการเคลื่อนไหวได้ เช่น แขนกลหุ่นยนต์

ในปี ค.ศ. 1998 ฟิลิป เคนเนดี และรอย แบเคย์ นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยเอมอรีฝังขั้วไฟฟ้าเพื่อกระตุ้นสมองของจอห์นนี เรย์ ชายผู้ป่วยด้วยโรคหลอดเลือดสมองที่ก้านสมองจนเป็นอัมพาต เรย์เรียนรู้จนสามารถขยับเคอร์เซอร์ของคอมพิวเตอร์ได้ในที่สุด แต่มาเสียชีวิตในปี ค.ศ. 2002 ด้วยโรคหลอดเลือดสมองโป่งพอง

ในปี ค.ศ. 2005 แมตต์ นาเกิล ผู้ป่วยอัมพาตเป็นบุคคลแรกที่สามารถขยับแขนเทียมโดยใช้ BCI ได้ ขั้วไฟฟ้า 96 ขั้วฝังอยู่ในเปลือกสมองส่วนที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวแขนทำให้สามารถขยับแขนหุ่นยนต์ได้เพียงแค่การนึกคิดว่าจะขยับ นอกจากนี้ยังสามารถขยับเคอร์เซอร์คอมพิวเตอร์ เปิดปิดหลอดไฟ และโทรทัศน์ได้

ส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์แบบกึ่งล่วงล้ำ (Partially invasive BCI)

ส่วนต่อประสานแบบกึ่งล่วงล้ำนี้ยังอาศัยการผ่าตัดแต่แทนที่จะฝังขั้วไฟฟ้าไปที่เนื้อเทาของสมอง จะวางขั้วไฟฟ้าที่บนเปลือกสมองแทน สัญญาณที่ได้จะชัดเจนกว่าส่วนต่อประสานแบบไม่ล่วงล้ำและไม่มีความเสี่ยงที่จะเกิดเนื้อเยื่อแผลเป็นที่เกิดจากการที่สมองต่อต้านสิ่งแปลกปลอม จึงมีความปลอดภัยมากกว่าส่วนต่อประสาทแบบล่วงล้ำ

การบันทึกคลื่นไฟฟ้าเปลือกสมอง (Electrocorticography หรือ ECoG) เป็นการวัดกิจกรรมไฟฟ้าภายใต้กระโหลกศีรษะเช่นเดียวกับ EEG แต่ขั้วไฟฟ้าจะฝังอยู่ในแผ่นพลาสติกที่วางอยู่บนเปลือกสมองและใต้เยื่อดูรา มีการทดสอบในมนุษย์ครั้งแรกในปี ค.ศ. 2004 โดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยวอชิงตัน เซนต์หลุยส์ ผู้ป่วยสามารถเล่นเกมสเปซอินเวเดอส์ผ่านทางคลื่นไฟฟ้าเปลือกสมองได้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าผู้ป่วยสามารถควบคุมอุปกรณ์ได้อย่างรวดเร็ว ไม่ต้องมีการฝึกฝนที่นาน และน่าจะเป็นจุดสมดุลระหว่างการได้สัญญาณที่ชัดเจนกับระดับในการล่วงล้ำเข้าไปยังสมอง

อย่างไรก็ตาม ขั้วไฟฟ้าเหล่านี้มักไม่ได้ฝังเพื่อการสร้างระบบต่อประสานกับคอมพิวเตอร์เป็นหลัก ผู้ป่วยมักมีปัญหาโรคลมชักมาแต่ก่อนแล้ว แต่ขั้วไฟฟ้าเหล่านี้มักฝังขึ้นชั่วคราวเพื่อให้แพทย์สามารถวินิจฉัยหาบริเวณที่เกิดความผิดปกติในสมองเพื่อผ่าตัดออกไปได้ การพัฒนาระบบ BCI เป็นเพียงผลพลอยได้จากการฝังขั้วไฟฟ้าเหล่านี้

ส่วนต่อประสานสมองกับคอมพิวเตอร์แบบไม่ล่วงล้ำ (Non-invasive BCI)

ดูเพิ่ม

• Brouse, Andrew. "A Young Person’s Guide to Brainwave Music: Forty years of audio from the human EEG." eContact! 14.2 — Biotechnological Performance Practice / Pratiques de performance biotechnologique (July 2012). Montréal: CEC.
• Gupta, Cota Navin and Ramaswamy Palanappian. "Using High-Frequency Electroencephalogram in Visual and Auditory-Based Brain-Computer Interface Designs." eContact! 14.2 — Biotechnological Performance Practice / Pratiques de performance biotechnologique (July 2012). Montréal: CEC.
• Ouzounian, Gascia. "The Biomuse Trio in Conversation: An Interview with R. Benjamin Knapp and Eric Lyon." eContact! 14.2 — Biotechnological Performance Practice / Pratiques de performance biotechnologique (July 2012). Montréal: CEC.
• Technical Report on Brain Computer Interfaces

อ้างอิง

1. Vidal, JJ (1973). "Toward direct brain-computer communication". Annual Review of Biophysics and Bioengineering. 2 (1): 157–80. doi:10.1146/annurev.bb.02.060173.001105. PMID 4583653.
2. J. Vidal (1977). "Real-Time Detection of Brain Events in EEG" (PDF). Proceedings of the IEEE. 65 (5): 633–641. doi:10.1109/PROC.1977.10542.
3. Levine, SP; Huggins, JE; Bement, SL; Kushwaha, RK; Schuh, LA; Rohde, MM; Passaro, EA; Ross, DA; Elisevich, KV; และคณะ (2000). "A direct brain interface based on event-related potentials". IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering. 8 (2): 180–5. doi:10.1109/86.847809. PMID 10896180.
4. Bird, Jordan J.; Manso, Luis J.; Ekart, Aniko; Faria, Diego R. (September 2018). A Study on Mental State Classification using EEG-based Brain-Machine Interface. Madeira Island, Portugal: 9th international Conference on Intelligent Systems 2018. สืบค้นเมื่อ 3 December 2018.
5. Vidal, JJ (1973). "Toward direct brain-computer communication". Annual Review of Biophysics and Bioengineering. 2 (1): 157–80. doi:10.1146/annurev.bb.02.060173.001105. PMID 4583653.
6. J. Vidal (1977). "Real-Time Detection of Brain Events in EEG" (PDF). Proceedings of the IEEE. 65 (5): 633–641. doi:10.1109/PROC.1977.10542.
7. Wolpaw, J.R. and Wolpaw, E.W. (2012). "Brain-Computer Interfaces: Something New Under the Sun". In: Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice, Wolpaw, J.R. and Wolpaw (eds.), E.W. Oxford University Press.
8. Wolpaw J.R.; Birbaumer N.; McFarland D.J.; Pfurtscheller G.; Vaughan T. M. (2002). "Brain–computer interfaces for communication and control". Clinical Neurophysiology. 113 (6): 767–791. doi:10.1016/s1388-2457(02)00057-3. PMID 12048038.
9. Allison B.Z.; Wolpaw E.W.; Wolpaw J.R. (2007). "Brain–computer interface systems: Progress and prospects". Expert Review of Medical Devices. 4 (4): 463–474. doi:10.1586/17434440.4.4.463. PMID 17605682.
10. [1]
11. M. Lebedev: Augmentation of sensorimotor functions with neural prostheses. Opera Medica and Physiologica. Vol. 2 (3): 211-227, 2016
12. M. Lebedev, M. Nicolelis: Brain-machine interfaces: from basic science to neuroprostheses and neurorehabilitation, Physiological Review 97:737-867, 2017
13. L. Bozinovska, G. Stojanov, M. Sestakov, S. Bozinovski: CNV pattern recognition: step toward a cognitive wave observation, In L. Torres, E. Masgrau, E. Lagunas (eds.) Signal Processing V: Theories and Applications, Proc. EUSIPCO-90: Fifth European Signal Processing Conference, Elsevier, p. 1659-1662, Barcelona, 1990
14. L. Bozinovska, S. Bozinovski, G. Stojanov, Electroexpectogram: experimental design and algorithms, In Proc IEEE International Biomedical Engineering Days, p. 55-60, Istanbul, 1992
15. Miguel Nicolelis et al. (2001) Duke neurobiologist has developed system that allows monkeys to control robot arms via brain signals
16. Baum, Michele (6 September 2008). "Monkey Uses Brain Power to Feed Itself With Robotic Arm". Pitt Chronicle. สืบค้นเมื่อ 2009-07-06.
17. Abdulkader, Sarah N.; Atia, Ayman; Mostafa, Mostafa-Sami M. (July 2015). "Brain computer interfacing: Applications and challenges". Egyptian Informatics Journal. 16 (2): 213–230. doi:10.1016/j.eij.2015.06.002. ISSN 1110-8665.
18. Vision quest, Wired Magazine, September 2002
19. Tuller, David (1 November 2004) Dr. William Dobelle, Artificial Vision Pioneer, Dies at 62. New York Times
20. Naumann, J. Search for Paradise: A Patient's Account of the Artificial Vision Experiment (2012), Xlibris Corporation, ISBN 1-479-7092-04
21. nurun.com (28 November 2012). "Mr. Jen Naumann's high-tech paradise lost". Thewhig.com. สืบค้นเมื่อ 19 December 2016.
22. Kennedy, PR; Bakay, RA (1998). "Restoration of neural output from a paralyzed patient by a direct brain connection". NeuroReport. 9 (8): 1707–11. doi:10.1097/00001756-199806010-00007. PMID 9665587.
23. Leigh R. Hochberg; Mijail D. Serruya; Friehs; Mukand; Saleh; Caplan; Branner; Chen; Penn; Donoghue (13 July 2006). Gerhard M. Friehs, Jon A. Mukand, Maryam Saleh, Abraham H. Caplan, Almut Branner, David Chen, Richard D. Penn and John P. Donoghue. "Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia". Nature. 442 (7099): 164–171. Bibcode:2006Natur.442..164H. doi:10.1038/nature04970. PMID 16838014.
24. Serruya MD, Donoghue JP. (2003) Chapter III: Design Principles of a Neuromotor Prosthetic Device in Neuroprosthetics: Theory and Practice, ed. Kenneth W. Horch, Gurpreet S. Dhillon. Imperial College Press.
25. Teenager moves video icons just by imagination, press release, Washington University in St Louis, 9 October 2006
26. Schalk, G; Miller, KJ; Anderson, NR; Wilson, JA; Smyth, MD; Ojemann, JG; Moran, DW; Wolpaw, JR; Leuthardt, EC (2008). "Two-dimensional movement control using electrocorticographic signals in humans". Journal of Neural Engineering. 5 (1): 75–84. Bibcode:2008JNEng...5...75S. doi:10.1088/1741-2560/5/1/008. PMC 2744037. PMID 18310813.

แหล่งข้อมูลอื่น

• The Unlock Project