Design of a brain computer interface (BCI) system based on electroencephalogram (EEG)

Abstract

Bazen Beyin Makina Arayüzü (BMI) olarak da anılan bir Beyin Bilgisayar Arayüzü(BCI), beyin ile genelde bilgisayar olmak üzere harici bir cihaz arasındaki bir haberleşmearacıdır. BCI sistemlerinin amacı; Beynin sentetik cihazları, imleçleri ya da robot kollarınıkontrol etmesiyle insanların motor-algılama fonksiyonlarını onarmak veya desteklemektir.Beyinden bu sekilde bilgi çıkarabilmek için öncelikle bilginin fiziksel kaynağıseçilmelidir. Bu uygulamanın potansiyel bilgi kaynakları Elektroensefalogram (EEG),Magnetoensefalogram (MEG) ve Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI) olabilir.Bu tezde, iki kanallı EEG tabanlı bir beyin bilgisayar arayüzünün hem enstrümantasyondonanımı hem de yazılımı tasarlanmıstır. EEG tabanlı BCI sistemleri genelde olay ilişkili yada spontane EEG aktivitesi içerisindeki belirli örüntü ya da özelliklerin analizi vesınıflandırılması ile gerçeklenir. EEG içerisindeki komponentlerin incelenmesi sonucutasarlanan sistemin bilgi kaynağı olarak hareket hayaline bağlı olan mu ve beta ritimleriseçilmiştir.Sol ve Sağ el hareket ettirme hayalini ayırabilmek için bu metodlar kullanılarak üç ayrıözellik çıkarma yöntemi geliştirildi: Ayrık dalgacık dönüşümü, Güç spektrumu dönüşümüve Mu ve Beta ritimleri için bant geçiren FIR filtre. Bu özellikler sınıflandırmaamacıyla iki katmanlı bir geriyayılım yapay sinir ağına girdi olarak kullanılmışlardır.Geliştirilen sistem 2. BCI yarışmasına ait veriler ile eğitilmiş ve simüle edilmiştir. Sonuçlarınışında TI MSP430 mikrokontrolörü ile FIR filtreler veyapay sinir ağı kullanılarak düşük güçlü bir sistem gerçeklenmiştir.

A Brain Computer Interface (BCI), sometimes called a Brain Machine Interface (BMI)is a communication device between the brain and an external device, usually a computer. Themain purpose of BCI systems is repairing or assisting human motor-sensory functions byasking the brain to control synthetic devices, computer cursors or robot arms. In order toextract information from the brain,physical source of information must be selected first. Electroencephalography (EEG),Magnetoencephalography (MEG) and FunctionalMagnetic Resonance Imaging (fMRI) could be the sources of information.In this thesis, both acquisition hardware and software of a two channel EEG based brain computerinterface was designed. EEG based BCI systems are usually implemented by analysis andclassification of specific features or patterns in the spontaneous or event related EEG activity.After investigation of the components in EEG, motor imagery related mu and beta rhythmswere selected for the information sources of the system.In order to discriminate left and right hand movement imagery, three different feature extractionmethods were developed using: Discrete wavelet transform, power spectrum transform and bandpass FIR filters for Mu and Beta rhythms. These features were used as inputs to a two layer feedforward back propagation neural network for classification. Designed system was trained and simulatedwith the data provided in BCI Competition II. With the direction of the results, a low power systemwith the TI MSP430 microcontroller using FIR filters and a neural network was implemented.