Αναγνώριση προτύπων σε σήματα από φορητό ηλεκτροεγκεφαλογράφο με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης και εφαρμογή σε ασθενείς σε αποκατάσταση

Στην παρούσα μεταπτυχιακή εργασία γίνεται μία συστηματική ανασκόπηση του αντικειμένου της διάδρασης Εγκεφάλου-Υπολογιστή μέσα σε περιβάλλοντα Εικονικής Πραγματικότητας (VR) με τη χρήση οπτικών δυναμικών σταθερής κατάστασης (SSVEP). H Εικονική Πραγματικότητα αν και άρχισε να αναπτύσσεται ήδη από τη δεκαετία του 1960, μόλις τα τελευταία 5 χρόνια κατέστη προσβάσιμη στο ευρύ καταναλωτικό κοινό μέσω της τεχνολογίας μάσκας-οθόνης (HMD). Το γεγονός αυτό έδωσε ώθηση στην αναζήτηση νέων μέσων διάδρασης ανθρώπου μηχανής γενικά αλλά και ειδικά σε πάσχοντες πληθυσμούς και ιδιαίτερα στους τομείς της Εναλλακτικής και Επαυξητικής Επικοινωνίας και της Αποκατάστασης. Από την άλλη πλευρά στο κομμάτι της διάδρασης Εγκεφάλου – Υπολογιστή, οι Διεπαφές Εγκεφάλου Υπολογιστή (BCIs) παρότι έκαναν την εμφάνισή τους ήδη από τη δεκαετία του 1970, άρχισαν να βρίσκουν πρακτική εφαρμογή στους ανθρώπους στις αρχές του 21ου αιώνα με την αποκωδικοποίηση ποικιλίας εγκεφαλικών σημάτων σε πραγματικό χρόνο (online). Μία από τις πιο γνωστές τεχνικές BCI αξιοποιεί τη μέθοδο των οπτικών δυναμικών σταθερής κατάστασης (SSVEP) σύμφωνα με την οποία όταν κάποιος εστιάζει το βλέμμα του σε μία πηγή φωτός που τρεμοσβήνει με σταθερή συχνότητα, τότε τα ηλεκτρικά εγκεφαλικά σήματα της ινιακής περιοχής του εγκεφάλου συγχρονίζονται στη συχνότητα αυτή, κατάσταση η οποία είναι ανιχνεύσιμη από ένα ηλεκτροεγκεφαλογράφο. Οι δύο τεχνολογίες, δηλαδή η Εικονικής Πραγματικότητα με Μάσκα-Οθόνη (HMD VR) και οι Διεπαφές Εγκεφάλου Υπολογιστή βασιζόμενες σε Οπτικά Δυναμικά Σταθερής Κατάστασης (SSVEP BCI) συναντιούνται πλέον ερευνητικά την τελευταία πενταετία με τρόπο συστηματικό, οπότε πλέον κάθε έτος δημοσιεύονται ένα με δύο πρωτότυπα άρθρα στο αντικείμενο. Η σχετική βιβλιογραφία φαίνεται να συγκλίνει στο συμπέρασμα πως ο συνδυασμός των δύο τεχνολογιών όχι μόνο είναι εφικτός αλλά δημιουργεί μία ενδιαφέρουσα συνέργεια κατά την οποία αφενός το SSVEP BCI καθίσταται αποδοτικότερο αφετέρου το HMD VR αποκτά νέους τρόπους διάδρασης ανθρώπου μηχανής για την επίτευξη νέων τύπων εμπειριών σε εικονικούς κόσμους με εμβύθιση (immersion). Η συστηματική ανασκόπηση της βιβλιογραφίας είναι το βασικό αντικείμενο της παρούσας εργασίας. Τέλος, μετά την ανάλυση και την αξιολόγηση της βιβλιογραφίας γίνεται προσπάθεια αναπαραγωγής της αρχής λειτουργίας του SSVEP BCI με ένα φορητό και ασύρματο ηλεκτροεγκεφαλογράφο – αντί για ενσύρματο ηλεκτροεγκεφαλογράφο - ερευνητική κατεύθυνση με ενδιαφέροντα χαρακτηριστικά που δεν έχει εξερευνηθεί ακόμη. Η δοκιμή αυτή δεν έχει συστηματικό χαρακτήρα αλλά αποτελεί περισσότερο μία πειραματική επίδειξη επί της αρχής λειτουργίας (proof of concept).This master thesis considers a systematic review of Brain Computer Interface (BCI) applications into immersive, Head Mounted Display based Virtual Reality (HMD VR), with the use of Steady State Visual Evoked Potentials (SSVEP) BCI paradigm. Virtual Reality has been developed since 60s, but it was not until the last 5 years when VR entered the marked becoming widely available to the public, in the form of HMD VR. As a result, research considering VR and human-machine interfaces, Alternative and Augmentative Communication, Rehabilitation, Education etc has emerged. Specifically, in the medical sector, VR is examined as a new tool that could help patients communicate and rehabilitate more efficiently. On the other hand, eeg based BCIs although they have already appeared from 70s, they became capable for practical human application at the start of 21st century. One of the most popular BCI paradigms is the SSVEP paradigm according to which, when someone is observing a flickering light source, the eeg signals from the occipital and parietal region they do synchronize to the frequency of the light under attention. Combined research around these two technological fields, started the last 5 years, leading to 1-2 new papers per year. Relevant literature, thus far, seems to conclude that the two technologies not only can be jointly applied but they can also build some interesting synergies resulting in more robust and accurate SSVEP BCI and enriching HMD VR with new human machine interfaces and new types of immersive experiences. Relevant literature is analysed and commented in this thesis. Finally, following the systematic review, we set up an experiment for observing Steady State Visual Evoke Potentials with the use of a portable eeg headset as a proof of concept. Motivation for this experiment is the lack of such an application in literature which may present some interesting features against the wired eeg headsets