Brain-Computer Interface Charles Moyes, Mengxiang Jiang Cornell University, USA

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1 Resumo de Artigo: Brain-Computer Interface Charles Moyes, Mengxiang Jiang Cornell University, USA Adaptado e traduzido por Francisco Fambrini Faccamp- Brazil Este artigo apresenta um resumo do artigo em referência [1]. l Introdução Trata-se da descrição de um equipamento de EEG (eletroencefalograma) de um único canal de amostragem, usando um microcontrolador AVR (Atmel ATMega 644) capaz de gerar um vídeo-game do tipo pong e controlar uma das raquetes do jogo usando ondas cerebrais. Exemplifica como se pode construir um simples BCI (Brain-Computer Interface) a partir de uma placa eletrônica amplificador de EEG. 1. Sensores e Eletrodos Inicialmente, os autores construíram os sensores de EEG usando um velho capacete de baseball modificado e adaptando a este um conjunto de eletrodos seguindo o Sistema Internacional de posicionamento, incluindo eletrodos nos seguinte locais no couro cabeludo: lobo occipital (O), lobo Central (Fz, Pz, C3, C4, Cz), e do lobo frontal (Fp1, Fp2, G) conforme a figura 1, referência [9]. Figura 1: Localização dos eletrodos sensores no couro cabeludo [9].

2 2 Blocos que compõe o hardware Os blocos que compõe o hardware proposto pelos autores são mostrados na figura 2. Um amplificador de Instrumentação mais um amplificador operacional no modo não-inversor formam um amplificador com ganho total de 1500 vezes. A seguir temos filtros com a finalidade de atenuar ruídos de 60 Hz provenientes da rede elétrica, eliminar a componente DC do sinal e outras fontes de ruídos. O ruído de modo comum é medido usando-se um circuito denominado excitador de perna direita (o termo em inglês é right-leg driver ), ligado na região do osso mastóide ou no lóbulo da orelha do paciente. Nos equipamentos de ECG (eletrocardiograma) esse sinal de excitador é ligado realmente à perna direita do paciente, advindo daí esse nome. Após os filtros, o sinal é aplicado ao Conversor AD (Analógico/Digital) interno ao microcontrolador ATMega644 (do fabricante ATMEL ) e será digitalizado. Figura 2: Diagrama de blocos do hardware proposto. Após ser digitalizado pelo microcontrolador, o sinal é entregue ao computador via porta USB, usando-se para isso um chip FTDI (transceiver serial-usb). O computador é um notebook alimentado a bateria, para evitar o uso de fontes a partir da rede elétrica, que poderia aumentar o ruído e oferecer maiores riscos ao paciente pela conexão com a rede elétrica. O computador roda um algoritmo escrito no programa MATLAB que consiste de um FFT (Fast Fourier Transformer) ou Transformada Rápida de Fourier, com a finalidade de extrair a composição espectral do sinal aplicado, além de um filtro Butterworth digital escrito em linguagem C, para permitir velocidade de processamento em tempo real. A finalidade desse filtro digital é eliminar o ruído de 60 Hz ( notch filter). Além desses, o computador roda ainda um software escrito em linguagem OpenGL que simula o game pong onde duas raquetes com gráficos bem simples defendem uma bola que rebate nos cantos da tela, semelhante a um jogo de ping-pong. A raquete esquerda é controlada pelas ondas cerebrais do jogador que usa o capacete com os eletrodos.

3 3 Amplificador A figura 3 mostra o esquema eletrônico do amplificador. O estágio inicial consiste de um circuito integrado amplificador de instrumentação (AI) modelo AD620 do fabricante Analog Devices, que possui um ganho de 23 vezes. Os eletrodos ativos são aplicados aos pinos 2 e 3 (respectivamente entradas não-inversora e inversora do AI). Um eletrodo denominado neutro (que faz o sinal de terra) também é ligado a esse estágio. Esse circuito foi baseado em [8]. A seguir, a saída desse primeiro amplificador é aplicada a outro estágio que além de amplificar, contém também um filtro passa-altas e um filtro passa-baixas RC passivo. O ganho desse segundo estágio pode ser ajustado desde 1 até 65. Quando o ganho do segundo estágio é ajustado para 65 vezes, o ganho total do sistema será G = 23 x 65 = 1485 vezes. Esse segundo estágio faz uso de um dos Amplificadores Operacionais contidos internamente dentro do chip CA3140 do fabricante Texas. O ganho do segundo estágio é ajustado pelo potenciômetro R3. O filtro passa-altas tem freqüência de corte aproximada igual a 0,13Hz e o filtro passa-baixas tem freqüência de corte de 48 Hz, valores esses determinados pelos autores do projeto. Outro amplificador operacional (AO) contido dentro desse mesmo chip CA3140 é usado para produzir a fonte de tensão de referência de 2,5 volts. Essa referência de 2,5V é necessária porque o sistema todo é alimentado com 5 volts e torna-se necessário um terra virtual que seja a metade da tensão da fonte. Desse modo, o amplificador é alimentado com +Vcc= 5V, -Vcc=0 volt e Terra=2,5V. Isso é necessário para o correto funcionamento dos amplificadores operacionais, os quais exigem o uso de fonte simétrica. Na figura 3 temos o esquema completo do amplificador descrito acima. Esse amplificador é baseado no projeto de Chip Epstein [8]. Figura 3: Amplificador de EEG usado pelos autores do artigo.

4 4. Sinal de Calibração e Testes Um sinal de 125 µv (Vpp), frequencia de 10 Hz, forma de onda quadrada, foi gerado pelo microcontrolador AVR como sinal de calibração e está dentro da faixa de tensão de referência do conversor ADC (0-1,1 V). Tal sinal foi aplicado pelos autores à entrada do amplificador para efeito de testes de todo o sistema e foi lido e amostrado na tela do computador. O sinal de calibração aparece na tela do MATLAB com o aspecto mostrado na figura 4. A onda quadrada originalmente gerada, após aplicada aos filtros, é diferenciada pelo filtro passa-altas, e o resultado é um sinal que correpsonde à derivada do sinal original [8]. Figura 4: sinal de calibração sendo mostrado no computador através do MATLAB 5 Sinal de Eletroencefalograma O Sinal de Eletroencefalograma possui diversas componentes separadas por freqüência. a) Ondas Delta: características do sono profundo, possuem elevadas amplitudes e freqüência entre 0 e 4 Hz; b) Ondas Teta: possuem freqüências na faixa de 4 a 8 Hz e ocorrem em estados de meditação, ritmo lento ou de sonolência; c) Ondas Alfa: tem freqüência entre 8 e 14 Hz e ocorrem nos estados de relaxamento ou reflexão ou ao fechar os olhos (sendo essa característica importante, pois está sob controle voluntário do indivíduo); d) Ondas Beta: tem freqüências entre 13 e 30 Hz e são características do usuário alerta ou ativo; aparecem quando o usuário está concentrado; e) Ondas Gama: freqüências entre 30 Hz e 100 Hz e ocorrem durante o processamento sensorial de sons e de visão; f) Ondas Mu: ocorrem na faixa de frequência 8-13 Hz, enquanto os neurônios motores estão em repouso. Supressão das ondas Mu ocorre quando o usuário imagina mover ou realmente move as partes do seu corpo. A figura 5 mostra um diagrama dos sinais que aparecem em EEG.

5 Figura 5 : Sinais que aparecem no EEG, de [12,13,14] Os sinais de EEG também contém Potenciais Relacionados a Eventos (ERPs). Um exemplo de ERP é o sinal P300 que ocorre quando usuário reconhece um item em uma seqüência de eventos que ocorrem aleatoriamente apresentados com uma distribuição de Bernoulli. É emitido com uma latência de cerca de ms e mostra-se se como uma deformação do sinal EEG, conforme mostrado na figura 6: Figura 6: Potencial Relacionado a Eventos (ERP) do tipo P300 extraído de [7]. Outras manifestacões apresentam-se no sinal de EEG, como por exemplo o movimento de piscar de olhos [7]. Uma ilustração de um sinal interrompido pelo piscar de olhos é mostrado na figura 7:

6 7 Filtros Digitais Figura 7: Sinal interrompido pelo piscar de olhos do usuário de EEG Com a finalidade de filtrar os dados da onda captada pelo amplificador de EEG no MATLAB, foi usado um filtro digital do tipo FIR (Filtro de Resposta ao Impulso Finito) que opera sobre as últimas N +1 amostas recebidos do conversor AD do microcontrolador Atmega. Em processamento de sinais, a saída y de um Sistema Linear e invariante no tempo (LTI) é obtida através da convolução do sinal de entrada x com a resposta de impulso h. Esta função h "caracteriza o" sistema LTI, ref. [16, 36]. A equação do filtro FIR, em termos de sequência de saída y [n] e a sequência de entrada x [n] é: y[n]=h0x[n]+h1x[n 1]+ +hnx[n N] (1) Apenas N coeficiente são utilizados para este filtro (portanto, trata-se de um filtro resposta ao impulso finito ). Se deixar N, então o filtro torna-se um Filtro de resposta de impulso infinito ( Fitro do tipo IIR ) [16, 36]. Um filtro digital para eliminar o sinal de 60 Hz proveniente da rede elétrica também foi acrescentado e escrito no software MATLAB [37]. 8 Transformada Discreta de Fourier (DFT) A transformada de Fourier discreta (DFT) transforma uma sequência de N números complexos no domínio do tempo em uma outra sequência N no domínio de frequência através da relação (2): e (2) Um algoritmo denominado Transformada Rápida de Fourier (FFT) ( Cooley e Tukey, 2004, [4] ), existe para executar DFT em complexidade computacional O (n.log n) em vez de O ( ). Os autores aproveitaram este aumento de velocidade para executar DFTs em tempo real sobre os sinais de entrada, citado em detalhes em [4]. 9 Máquina de Suporte Vetorial (SVM) Para que o computador aprenda a interpretar corretamente os sinais provenientes do cerebro do usuário (ondas captadas no EEG) um algoritmo de aprendizagem foi usado. O algoritmo de aprendizado de máquina utilizado foi uma Máquina de Suporte Vetorial (SVM), que é um classificador que opera em um espaço dimensional maior e faz tentativas de rotular os vetores dos dados usando uma divisão do hiperplano [3]. O método de aprendizagem supervisionada toma um conjunto de dados de treinamento e constrói um modelo que seja capaz de rotular os dados de teste desconhecidos [3].

7 Durante o treinamento, passa-se um conjunto de pares da forma {(, yi): i = 1,..., l}, onde as instâncias são vetores n-dimensionais tais que. As n dimensões representam n "características" distintas. Além disso, os identificadores são na forma y {1, -1}, em que 1 e -1 representam acerto e nãoacerto respectivamente. Para "treinar" a máquina SVM para reconhecer vetores de entrada desconhecidos, o problema é resolvido através da minimização dada pela equação (4): (4) Note-se que φ é uma função que mapeia os vectores de formação para um espaço de dimensão mais elevada, ao passo que C> 0 e ξi actuam como termos de erro (as chamadas "variáveis de folga"). Além disso, K é a função de núcleo, que é definido como: Para os propósitos dos autores, foi utilizada uma função de núcleo de base radial (RBF), que tem uma função K tal que: (5) onde γ> 0 representa um parâmetro ajustável pelo usuário. Isso está descrito em detalhs no artigo [3]. 10 Ajustes de Software e de Hardware MATLAB usa Linguagem interpretada, o que impõe redução de velocidade para processamento de sinais em tempo real, sendo impossivel para o computador capturar sinais a uma velocidade de bauds a partir da porta USB e processar em tempo real no MATLAB. Assim, os autores optaram por escrever um aplicativo em C usando o ambiente OpenGL [37], que é capaz de plotar gráficos a uma taxa de frames por segundo na tela do computador (bem acima da taxa de amostragem de 200 Hz do conversor AD do microcontrolador) e é capaz de realizar FFT (Transformada Rápida de Fourier) em tempo real. Outra opção, melhor, mais cara e mais rápida, seria fazer todo esse processamento usando-se um chip FPGA, especficamente projetado para tal. A comunicação serial seguiu as normas RS232/USB graças ao uso de um chip especifico da FTDI. Existe um formato padrão de dados para transmitir sinais de EEG que é normalmente usado para transmitir dados de EEG sobre porta serial de computador, no entanto, os autores usaram a saída do terminal ASCII (valores de 16-bits inteiros em ASCII separados por quebras de linha) por uma questão de simplicidade, facilidade de depuração, e compatibilidade com MATLAB, ref.[36]. Padrão IEC601: trata-se de um padrão de segurança médica para os dispositivos que garante que eles são seguros para uso em pacientes. Os autores tentaram seguir essa norma tanto quanto possivel, alimentando todos os circuitos com baterias (ao invés de fontes a partir da rede elétrica) visando a segurança do usuário/paciente do ponto de vista de isolamento de choques elétricos. Ainda por questões de segurança (6)

8 do paciente, o isolamento eletrico entre o computador e conversor AD foi garantido pelo uso de um optoisolador conforme esquematizado na figura 8. Figura 8: Opto-isolador usado para separar eletricamente o computador do conversor AD. A figura 9 mostra o resultado da tela gráfica gerada pelo OpenGL, já com o sinal de EEG sendo mostrado e também com o video-game pong cuja raquete esquerda (em vermelho) é controlada pelo padrão de ondas cerebral do usuário do capacete [ 37 ]: Figura 9: tela gráfica do computador mostrando o sinal de EEG junto com o game pong.

9 O código-fonte completo usado pelos autores está em [15]. 11 Código do BCI (Brain Computer Interface) A parte mais importante do software Pong é o código main.cpp que atualiza a posição da raquete esquerda de acordo com as ondas do cérebro do usuário. Existem dois modos de controle: através da Modulação do Ritmo Alfa (8 até 13 Hz) que possibilita um controle proporcional através das ondas alfa e através da Supressão do Ritmo Mu. Durante o modo de controle de Ritmo Alfa, os eletrodos são colocados na frente da cabeça do usuário (perto do lobo frontal) sendo que o usuário se concentra para mover a raquete para baixo e relaxa para mover a raquete para cima. No método de controle baseado na Supressão de Ritmo Mu (8 a 13 Hz) o usuário imagina que está movimentando seu pé para cima e para baixo (ou pode mover de fato) e se a Supressão Mu atinge um limite pré-estabelecido e ajustável através de uma variável chamada mu_threshold, então a raquete se move para baixo, caso contrário ela se move para cima. Nesse caso o usuário posiciona o eletrodo no topo do couro cabeludo perto do córtex sensoriomotor (localizações 10-20, posições C3 e C4, figura 1). Ambos os métodos trabalham igualmente bem [1] mas existem usuários que preferem o controle através da modulação do Ritmo Alfa e outros que preferem a modulação através do método de Supressão do Ritmo Mu, ref. [11]. 12 Detetor do Pulso P300 O código de detecção do P300 foi uma tentativa de monitorar eletronicamente quais cores um usuário está pensando a partir de um conjunto discreto de cores mostradas aleatoriamente na tela do computador. Cores são mostradas na tela do computador e as variações do P300 são gravadas e são usadas pela Máquina SVM para o aprendizado do software. Depois, o usuário tentaria reproduzir tais cores na tela do computador apenas pensando nelas. Esse experimento não foi bem sucedido, a repetibilidade ficou inferior a 64% (os motivos não são explicados pelos autores no artigo), mas mesmo assim o código é apresentado em [15] para que outros pesquisadores possam reproduzir o experimento em novas tentativas. 13 Outras Aplicações Existem diversas aplicações para esse sistema além do simples controle do vídeo-game pong proposto neste artigo. Num outro experimento, os usuários controlaram um cursor em duas dimensões através da tela do computador, apenas imaginando que eles estavam movendo a mão esquerda, mão direita ou movendo os pés. Esse esquema de controle necessita três canais de medida em três localizações do córtex sensoriomotor perto do topo da cabeça: lado esquerdo do usuário (ponto C3, figura 1), centro (Cz) e lado direito do usuário (C4). Embora o sistema descrito nesse artigo tenha apenas um canal, foi possível estender o sistema para suportar o controle de um cursor em 2 dimensões detectando o piscar dos olhos e usando isso como o click do mouse. Outra aplicação importante dessa tecnologia seria entre os usuários com necessidades especiais para controlar o movimento do mouse do computador, sem usar as mãos. Outras aplicações envolvem o neurofeedback : cria-se uma malha fechada para prender a atenção do usuário ou para tratar distúrbios de atenção e hiperatividade. O usuário visualiza ou ouve sons e ao mesmo tempo tenta manipular a intensidade do seu ritmo Alfa. Esse neurofeedback tem aplicações militares e bélicas também, pois os soldados podem ser treinados para não perderem o foco e a atenção em situações de stress. O jogo pong pode ser visto como um dispositivo de neurofeedback uma vez que o nível de concentração do usuário é monitorado através do controle da posição da raquete esquerda.

10 Referências Bibliográficas [1] l, site na internet acessado em Fevereiro de [2] [3] [4] [5] [7] [8] https://sites.google.com/site/chipstein/home-page/eeg-with-an-arduino [9] [10] ftp://ansuk.org/pub/clinical_governance/dig_eeg.pdf [11] https://github.com/thechuckster/eeg_bci [12] [13] (http://en.wikipedia.org/wiki/stage_2_sleep [14] [15] https://github.com/thechuckster/eeg_bci [16] Bilbiografia citada pelos autores do trabalho original: [17] Matsuoka, G. and Sugi, T. and Kawana, F. and Nakamura, M. Automatic detection of apnea and EEG arousals for sleep apnea syndrome. In ICCAS-SICE, 2009, pages [18] F. Lotte. A review of classification algorithms for EEG-based brain computer interfaces. In Journal of Neural Engineering, [19] Hazrati MKh and Efranian A. An online EEG-based brain-computer interface for controlling hand grasp using an adaptive probabilisitc neural network. In PubMed, [20] Jorge Baztarrica Ochoa. EEG Signal Classification for Brain Computer Interface Applications. Thesis, École Polytechnique Federale de Lausanne, [21] Kouhyar Tavakolian, Faratash Vasefi, Kaveh Naziripour, and Siamak Reazei. Mental task classification for brain computer interface applications. In First Canadian Student Conference on Biomedical Programming.

11 [22] Yuanqing Li, Chuanchu Wang, Haihong Zhang, and Cuntai Guan. An EEG-based BCI System for 2D Cursor Control. [23] Ali S. AlMejrad. Human Emotions Detection using Brain Wave Signals. In European Journal of Scientific Research, 2010, pages [24] Akinari Onishi, Yu Zhang, Qibin Zhao, Andrzej Cichocki. Fast and Reliable P300-Based BCI with Facial Images. [25] Christoph Guger, et al. Rapid Prototyping of an EEG-based Brain-Computer Interface (BCI). University of Technology Graz, Austria. [26] Schoresch Presentation Slides: Neurofeedback - applied neuroscience Kompetenzzentrum für Neurofeedback. [27] Hideaki Touyama. EEG-Based Personal Identification Toyama Perfectural University, Japan. [28] Chih-Wei Hsu, Chih-Chung Chang, and Chih-Jen Lin. A Practical Guide to Support Vector Classification Department of Computer Science, National Taiwan University, Taiwan. [29] Muhammad Bilal Khalid, et al. Think. Done! A Brain Computer Interface (BCI) Thesis, National University of Sciences and Technology, Rawalpindi. [30] Kana Omori, Tomonari Yamaguchi, and Katsuhiro Inoue. Feature Extraction from EEG Signals in P300 Spelling System ICROS-SICE International Joint Conferent 2009, Fukuoka International Congress Center, Japan. [31] Dandan Huang, et al. Decoding human motor activity from EEG single trials for a discrete twodimensional cursor control. IOP Publishing, Journal of Neural Engineering, [32] Ulrich Hoffmann, et al. An efficient P300-based brain-computer interface for disabled subjects. Elsevier, Journal of Neuroscience Methods 2008, pages [33] Cornell ECE 4760 Lab 2 ADC Sleep Example [34] chipstein: Homebrew DIY EEG, EKG, and EMG https://sites.google.com/site/chipstein/home-page/eeg-with-an-arduino [35] Joerg Wunsch's UART AVR C Code [36] MATLAB Notch Filter Implementation Example [37] NeHe Productions: OpenGL Tutorials (Template code for OpenGL font rendering and "OpenGL with SDL" example) [38] flipcode - Safe sprintf Example

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