With this experiment, one might be able to detect consciousness in people with disorders of consciousness. Furthermore, the approach can create a simple communication channel that enables people to give simple YES/NO answers to questions.
Bu deneyde, iki uygulama için tasarlanmış bir hibrid Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI) temelli paradigmalar serisi sunuyoruz: motor yanıt vermeyi başaramayan insanların bilinç seviyelerini değerlendirmek ve ikinci aşamada bir iletişim kanalı kurmak Bu insanlar için, soruların 'evet' veya 'hayır' ile cevaplanmasını sağlıyor. Paradigmalar paketi ilk adımda temel yanıtları test etmek ve ilk testler başarılı olursa daha kapsamlı görevlere devam etmek için tasarlanmıştır. Son görevler daha fazla bilişsel işlev gerektirir, ancak temel sınamalarla mümkün olmayan iletişim sağlayabilirler. Tüm değerlendirme testleri, algoritmaların verilen görevlere hastanın beyininin tepkisini algılayıp azaltamadığını gösteren kesin çizimler üretir. Doğruluk seviyesi anlamlılık seviyesinin üstündeyse, biz, öznenin görevi anlamış ve komut dizisini takip edebildiğini varsayıyoruz.Kulaklıklarla konuya kızdı. Görevler, kullanıcıların belirli uyaranlara konsantre olmalarını veya sol veya sağ elle hareket etmeyi hayal etmelerini gerektirir. Tüm görevler, kullanıcının görsel modaliteyi kullanamayacağı ve dolayısıyla kullanıcıya sunulan tüm uyaranlara (talimatlar, ipuçları ve geribildirim de dahil olmak üzere) sahip olduğu varsayımıyla işitsel veya dokunsal olduğu düşünülür.
Vejeteratif Durum (VS) veya Minimal Conscious State (MCS) hastalarının teşhisi zordur ve yanlış sınıflandırmalar sıklıkla ortaya çıkar. 2009'da yapılan bir çalışma, klinik konsensüs ile nörogav davranışsal değerlendirme arasındaki doğruluğun karşılaştırılmasını karşılaştırmıştır 1 . Tıbbi ekibin klinik konsensüsüne dayalı VS tanısı alan 44 hastanın 18'inde (% 41) Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R) ile standartlaştırılmış bir değerlendirmeyi takiben MCS'de bulundu. Bu sonuç önceki çalışmalarla uyumludur ve VS ile teşhis edilen hastaların% 37 – 43'ünde farkındalık belirtileri gösterdiğini gösterdi 2 , 3 . Sınıflandırma ölçekleri, davranışsal gözlemlere veya işitsel, görsel, sözlü ve motor işlevlerin değerlendirilmesine, yanı sıra iletişim ve uyarılma seviyelerine dayanır. Beyin aktivite verilerini ekleyebilecek yeni teknolojiler, beha'nın dayattığı kısıtlamaların üstesinden gelmek için mükemmel bir araçtırVioral derecelendirme ölçekleri. Hastalar, derecelendirme ölçeğinde gerekli olan davranış değişikliklerini yapamamalarına rağmen beyin yanıtlarını modüle edebilirler. Monti ve ark. 4 , Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme'nin (fMRI), Bilinç Bozukluğu (DOC) tanısı alan 5/54 hastada, motor hareketleri veya mekansal görüntü görevlerini hayal etmeyle ilişkili olan kan oksijenasyon seviyesine bağlı tepkilerdeki gönüllü değişiklikleri tespit edebildiğini göstermiştir. Dördü daha önce MCS olarak sınıflandırılmıştı. Dolayısıyla durumlarda bir azınlıkta, vejetatif bir durum için davranış kriterlerine uyan hastalar artık bilişsel işlevlere sahiptir ve hatta bilinçli bir farkındalığa sahiptir.
Elektroensefalografi (EEG) tabanlı BCI'ler ayrıca hayal gücünden veya motor hareket denemesinden kaynaklanan beyin aktivitesini algılayabilir. Ayrıca, bir kişinin önceden tanımlanmış bir tasmayı takiben gönüllü olarak farkındalık gösterip göstermediğini belirleyebilen diğer BCI paradigmaları da vardırk. EEG tabanlı BCI'lerin fMRI'ye dayalı değerlendirmelere göre diğer avantajları vardır. Örneğin, EEG sistemleri çok daha maliyet etkin ve taşınabilirdir ve hastanın yatağında kolaylıkla kullanılabilirler. Büyük noninvaziv BCI yaklaşımları arasında Yavaş Kortikal Potansiyeller (SCP'ler), P300'ler, Sabit-Durumlu Görsel Potansiyeller (SSVEP'ler) ve Motor Görüntü (MI). SCP'ler düşük bilgi transfer oranları sağlamış ve yoğun eğitim (bkz. Wolpaw ve ark. ) 5 gerektirirken SSVEP'ler görsel dikkat gerektirmektedir. Dolayısıyla bu protokolde her iki yaklaşım da kullanılmamaktadır. Ortner ve ark. , Bir P300 yazıcısı ile 5 özürlü insanlar için% 70'lik bir doğruluk düzeyine ulaştı. Bu sayı sonunda artabilir. Örneğin Turnip ve ark. 7 , bir uyarlamalı sinir ağı sınıflandırıcısı kullanarak P300 sınıflandırma doğruluğunu geliştirmiştir. Bu protokol için MI'ya ek olarak dokunmatik ve işitsel P300 yaklaşımlarını seçtik, çünkü her iki oBunlar vizyon olmadan kullanılabilir ve her biri benzersiz avantajlara sahiptir. MI, görünmez olmayan bir P300 BCI'den daha hızlı iletişim kurabilirken P300 BCI'ler çok az eğitim gerektirir. Bu nedenle, bu melez BCI protokolü, DOC hastaları için EEG'ye dayalı BCI yaklaşımlarının bir takımını uygulayabilir. Dahası, görevler nispeten hızlı ve kolay tekrarlandığından, DOC hastalarının yanlış sınıflandırmalarının sayısını azaltmak için her hasta için farklı yaklaşımlar tekrar tekrar araştırılabilir.
(I) işitsel P300, (ii) iki uyarıcıya sahip vibrotaktil P300, (iii) üç uyarıcı ile birlikte vibrotaktil P300 ve (iv) MI. Olmak üzere dört farklı BCI yaklaşımı araştırıldı.
İşitsel P300 paradigması yaklaşımı, sapma uyaranlardan (1.000 Hz bip sesi) rastgele daha muhtemel standart uyaranlardan (500 Hz bip sesi) dağıtılan bir işitme tuhafı paradigması kullanıyor. Paradigma ii'de uyaranlar vibrotaktil uyarıcılarlaAt sol ve sağ bileklerin üzerine yerleştirilir. Sol bilezikteki taktik, standart uyaranlara ve sağ bileğin üzerindeki taktisyen ise sapkın (hedef) uyaranlara yol açar. Paradigma iii için, ek bir uyarıcı, kişinin sağ ayak bileklerine veya sırt ortası gibi başka bir yere yerleştirilir. Bu stimülatör, standart uyaranlardan oluşan bir tren sunarken, sağ ve sol bilekteki iki stimülatör de sapkın uyaranlara neden olur. Bilinci, iki vibrotaktil paradigma ile değerlendirmek için, diğer uyarıları göz ardı ederken, her uyarıyı bir bilek için sessizce saymak için konu kulaklık aracılığıyla söylenir. Rastgele bir mekanizma, sol veya sağ bileği seçip seçmeyeceğinize karar verir ve her koşunun her biri dört deneme 30 denemesi vardır ve her deneme için yeni bir hedef eldir.
Aşağıdaki iĢaretleme iĢaretleri i, ii ve iii paradigmaları için yapılır: sekiz EEG kanalı, 256 Hz'lik bir örnekleme frekansı kullanılarak elde edilir. Saptırıcı bir uyaranın olasılığı 1/8 'dir; hencE, her deviant uyaran için yedi standart uyaran olacaktır. Her koşunun 480 toplam uyaranı vardır. Paradigmanın bir koşusu 7 dakika 20 saniye sürerken, paradigmaların ii ve iii'ün her biri, 2 dakika 30 saniye sürer. Hasta, her sapma uyaranını sessizce sayarsa, bu uyaranlar uyaranın başlangıcından yaklaşık 300 ms sonra pozitif bir tepe noktası olan P300 de dahil olmak üzere birkaç Olaya Bağlı Potansiyel (ERP) ortaya çıkarır. Her bip sesi 100 ms sürer. Her uyarıcı denemesi için sinyal işleme için 100 ms önce ve bip sesinden 600 ms sonra bir pencere saklanır. Veriler daha sonra, 12 faktörü tarafından aşağı örneklenir ve 60 ms'lik uyarı sonrası aralık için 12 örnek elde edilir. Son olarak, tüm örnek zaman kanalı özellikleri doğrusal diskriminant analizi 8'e girilerek 12 x 8 = 96 özellik elde edilir. Doğruluk arsa hesaplamak için ( Şekil 1 ve 2 ), aşağıdaki prosedür on kez tekrarlanır ve sonuçlar tek bir arsa için ortalanır. Sapma ve standart denemelerRastgele iki eşit büyüklükteki havuza ayrılır. Bir havuz sınıflandırıcıyı eğitmek için kullanılırken diğer havuz sınıflandırıcıyı test etmek için kullanılır. Sınıflandırıcı, test havuzundan ortalama sayıda uyarılmış testte test edilir. İlk aşamada, yalnızca bir sapma ve yedi standart uyaran üzerinde test edilir. Sınıflayıcı sapma uyarısını doğru olarak tespit ettiyse, elde edilen doğruluk% 100'dür ve aksi takdirde% 0'dır. Aynı şey, 3 sapma uyarısı ve 21 standart uyaran için 2 ortalama sapma uyaranı ve 14 ortalama standart uyaran için yapılır ve tam test havuzu kullanılamana kadar devam eder. Bu, test havuzunda 30 sapma uyarısı için 30 tek değer arsa üretir; her biri% 100 veya% 0'dır. 10 tek parselden ortalama% 0 ila% 100 arasında değişen değerler verir. Ortalama uyaran sayısının artırılması, görev görevini takip edebiliyorsa doğruluğunu artıracaktır, çünkü uyaranlara göre ortalama verilerdeki rasgele sesi azaltmaktadır. Şans seviyesinin çok üzerinde bir doğruluk (12.5%), konunun bir P300 tepkisinin ortaya çıkabileceğini ve kişinin beyninde bir yanıtın göründüğünü gösterir. Paragigms i ve ii yalnızca bilinç değerlendirmek için kullanılabilir. Değerlendirme sırasında ulaşılan doğruluk% 40'ın üzerindeyse, iii veya iv paradigmasının iletişimini kullanmaya devam edebilir.
Paradigmanın iii iletişim görevinde, konu, "EVET" cevabını vermek isterse sağ tarafta "HAYIR" cevabını vermek isterse, sol taraftaki uyaranlara konsantre olmayı seçer. Sınıflandırıcı, kullanıcının hangi eli üzerinde yoğunlaştığını tespit eder ve yanıtı sunar.
Paradigma iv, her biri 8 sn süren, 1 sn ara ile ayrılmış 120 deneme kaydeder. Bu, toplam oturum süresinin 10 sx 120 = 18 dk'ına neden olur. Paradigma iv, sensorimotor korteks üzerinde dağıtılan 16 EEG kanalını kullanır. Örnekleme frekansı 256 Hz'dir. Her deneme, konuya değinen kulaklıklarla sunulan bir ipucu ile başlarSol veya sağ elle hareket etmeyi hayal etmek. Sol ve sağ talimatların sırası rasgele seçilir. Sinyal önişleme için, Ortak Alansal Desenlerin (CSP) 10 , 12 , 13 metodu kullanılır. Bu yöntem, diğer sınıfın varyansını maksimize ederken bir sınıfın varyansını en aza indirgemek için tasarlanmış bir dizi uzamsal filtre üretir. Bu, doğrusal diskriminant analizi 8 ile sınıflandırılan dört özellikle sonuçlanır. Bütün sınıflandırma prosedürü sağlıklı kullanıcıları 13'de eğitim sadece 60 dakika sonra 80.7% bir genel ortalama sınıflandırma doğruluğunu gösteren, yakın tarihli yayınında ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Doğruluk hesabı çapraz doğrulama yoluyla yapılır. Bu, bir örüntünün bir tamamlayıcı altkümeye bölünmesi, bir alt kümede (eğitim havuzu) analizin yapılması ve diğer alt kümedeki (tesTing havuzu). Verilerin havuzlara ayrılmasından önce, eserler içeren denemeler reddedilir. Deneme süresince genlik mutlak değeri 100 μV'yi aşarsa, bir denemede eserler bulunduğu kabul edilir. Doğruluk, test havuzundaki tüm hareketler için, dikkat sinyalinden sonra deneme bitimine kadar 1,5 saniyelik bir süre içinde 0.5 saniyelik adımlarla hesaplanır. Her adım ve her deneme için, sınıflandırma sonucu ya% 100 ya da% 0'dır. Daha sonra, test havuzunun tüm denemelerinin doğrulukları, her bir tek adım için ortalaması alınır ve doğruluk seviyeleri% 0 ila% 100 arasında değişir. Son olarak, çapraz doğrulama sonuçlarının ortalama on tekrarlama ortalaması doğruluk arsında gösterilir. Örnekler Şekil 3 ve 4'te görülebilir. Çizimler sol el (sarı), sağ el (mavi) ve tüm hareketleri birlikte (yeşil) görüntüleme hareketi için ayrılmıştır. Magenta'daki yatay çizgi, güven sınırını temsil eder;Ds analiz için kullanılan denemelerin sayısı. Bu, toplam deneme sayısı reddedilen deneme sayısı eksi. Clopper Pearson yöntemi kullanılarak% 95 güven aralığını göstermektedir 9 . Bu çizginin üzerinde bir doğruluk düzeyi, sonucun istatistiksel olarak anlamlı olduğu anlamına gelir (alfa <0.05).
Çok sayıda gruptan önceki araştırmalar, bazı DOC hastalarının fMRI veya EEG tabanlı değerlendirmeler yoluyla bilinçli bir farkındalık sergilediklerini, ancak davranışlara dayalı değerlendirmelerin aksini öne sürdüğünü göstermiştir. Böylece bilinçli farkındalığı daha doğru bir şekilde değerlendirebilecek ve hatta iletişim sağlayabilecek yeni sistemler ve paradigmalara açık bir ihtiyaç var. İdeal olarak, bu sistemler ucuz, taşınabilir, gerçek dünya ayarlarında gürültüye karşı dayanıklı ve kullanımı kolay olmalıdır (hasta ve sistem operatörü için).
Burada sunulan protokoller ve sistem iki amaca hizmet ediyor: DOC'li kişilerin bilinç düzeylerini değerlendirmeye yardımcı olmak ve konuşma, göz aktivitesi veya kas kontrolünü gerektiren diğer görevlerle iletişim kuramayan insanlar için yeni bir iletişim kanalı kurmak. Protokol içindeki paradigmalar, ilk adımlarda temel yanıtları test etmek için tasarlanmıştır. Beklenen temel beyin tepkileri saptanırsa, daha ileri gitmek ve tÜç taktik ve MI ile vibrotactile P300 olan daha karmaşık paradigmalar. Bu iki paradigma bir iletişim kanalı oluşturmak için de kullanılabilir. EEG sinyal kalitesi, bu protokollerin tümünde kritik önem taşır. Bazen EEG verileri gürültüye aykırı olamaz; Gürültülü verileri tanımak ve yönetmek için EEG analizinde bazı deneyime ihtiyaç vardır.
Şu anki standart değerlendirme yöntemleri, güvenilmez olmanın yanı sıra zaman alıcıdır ve uzmanlardan oluşan bir ekip gerektirir. Bu nedenle, hastaların bilinçli farkındalığı farklı zamanlarda çarpıcı bir şekilde dalgalanmasına rağmen, hastalar genellikle yalnızca bir kez değerlendirilir. Burada sunulan protokol birkaç kez kolayca tekrar edilebilir. Bilinçli farkındalık sergileyen hastalar, başka zamanlarda farklı sonuçlar doğurabilir. Ayrıca, her bir iletişim denemesinden önce, konunun şu anda bilinçli bir durumda olduğunu doğrulamak için tek bir değerlendirme denemesi yapılabilir.
AnothProtokolde farklı paradigmalar uygulamak için nedenler, bazı insanlar bir paradigmayla kötü performans gösterebilir, ancak bir başkasıyla iyi performans gösterebilir. Benzer şekilde, insanlar bir paradigmayı tercih edebilir, çünkü onlara daha kolay gelir. Farklı paradigmalarla farklı seçenekler keşfedildikten sonra hastalar tercih ettikleri yaklaşımı seçebilirler. Bu, iletişim etkinliğini ve kullanıcı memnuniyetini artırmak için birden fazla iletişim seçeneği sunmayı destekleyen "melez" BCI yaklaşımıyla tutarlıdır.
Doğru sınıflamaların yüzde düzeyi ile birlikte doğruluk arsaları, kalıp tanıma algoritmasının görevler sırasında farklı beyin durumlarını ayırt edebileceğini gösteren objektif bir sonuç verir. Dolayısıyla, beyin kalıplarının öznel bir yorumu veya ortalama yanıtlar gerekli değildir.
Üç tactors ile vibrotactile iletişimi altı kronik kilitli paten15 . İletişim% 55,3 ile ortalama bir doğruluk sağlamış ve hepsi% 12,5 şans seviyesinin üstündeydi. MI iletişim görevi, yirmi sağlıklı kullanıcı grubu 13 üzerinde test edildi ve yaklaşık% 80'lik bir ortalama doğruluğunu gösterdi. Yirmi kişiden sadece bir tanesi şans seviyesinin altında bir kontrol hassasiyete sahipti.
Bir çalışmanın ya da eksik doğruluğu olan eksiksiz bir oturumun, konu içerisinde hiçbir beyin yanıtı ya da bilinç olmadığını kesin olarak ispatlamadığını belirtmek önemlidir. Bu, sistemin gönüllü beyin tepkilerini tespit edemediği anlamına gelir. Bu, kötü sinyal kalitesinden, işitme zorluğundan veya görev talimatlarını anlamasından veya bir konunun azınlığının görev yapmasına rağmen istenen EEG etkinliğini üretememesi nedeniyle oluşabilir.
Grubumuz ve diğerlerinden önceki çalışmalarımızla tutarlı olarak sunulan eser,DOC'den mustarip hastalarda beyin görüntüleme teknikleriyle bilinç düzeyi. FMRI, hastanın mevcut beyin aktivitesini izlemek için de yararlı bir tekniktir. Bu uyarılmış potansiyelleri, aynı zamanda motor görüntülerini ve diğer görevleri ortaya tuhaf paradigmalar fMRI 17, 18 ile takip edilebilir hemodinamik tepkiler üretebildiği gösterilmiştir. FMRI ile kıyaslandığında, EEG'nin dikkate değer avantajları vardır: EEG tabanlı araçlar, pahalı ve taşınabilir olmayan ve önemli bir uzmanlık gerektiren teçhizata ihtiyaç duymadan yatmadan önce uygulanabilir. Hastanın tarayıcıya taşınması ve tarayıcıdan gelen sesli gürültü hasta için stresli olabilir. Yakın kızılötesi spektroskopisi (NIRS) taşınabilir ve EEG'den biraz daha iyi uzaysal özünürlüğe sahip olabilir, ancak daha kötü geçici çözünürlüğe sahiptir 19 . NIRS, MI 20 , 21'i izlemek için uygundur, ancak uyarılmış pote için uygun değildirntials. Örneğin, Naseer ve Hong 22 , fNIRS kullanarak MI-BCI için yüksek sınıflandırma doğruluğu sergiledi. Her biri 50 s süren denemelerle sol MI için% 77.35 ve sağ MI için% 83 elde etti. EEG tabanlı BCI'lerle, Guger ve ark. 23 , 99 oturumun yaklaşık% 20'sinin% 80'in üzerinde bir doğruluğa ulaştığını ve 99 oturumun% 70'inin% 60'ın üzerinde bir doğruluğa ulaştığını tespit etti. Ortner ve ark. CSP yöntemini kullanarak yaklaşık% 80'lik bir ortalama tepe doğruluğu gösterdi. Bu yöntemin, Guger ve meslektaşları tarafından kullanılanlardan daha fazla EEG elektroduna ihtiyacı vardır, ancak daha yüksek doğruluğa neden olur. CSP yöntemini kullanarak, Ramoser ve ark. 23 , 18-56 arasındaki elektrotların bir artışının performansı önemli ölçüde artırmadığını gösterdi; Bu nedenle, yöntemimizde seçilen 16 elektrodun sayısının yeterli olduğunu düşünüyoruz. Son zamanlarda, Coyle ve ark . DOC patie'sinde MI sınıflaması ve eğitimi için CSP kullanıldı16 . Dört deneğin hepsi, değerlendirme sırasında önemli ve uygun beyin aktivasyonu gösterdi.
Karma bir NIRS-EEG BCI vasıtasıyla MI değerlendirilmesi, yüksek sınıflandırma doğruluğuna neden olabilir, çünkü Khan ve ark. 20 gösterdi. İlave bir beyin görüntüleme aracı cihazın karmaşıklığını ve maliyetini arttırmasına rağmen, bu gelecek için umut vaat eden bir yön olabilir.
Burada sunulan protokol DOC hastalarının EEG sinyali içindeki beyin yanıtlarını değerlendirmek için nispeten kolay bir araçtır. Bu sınıflandırma sonuçlarının yorumlanması ve ilaç, terapi veya diğer tıbbi tedavilerin herhangi bir değişikliğinin uygulanması hala tıbbi uzmanları gerektirir. Bu yöntemin gelecekteki yönergeleri daha yüksek sayıdaki serbestlik derecesini kullanan daha gelişmiş uyarıcı teknikler olabilir. Örneğin, yalnızca "EVET" veya "HAYIR" demek için araçlar sunmak yerine, gelecekteki cihazlar daha olası answe'lere izin verebilirBir soruya rs. Daha ileri bir aşamada, kişi-bazlı cevapları da kullanabiliriz. Örneğin, hasta bir müzik çalar çalıştırıyorsa, ses seviyesini kontrol etme veya bir sonraki şarkıyı değiştirme imkanı sunabilir. Ayrıca, MI paradigmasının DOC hastalarında test edilmesi gerekmektedir.
The authors have nothing to disclose.
This work was supported by the European Union FP 7 project DECODER and the European Union ODI Project COMAWARE.
g.USBamp | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Biosignal amplifier |
Power supply | GlobTek Inc. | 1 | Medical mains power supply for the g.USBamp |
USB cable | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Connects the g.USBamp to the computer |
EEG electrodes gSCARABEO | g.tec medical engineering GmbH | 16 | Active EEG electrodes |
EEG electrode gSCARABEOgnd | g.tec medical engineering GmbH | 1 | passive ground electrode |
EEG electrode g.GAMMAearclip | g.tec medical engineering GmbH | 1 | active reference electrode |
g.GAMMAbox | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Connects the amplifier to the EEG electrodes |
g.USBampGAMMAconnector | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Connects the g.GAMMAbox to the g.USBamp |
EEG cap | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To position electrodes |
Computer | Hewlett-Packard | 1 | To run the software. Alternatively computers from other manufacturers could be used. |
g.VIBROstim | g.tec medical engineering GmbH | 3 | Tactors for sensory stimulation |
Audio trigger adapter box | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To split up the audio signal into audio commands for the headphones and trigger signals. This box connects to the amplifier. |
Anti static wrist band | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To suppress noise in the EEG |
Trigger cable | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To connect the audio trigger adapter box and the g.STIMbox to the g.USBamp |
Audio connector cable | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Audio cable to connect the audio trigger adapter box to the computer |
Hardlock | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To run the software |
SE215-K | Shure Europe GmbH | 1 | Noise suppressing earphones. Alternatively other earphones could be used. |
g.STIMbox | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Driver box for tactile stimulators |
mindBEAGLE software | g.tec medical engineering GmbH | 1 | software package |
g.GAMMAgel | g.tec medical engineering GmbH | 1 | conductive electrode gel |