BCI w VR: imersja sposobem na sprawniejsze wykorzystywanie interfejsu mózg-komputer
DOI:
https://doi.org/10.34767/SIMIS.2021.01.01Słowa kluczowe:
BCI, interfejs mózg-komputer, EEG, VR, rzeczywistość wirtualna, rysowanieAbstrakt
Celem eksperymentów było zbadanie czy rzeczywistość wirtualna usprawnia korzystanie z interfejsu mózg-komputer. Do badania wykorzystano autorski system informatyczny, który umożliwia rysowanie kształtów na ekranie komputera. Przygotowane stanowisko badawcze składa się z komputera z niezbędnym oprogramowaniem, z mobilnych gogli wirtualnej rzeczywistości Esperanza EMV300 ze smartfonem Samsung Galaxy A40 oraz interfejsu mózg-komputer Emotiv Epoc. Wykazano, że imersja pozwala zwiększyć poziom koncentracji i sprawniej korzystać z interfejsu mózg-komputer. Taki rodzaj zanurzenia w rzeczywistość wirtualną może zapoczątkować całą serię aplikacji obsługiwanych w sposób intuicyjny, za pomocą komend myślowych, w wykreowanym wirtualnym świecie.
Bibliografia
J. Amores, X. Benavides, and P. Maes, “PsychicVR: Increasing mindfulness by using virtual reality and brain computer interfaces,”in Proceedings of the 2016 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, 2016, pp. 2–2.
E. A. Curran and M. J. Stokes,“Learning to control brain activity: A review of the production and control of EEG components for driving brain–computer interface (BCI) systems,” Brain and cognition, vol. 51, no. 3, pp. 326–336, 2003.
W. J. Greenleaf, “Virtual reality applications in medicine,” in Proceedings of WESCON’95. IEEE, 1995, p. 691.
W.-Y. Hsu, “Brain–computer interface connected to telemedicine and telecommunication in virtual reality applications,” Telematics and Informatics, vol. 34, no. 4, pp. 224–238, 2017.
G. Jayabhavani, N. Raajan, and R. Rubini, “Brain mobile interfacing (BMI) system embedded with wheelchair,” in 2013 IEEE Conference on Information & Communication Technologies. IEEE, 2013, pp. 1129–1133.
M. Kołodziej, R. J. Rak, and A. Majkowski, “Interfejs mózg-komputer – wybrane problemy rejestracji i analizy sygnału EEG,” PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY, 2009.
P. Kucharski, A. Rybicki, and M. Kopaczyńska, “Połączenie mózg-komputer jako metoda komunikacji z niereagującymi pacjentami – przegląd literatury,” Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna, vol. 21, no. 3, 2015.
R. Leeb, R. Scherer, C. Keinrath, G. Pfurtscheller, D. Friedman, F. Y. Lee, H. Bischof, and M. Slater, “23 Combining BCI and Virtual Reality: Scouting Virtual Worlds,” Toward brain-computer interfacing, p. 393, 2007.
E. Mikołajewska and D. Mikołajewski, “Interfejsy mózg-komputer jako rozwiązania dla osób niepełnosprawnych z uszkodzeniami układu nerwowego,” Niepełnosprawność– zagadnienia, problemy, rozwiązania, vol. 3, no. 4, pp. 19–36, 2012.
M. M. Moore, “Real-world applications for brain-computer interface technology,” IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 11, no. 2, pp. 162–165, 2003.
S. Paszkiel, “Control based on brain-computer interface technology for video-gaming with virtual reality techniques,” Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems, vol. 10, 2016.
S. Paszkiel, “Using BCI and VR Technology in Neurogaming,” in Analysis and Classification of EEG Signals for Brain–Computer Interfaces. Springer, 2020, pp. 93–99.
Y. Renard, F. Lotte, G. Gibert, M. Congedo, E. Maby, V. Delannoy, O. Bertrand, and A. L´ecuyer, “OpenViBE: An Open-SourceSoftware Platform to Design, Test and Use Brain-Computer Interfaces in Real and Virtual Environments,” Presence: teleoperators and virtual environments, vol. 19, no. 1, pp. 35–53, 2010.
M. Van Gerven, J. Farquhar, R. Schaefer, R. Vlek, J. Geuze, A. Nijholt, N. Ramsey, P. Haselager, L. Vuurpijl, S. Gielen et al., “The brain–computer interface cycle,” Journal of neural engineering, vol. 6, no. 4, p. 041001, 2009.
A. Wulff-Abramsson, A. Lopez, and L. A. M. Cerda, “Paint with Brainwaves – A Step Towards a Low Brain Effort Active BCI Painting Prototype,” in Mobile Brain-Body Imaging and the Neuroscience of Art, Innovation and Creativity. Springer, 2019, pp. 183–188.
D. Zapała, P. Francuz, E. Zapała, N. Kopiś, P. Wierzgała, P. Augustynowicz, A. Majkowski, and M. Kołodziej,“The impact of different visual feedbacks in user training on motor imagery control in BCI,”Applied psychophysiology and biofeedback, vol. 43, no. 1, pp. 23–35,2018.
