PiEEG là một thiết bị đọc tín hiệu sinh học não với giá cả phải chăng nhưng chính xác
Ildar Rakhmatulin, một nhà nghiên cứu tại Đại học Hoàng gia ở Anh, đã phát triển một thiết bị mà biến Raspberry Pi thành giao diện não-máy tính
Thiết bị này được gọi là PiEEG, là một mô-đun bổ sung kết nối với Raspberry Pi. Giống như các thiết bị điện não đồ (EEG), điện cơ (EMG) và điện tâm đồ (ECG) khác, PiEEG sẽ có thể đo các tín hiệu điện từ não và giải thích thêm những tín hiệu nhận được.
Theo Rakhmatulin, dự án này đã được bắt đầu bởi vì anh ấy nhận thấy rằng sự quan tâm đến khoa học thần kinh tăng qua các năm. Lúc đầu, Rakhmatulin đã phát minh ra một giao diện não-máy tính di động nhỏ. Theo mô tả của nhà nghiên cứu, thiết bị EEG nhỏ gọn này có hình tròn và bán kính chỉ 25 mm cho phép sử dụng thoải mái hàng ngày cả ngày lẫn đêm.
Các dữ liệu do thiết bị thu thập sẽ được gửi đến máy chủ cá nhân sử dụng giao thức TCP-IP, cho phép hoạt động không dây và phạm vi chuyển động hợp lý cho người dùng. Mẫu đầu tiên này cũng có khả năng khử tiếng ồn tích hợp để cải thiện độ chính xác của bản ghi với tiếng ồn đầu vào tối đa dưới 0,35 μV.
sau khi thiết kế, tổng chi phí của mô hình đầu tiên này là khoảng $350 cho 24 điện cực. Nhưng tình trạng thiếu chip xảy ra từ năm 2020 đến năm 2021 đã làm tăng đáng kể giá thành của thiết bị. Để không từ bỏ dự án của mình, nhà nghiên cứu đã quyết định tung ra phiên bản thứ hai của giao diện não-máy tính của mình, nhưng lần này dựa trên Raspberry Pi, cho phép hoạt động không dây và phạm vi di chuyển phù hợp cho người dùng.
Sự lựa chọn của Raspberry Pi đã được thực hiện bởi vì, theo Rakhmatulin, nó là máy tính bảng đơn phổ biến nhất trên thị trường và là cách dễ dàng nhất để bạn bắt đầu bước những bước đầu tiên trong khoa học thần kinh. Đối với lần lặp lại thứ hai này, nhà nghiên cứu giải thích rằng bạn có thể nhận được tấm khiên bằng Raspberry Pi 3 hoặc 4 với chi phí dưới 100 đô la. Do đó, nó rẻ và dễ bảo trì.
Kết hợp với plugin, PiEEG sẽ có giá từ $250 đến $350 với các tính năng sau:
- Tương thích với Raspberry Pi 3 hoặc 4
- 8 kênh kết nối điện cực ướt hoặc khô
- Truyền dữ liệu qua giao thức SPI với tần số từ 250 SPS đến 16 kSPS và độ phân giải 24 bit trên mỗi kênh
- Mức tăng tín hiệu có thể lập trình: 1, 2, 4, 6, 8, 12, 24
- Khả năng đo trở kháng
- Tỷ lệ loại bỏ chế độ chung CMRR: 120
- Tiếng ồn bên trong: 0,4 μV
- Tiếng ồn bên ngoài: 0,8 μV
- Tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm (SNR): 130dB
- Đèn LED chỉ báo nguồn và chỉ báo kết nối ADS1299
- 3 chân miễn phí để kết nối các đối tượng bên ngoài (Raspberry Pi nối đất và kênh)
- 33 chân GPIO của Raspberry Pi có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như kết nối các thiết bị bên ngoài.
- Lập trình dễ dàng với phần mềm mã nguồn mở được cung cấp để đọc và xử lý dữ liệu bằng Python, C và C++
Đối với những người muốn có được nó, một chiến dịch gây quỹ cộng đồng gần đây đã được đưa ra. Phiên bản 4 kênh của PiEEG là $250 và phiên bản 8 kênh là $350.
Rakhmatulin và các cộng tác viên của ông cũng đã xuất bản một bài báo chứng minh chức năng của nó: Họ có thể điều khiển một con chuột đồ chơi bằng cách chớp mắt.
"Nhưng tiềm năng còn lớn hơn nhiều và thiết bị có thể được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, tùy thuộc vào mong muốn và khả năng của người dùng", ông viết.
Trên thực tế, Rakhmatulin báo cáo, Ví dụ, tín hiệu PiEEG có thể được sử dụng để điều khiển nhà thông minh, trò chơi, người máy, đầu vào bàn phím ảo hoặc thậm chí là các thử nghiệm máy phát hiện nói dối DIY. Rakhmatulin lưu ý: "Thiết bị này "cũng có thể được sử dụng bởi những người đam mê học máy để tạo ra các dự án điều khiển rô-bốt và các chi cơ học bằng sức mạnh suy nghĩ, kiểm soát giấc ngủ, kiểm soát thiền định hoặc như một máy phát hiện chuyển động, phát hiện nói dối, v.v.".
Tin tốt với những loại dự án chi phí thấp này là chúng có thể tìm hiểu thêm về bộ não trong 10 năm tới so với những gì chúng ta đã học được trong 50 năm qua. Tuy nhiên, vấn đề bây giờ là tìm được những người chấp nhận rằng bất kỳ ai cũng có thể kết nối với bộ não của bạn. Nhưng bên cạnh đó, không thể loại trừ những khó khăn về vật chất. Trên thực tế, các điện cực được báo cáo là bị hao mòn nhanh chóng theo thời gian, điều này có thể làm tăng chi phí sử dụng thiết bị. Hơn nữa, cần phải tìm cách giữ các điện cực này tại chỗ trong một thời gian dài, điều này không dễ dàng trong quá trình thí nghiệm.
Nhưng với khả năng đọc các tín hiệu não với giá rẻ và thực hiện các tác vụ dựa trên các tín hiệu đó, cuộc tranh luận gay gắt về việc lưu giữ bộ nhớ con người trên một thiết bị lưu trữ đang nổi lên.
Fuente: https://arxiv.org