Étape 1: Un peu de science
Comment mesurer l’activité cérébrale en utilisant un chapeau portable ?
Électroencéphalographie (EEG) est la mesure de l’activité neuronale au moyen de capteurs (électrodes) placée contre le cuir chevelu. Ces électrodes peuvent de mesurer les variations électriques minuscules qui se produisent lorsque les neurones se déclenchent. En amplifiant ces signaux via un ordinateur, on peut observer l’activité cérébrale de la personne en temps réel. Voici une superbe vidéo qui explique les fondements de l’EEG (Université de Waterloo) :
Nettoyer le signal
Quand un signal de cerveau est enregistré de la tête d’une personne à l’aide de capteurs EEG, il ramasse un tas d’informations autres que les signaux du cerveau : des mouvements musculaires et des yeux de la personne et surtout les bruits parasites de ce vieux réfrigérateur dans le coin du laboratoire. Avant que le signal du cerveau peut être interprété, il faut le nettoyer ou "pré-traiter": filtrer le bruit, supprimer tous les muscles, les mouvements oculaires et clignotement du signal.
Nous faisons ensuite quelques autres manipulations mathématiques avec les données pour estimer le montant des différentes ondes cérébrales par la fréquence de leurs oscillations (il n’y a pas un seul type d’ondes cérébrales). Oscillations neuronales peuvent donc être classées en « bandes »: Delta (0 à 4 Hz), thêta (4 - 8Hz), Alpha (~ 8 - 12Hz), Beta (~ 12-30 Hz) et Gamma (> 30 Hz).
Dans les expériences de recherche, le nettoyage du signal s’effectue manuellement après les expériences, à l’aide de Logiciels spéciaux. Commerciales casques EEG contiennent des puces qui pré-traiter le signal en temps réel. Ce didacticiel utilise le Module ThinkGear™ ASIC de Neurosky, qui filtre les mouvements de bruit et muscle HF les signaux du cerveau en temps réel et s’applique des algorithmes personnalisés conçus par Neurosky pour détecter des niveaux approximatifs de « relaxation » et « attention », ainsi que les niveaux de delta, thêta, faible alpha, alpha élevé, faible bêta, bêta élevé et ondes gamma.
Interpréter le signal du cerveau
Maintenant que nous avons nettoyé le signal du cerveau, nous pouvons commencer à interpréter. Changements au fil du temps dans les niveaux des différentes bandes de révèlent des informations importantes concernant les États mentaux d’une personne, par exemple : si ils dorment, se concentrant sur un difficile exercice mental, relaxant, avoir leurs yeux ouverts ou fermés, etc. Certains signaux du cerveau peut aussi être des conditions cliniques (crises d’épilepsie ou des troubles du sommeil).
Dans une expérience de recherche typique, l’EEG est enregistré et ensuite la moyenne pour chaque participant (au cours des essais de beaucoup, beaucoup), pour un grand groupe de participants. Les scientifiques étudient les motifs récurrents des réponses neuronales à des stimuli visual/auditif/multisensorielle pour comprendre comment le cerveau traite et encode les informations. Par exemple : basé sur EEG une personne, pouvons nous prédisons qu’ils regardent une photo de Times Square à l’apéro ou un aigle volant contre un ciel bleu ? Il semble que nous pouvons, soit dit en passant.
Interfaces cerveau-ordinateur
Motifs récurrents dans l’activité cérébrale peuvent également servir pour écrire des algorithmes aux interfaces cerveau-ordinateur (BCI). Une interface cerveau-ordinateur est un système informatique qui permet à une personne de contrôler un objet en utilisant seulement leur cerveau. BCIs plusieurs sont en cours d’élaboration pour aider les personnes à mobilité réduite et/ou de communication, ce qui leur permet d’écrire ou de contrôler des objets sur un écran d’ordinateur. Deux méthodes couramment utilisées dans l’élaboration de ces BCIs sont imagerie motrice (en imaginant que vous exécutez une gestuelle spécifique) et P300 l'associé potentiel (un changement positif dans la tension qui commence à peu près environ 250 ms après le début de la stimulation). Quelques systèmes d’orthographe utilisent ces méthodes pour permettre aux gens de communiquer avec leurs ondes cérébrales. Toutefois, elles nécessitent une formation importante et ils ne nous permettent simplement penser des mots et par la suite les voir apparaître sur un écran d’ordinateur. Les signaux plus faciles à utiliser pour le contrôle des objets avec un BCI serait l’activité des muscles du visage, qui est détectée par des capteurs placés dans la partie frontale de la tête. Ces signaux est facilement reconnaissables (gauche/droite, mouvements oculaires, clignotant, mouvements de la mâchoire, serrant les dents, etc.). Il y a beaucoup de progrès excitant se fait dans la recherche BCI. Cependant, gardez à l’esprit qui ne BCIs pas (encore) nous permettent de faire «-lecture de l’esprit ». La chose la plus proche que j’ai vu à « esprit-lecture » devra être conduit de cette expérience très cool à Berkeley, à l’aide de l’IRMf (pas d’EEG).
Quadcopter esprit-commandé de l’Université du Minnesota :
Portables vs EEG EEG clinique/recherche
Équipement d’EEG utilisé dans les hôpitaux et les laboratoires de recherche fournissent enregistrements robustes et de haute qualité de l’activité cérébrale. Malheureusement, les fils reliant le casque à des amplificateurs de restreint la mobilité de l’usager. Sans fil casque EEG est faciles à mettre et aujourd'hui beaucoup de ces utilisation « sec » électrodes (électrodes qui ne nécessitent pas de gel gluant ou solution saline). La principale limitation dans l’utilisation de dispositifs portatifs de EEG pour la recherche aux fins de la résolution spatiale et temporelle (électrodes 1-14 ; d’échantillonnage moyen taux de 128 Hz), qui n’est nulle part aussi bonne que celle des casques recherche EEG (32-256 électrodes ; taux d’échantillonnage jusqu'à 20 kHz). Cela signifie qu’il est beaucoup plus difficile à extraire et à cartographier avec précision la source d’un signal de cerveau avec un appareil portatif qu’avec des équipements de pointe. Aussi, dans un dispositif portatif, le signal est plus bruyant car il y a beaucoup plus d’activité musculaire dû à la personne de se déplacer (même si beaucoup de bruit est filtré au cours de pré-traitement du signal). Cependant, même avec une résolution inférieure, portable EEG casques offrent une lecture précise de la puissance de bande de fréquence et peuvent être utilisés pour différentes applications telles que le développement des interfaces informatiques simples cérébrale non invasive et pour certaines pratiques cliniques (neurofeedback). Casques sans fil de EEG sont assez récents, et permettra d’améliorer leur efficacité ainsi que de la technologie.
- Les systèmes de recherche/clinique EEG: EGI, Biosemi, BrainProducts, G.tec
- Sans fil et portables appareils EEG: Emotiv, IMEC, Muse, Melon, Neurosky
- Open Source EEG: OpenBCI
