Araştırmacı Bilim İnsanı Ali Yağcı'nın Kaleminden;
Beyin-Bilgisayar Arayüz (BCI) Nedir? Çalışma Prensibi Nasıl Olmalıdır?Beyin sinyallerini alan, bunları analiz eden ve istenen eylemi gerçekleştirmek için bunları bir çıkış cihazına aktarılan komutlara dönüştüren bilgisayar tabanlı bir sistemdir. Beyin aktivitesinin gerçek zamanlı olarak çıktı cihazları için komutlara çevrilmesi yoluyla iletişim ve kontrole olanak tanımaktadır. Bir BCI sisteminde, beyin sinyali, örneğin bir yazım cihazını kontrol etmek için elektroensefalografide (EEG) önceden tanımlanmış özelliklerin çıkış sinyallerine çevrilmesi için elde edilir, sayısallaştırılır ve sınıflandırılır. BCI, doğrudan beyin aktivitenizden işlevsel niyeti (çevrenizdeki bir şeyi değiştirme, taşıma, kontrol etme veya onunla etkileşime girme arzusu) belirleyen bir sistemdir. Başka bir deyişle BCI’lar bir uygulamayı veya cihazı yalnızca zihninizi kullanarak kontrol etmenize olanak tanımaktadır. Normalde çevremizdeki bir cihazı (örneğin bir lamba) kontrol etmek veya onunla etkileşime geçmek istediğimizde, önce ne yapmak istediğimize karar veririz (lambayı açarız), sonra kollarımızdaki, bacaklarımızdaki, elimizdeki kasları koordine eder ve kullanırız. Bu eylemi gerçekleştirmek için (parmağınızla uzanın ve lambanın açma/kapama düğmesine basın) ve ardından son olarak cihaz bu eyleme yanıt verir (lamba yanar).BCI’lar, amaçlanan eylemi tanımlamak için bir bilgisayar kullanmak ve ardından uygulamayı/cihazı doğrudan kontrol etmek yerine, istenen eylemi gerçekleştirmek için kaslarınızı koordine etme ve kullanma şeklindeki orta adımı atlar. Bu nedenle BCI’lar umut verici bir erişim teknolojisi kasları ve vücutları üzerinde sınırlı güvenilir kontrole sahip olan ciddi fiziksel engelli bireyler için imkan tanımaktadır. Prensip olarak, bir BCI sistemini kontrol etmek için her türlü beyin sinyali kullanılabilir. En yaygın olarak incelenen sinyaller, esas olarak voltaj kapılı veya iyon kapılı kanalların aktivasyonu nedeniyle meydana gelen nöronal postsinaptik membran polarite değişiklikleri tarafından üretilen elektrik sinyalleridir. İlk olarak 1929 yılında Hans Berger tarafından tanımlanan kafa derisi EEG’si, büyük ölçüde bu sinyallerin bir ölçüsüdür. İlk BCI çalışmalarının çoğunda, elde edilmesi kolay, güvenli ve ucuz olma avantajlarına sahip olan, kafa derisinden kaydedilen EEG sinyalleri kullanılmıştır. Kafa derisi kayıtlarının ana dezavantajı, elektrik sinyallerinin dura (beyin dokusunu ve omuriliği çevreleyen beyin zarlarının en kalın ve en dıştaki katmanıdır), kafatası ve kafa derisinden geçiş sürecinde önemli ölçüde zayıflamasıdır. Bu nedenle önemli bilgiler kaybolabilmektedir. Sorun sadece teorik değil; epileptologlar intrakranyal kayıtlar sırasında açıkça tanımlanabilen bazı nöbetlerin kafa derisi EEG’sinde görülmediğini uzun zamandır bilinmektedir. Bu olası sınırlama göz önüne alındığında, son BCI çalışmaları aynı zamanda intrakranyal olarak kayıt yapmanın yollarını da araştırılmaktadır. Daha önce bahsedilen tetrapleji vakasında implante edilene benzer küçük intrakortikal mikro diziler kortekse gömülebilir. Bu intrakortikal mikrodizi sistemleri, bireysel nöronların aksiyon potansiyellerini ve nispeten sınırlı sayıda yakındaki nöronlar ve sinapslar tarafından üretilen yerel alan potansiyellerini (esasen bir mikro-EEG) kaydedebilir. Bu tür implantların dezavantajları, invaziflik derecesi, kraniyotomi ve beyin cerrahisi implantasyonu ihtiyacı, kısıtlı kayıt alanı ve kayıt elektrotlarının uzun vadeli fonksiyonel stabilitesine ilişkin hala cevaplanmamış sorudur. Kafa derisi EEG’si ve intrakortikal BCI’lara ek olarak, elektrokorti̇kografi̇ (ECoG) tabanlı BCI’lar beyin sinyallerini kaydetmek için başka bir yaklaşım kullanır.Bu BCI’lar kortikal yüzeydeki ızgara veya şerit elektrotlar tarafından elde edilen sinyalleri kullanır. Bu BCI’lar kortikal yüzeydeki grid veya şerit elektrotlar veya intraparankimal olarak veya ventriküllerin içinden kayıt yapan stereotaktik derinlik makroelektrotları ile elde edilen sinyalleri kullanır. Bu elektrot dizileri intrakraniyal kayıt avantajına sahiptir ve intrakortikal mikro dizilere kıyasla beynin daha geniş alanlarından kayıt yapabilir. Bununla birlikte, bu elektrotlar da beyin cerrahisi implantasyonuna ihtiyaç duymaktadır ve uzun vadeli elektrot sinyal kayıt kararlılığı sorusu henüz cevaplanmamıştır. Bu yöntemlerin her birinin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri vardır. Hangilerinin hangi amaçlar ve hangi kullanıcı popülasyonları için en iyisi olduğu henüz belli değildir. BCI’lar klinik kullanıma girdikçe, kayıt yönteminin seçimi büyük ölçüde bireysel BCI kullanıcısının ihtiyaçlarına ve mevcut teknolojik destek ve kaynaklara bağlı olacaktır BCI’nın amacı, kullanıcının niyetini gösteren beyin sinyallerinin özelliklerini tespit etmek ve ölçmek ve bu özellikleri gerçek zamanlı olarak kullanıcının niyetini gerçekleştiren cihaz komutlarına çevirmektir (Şekil 1). Bunu başarmak için bir BCI sistemi 4 ardışık bileşenden oluşur: (1) sinyal alımı, (2) özellik çıkarımı, (3) özellik çevirisi ve (4) cihaz çıkışı. Bu 4 bileşen, işlemin başlangıcını ve zamanlamasını, sinyal işlemenin ayrıntılarını, cihaz komutlarının niteliğini ve performansın gözetimini tanımlayan bir işletim protokolü tarafından kontrol edilir. Etkili bir işletim protokolü, bir BCI sisteminin esnek olmasını ve her kullanıcının özel ihtiyaçlarına hizmet etmesini sağlar.
Şekil 1. BCI sisteminin bileşenleri Beyin aktivitesinden gelen elektrik sinyalleri kafa derisinde, kortikal yüzeyde veya beynin içinde bulunan kayıt elektrotları tarafından tespit edilir. Beyin sinyalleri yükseltilir ve sayısallaştırılır. İlgili sinyal özellikleri çıkarılır ve daha sonra bir yazım programı, motorlu tekerlekli sandalye veya protez uzuv gibi bir çıkış cihazını kontrol eden komutlara çevrilir. Cihazdan gelen geri bildirim, kullanıcının etkili cihaz performansını sürdürmek için beyin sinyallerini değiştirmesini sağlar. “Beyin aktivitesi” ile tam olarak ne kastedilmektedir?
Beyin nöron adı verilen milyonlarca hücreden oluşur. Bu nöronlar, gördüğünüzü, duyduğunuzu, kokladığınızı, tattığınızı ve hissettiğinizi anlamaktan hareketleri yürütmek, nefesinizi, kalp atış hızınızı ve metabolizmanızı düzenlemeye kadar vücudunuzdaki süreçleri koordine etmek ve kontrol etmek için büyük ağlar halinde birlikte çalışır. Nöronlar elektrokimyasal sinyaller kullanarak iletişim kurarlar. Bir nöron etkinleştirildiğinde, daha sonra ağdaki bir sonraki nörona aktarabileceği, o da onu bir sonrakine aktaracak olan bir elektrik sinyali üretir ve bu böyle devam eder. Bu şekilde bilgi beyinde hızla dolaşarak farklı süreçlerden ve vücut kısımlarından sorumlu olan farklı alanları birbirine bağlayabilir. Tek bir nöron tek başına çok fazla elektriksel aktivite üretmez, ancak bu ağlardaki nöronların kolektif aktivitesi kafanın dışında tespit edilebilecek kadar yeterli elektriksel aktivite üretir. Bu elektriksel aktiviteyi kafaya elektrot adı verilen özel sensörler yerleştirerek ölçebiliriz. Beynin farklı bölgelerinden gelen elektriksel aktiviteyi kaydetmek için çoğu zaman bir başlığın, kulaklığın veya kafa bandının üzerine çok sayıda elektrot koyarız. Beynin elektriksel aktivitesini dışarıdan ölçmenin bu yöntemine elektroensefalografi (EEG) denir. Çoğu BCI sistemi beyin aktivitesini kaydetmek için EEG’yi kullanır, ancak tek yöntem bu değildir.
Elektriksel beyin aktivitesini ölçmek için bir EEG kulaklığı örneği. Başın etrafındaki 14 farklı elektrot konumu için EEG (elektriksel beyin) aktivitesinin grafiği.
Kimler BCI kullanabilir? BCI’ların ilk uygulamalarından bazıları, kilitli kalma sendromu olan kişilerin (yani, kaslarını gönüllü olarak kontrol etme yeteneklerini kaybetmiş ve bu nedenle hareket edemeyen, konuşamayan, hatta gözlerini kırpamayan veya gözlerini hareket ettiremeyen kişiler) iletişim kurmalarına yardımcı olmaktı. Kilitlenmiş sendrom, Amyotrofik Lateral Sleroz (ALS) gibi uzun süreli nörodejeneratif hastalığın sonucu olabilir. Fiziksel olarak kilitlenmiş kişiler genellikle hala bilişsel olarak farkındadırlar; düşünceleri ve duyguları etkilenmez, onları dünyayla paylaşmanın hiçbir yolu yoktur. Orijinal BCI sistemleri kilitli bireyler için tasarlanmış olsa da, diğer derecelerde fiziksel bozukluğu olan bireyler için değerleri hızla fark edilmiştir. Araştırmalar, çok çeşitli fiziksel engelleri olan kişiler için kas kontrolünü değiştirmek, eski haline getirmek veya desteklemek için BCI’ların nasıl kullanılabileceğini ve uygulanabileceğini görmeye başlamıştır. Bu alandaki BCI araştırmaları hızla genişledi ve BCI’lar artık elektrikli tekerlekli sandalyeleri çalıştırmanın bir yolu olarak, protez uzuvları çalıştırmanın bir yolu olarak, fonksiyonel elektriksel stimülasyon (FES) gibi nöro-rejeneratif tedavileri yönetmenin bir yolu olarak, erişim aracı olarak araştırılıyor. BCI’lar aynı zamanda fiziksel engelli kişilerle de sınırlı değildir. BCI araştırmasının genişlemesiyle birlikte, aynı zamanda tipik gelişmiş nüfusa da yansımaktadır. BCI’lar artık hava trafik kontrolörleri veya kamyon şoförleri gibi dikkat gerektiren işlerde yorgunluğun değerlendirilmesi, video oyunları ve sanal gerçeklik (VR) için yeni sürükleyici deneyimler yaratılması ve nöro pazarlama stratejilerinde kullanıcıların duygu ve tepkilerinin değerlendirilmesi gibi uygulamalar için geliştirilmektedir. Meditasyon yaparken rahatlamanızı ve odaklanma seviyenizi izleyen “beyni algılayan” kafa bantları gibi halihazırda ticari olarak temin edilebilen bazı cihazlar bile mevcuttur. Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS) Hastalığında Beyin Bilgisayar Arayüzü ve İletişim
Stephen William Hawking, Einstein’dan bu yana dünyaya gelen en parlak teorik fizikçi olarak kabul edilmektedir. Stephen Hawking, Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS) hastalığının nadir görülen, erken kendini gösterip yavaş ilerleyen bir formundan mustaripti. Bu hastalığın teşhisi 1963’te, Hawking 21 yaşındayken konuldu. Motor nöronların zamanla %80’ini öldürerek sinir sistemini felç eden; ancak beynin zihinsel faaliyetlerine dokunmayan bu hastalık, Hawking’i tekerlekli sandalyede yaşamaya mahkûm etti. 1970’lerin sonlarında konuşma yetisi gittikçe de zayıflamaya başladı, bu dönemde sadece en yakınları tarafından anlaşılan Hawking’in dış dünyayla iletişimini dediklerini dinleyip tekrarlayan yakınları sağlamaktaydı. 1985’te Avrupa Nükleer Araştırma Merkezi (CERN)’i ziyaret ederken zatürre kaptı. Bu nedenle nefes borusuna delik açılması gerekti ve sesini tamamen yitirdi. 1986’dan itibaren koltuğuna yerleştirilmiş, yazıları sese dönüştürebilen bilgisayarı sayesinde insanlarla iletişim kurabildi. Konuşmak istediği anda, elindeki elektronik aleti sıkarak, sandalyesine bağlı özel bilgisayarının ekranına, dakikada ortalama 10 kelimeyi sıralayabilmekteydi. Bilgisayarının hafızasında yaklaşık 2600 kelime bulunmaktadır. Böylece herhangi bir kelimeyi söylemek istediğinde ekrana yazabilmekteydi. Sağlıklı insanların konuşmalarında kullandığı kelime sayısı da 2500 civarındadır. Dolayısıyla Hawking, duygularını ifade etmede kelime sıkıntısı çekmemekteydi. 2005’te el kaslarını hareket etme yetisini kaybetmesiyle yanağındaki kasları kullanarak kelime seçmeye başladı.
BCI çalışma prensibi Stephen William Hawking (BCI tekerlekli sandalyesi) Kilitli durumdaki kişilerin kas aktivasyonundan bağımsız olması, iletişimin yeniden kurulması ve günlük yaşam aktivitelerinin kolaylaştırılması veya amyotrofik lateral skleroz gibi farklı ilerleyici kas hastalıklarına bağlı ciddi motor engelliler BCI araştırmasının birincil motivasyonu olmuştur. Önümüzdeki birkaç on yılda, BCI araştırma ve geliştirmesinin büyümeye devam etmesi muhtemeldir ve BCI’ların insanların günlük yaşamlarında daha yaygın şekilde kullanıldığını görebiliriz. Heyecan verici olan şey, bu farklı BCI uygulamalarına daha fazla geliştirme ve kaynak aktarılmasının, tüm BCI uygulamaları için teknolojinin iyileştirilmesine ve geliştirilmesine yardımcı olacağıdır. Bu nedenle BCI araştırma alanı ne kadar geniş ve geniş olursa, BCI’ların doğruluğunu, güvenilirliğini ve verimliliğini artırmaya o kadar yaklaşacağız ve fiziksel engelli insanlar ve çocuklar için daha iyi bir seçenek olacaklar.
Beyin-Bilgisayar Arayüz (BCI) Nedir? Çalışma Prensibi Nasıl Olmalıdır?Beyin sinyallerini alan, bunları analiz eden ve istenen eylemi gerçekleştirmek için bunları bir çıkış cihazına aktarılan komutlara dönüştüren bilgisayar tabanlı bir sistemdir. Beyin aktivitesinin gerçek zamanlı olarak çıktı cihazları için komutlara çevrilmesi yoluyla iletişim ve kontrole olanak tanımaktadır. Bir BCI sisteminde, beyin sinyali, örneğin bir yazım cihazını kontrol etmek için elektroensefalografide (EEG) önceden tanımlanmış özelliklerin çıkış sinyallerine çevrilmesi için elde edilir, sayısallaştırılır ve sınıflandırılır. BCI, doğrudan beyin aktivitenizden işlevsel niyeti (çevrenizdeki bir şeyi değiştirme, taşıma, kontrol etme veya onunla etkileşime girme arzusu) belirleyen bir sistemdir. Başka bir deyişle BCI’lar bir uygulamayı veya cihazı yalnızca zihninizi kullanarak kontrol etmenize olanak tanımaktadır. Normalde çevremizdeki bir cihazı (örneğin bir lamba) kontrol etmek veya onunla etkileşime geçmek istediğimizde, önce ne yapmak istediğimize karar veririz (lambayı açarız), sonra kollarımızdaki, bacaklarımızdaki, elimizdeki kasları koordine eder ve kullanırız. Bu eylemi gerçekleştirmek için (parmağınızla uzanın ve lambanın açma/kapama düğmesine basın) ve ardından son olarak cihaz bu eyleme yanıt verir (lamba yanar).BCI’lar, amaçlanan eylemi tanımlamak için bir bilgisayar kullanmak ve ardından uygulamayı/cihazı doğrudan kontrol etmek yerine, istenen eylemi gerçekleştirmek için kaslarınızı koordine etme ve kullanma şeklindeki orta adımı atlar. Bu nedenle BCI’lar umut verici bir erişim teknolojisi kasları ve vücutları üzerinde sınırlı güvenilir kontrole sahip olan ciddi fiziksel engelli bireyler için imkan tanımaktadır. Prensip olarak, bir BCI sistemini kontrol etmek için her türlü beyin sinyali kullanılabilir. En yaygın olarak incelenen sinyaller, esas olarak voltaj kapılı veya iyon kapılı kanalların aktivasyonu nedeniyle meydana gelen nöronal postsinaptik membran polarite değişiklikleri tarafından üretilen elektrik sinyalleridir. İlk olarak 1929 yılında Hans Berger tarafından tanımlanan kafa derisi EEG’si, büyük ölçüde bu sinyallerin bir ölçüsüdür. İlk BCI çalışmalarının çoğunda, elde edilmesi kolay, güvenli ve ucuz olma avantajlarına sahip olan, kafa derisinden kaydedilen EEG sinyalleri kullanılmıştır. Kafa derisi kayıtlarının ana dezavantajı, elektrik sinyallerinin dura (beyin dokusunu ve omuriliği çevreleyen beyin zarlarının en kalın ve en dıştaki katmanıdır), kafatası ve kafa derisinden geçiş sürecinde önemli ölçüde zayıflamasıdır. Bu nedenle önemli bilgiler kaybolabilmektedir. Sorun sadece teorik değil; epileptologlar intrakranyal kayıtlar sırasında açıkça tanımlanabilen bazı nöbetlerin kafa derisi EEG’sinde görülmediğini uzun zamandır bilinmektedir. Bu olası sınırlama göz önüne alındığında, son BCI çalışmaları aynı zamanda intrakranyal olarak kayıt yapmanın yollarını da araştırılmaktadır. Daha önce bahsedilen tetrapleji vakasında implante edilene benzer küçük intrakortikal mikro diziler kortekse gömülebilir. Bu intrakortikal mikrodizi sistemleri, bireysel nöronların aksiyon potansiyellerini ve nispeten sınırlı sayıda yakındaki nöronlar ve sinapslar tarafından üretilen yerel alan potansiyellerini (esasen bir mikro-EEG) kaydedebilir. Bu tür implantların dezavantajları, invaziflik derecesi, kraniyotomi ve beyin cerrahisi implantasyonu ihtiyacı, kısıtlı kayıt alanı ve kayıt elektrotlarının uzun vadeli fonksiyonel stabilitesine ilişkin hala cevaplanmamış sorudur. Kafa derisi EEG’si ve intrakortikal BCI’lara ek olarak, elektrokorti̇kografi̇ (ECoG) tabanlı BCI’lar beyin sinyallerini kaydetmek için başka bir yaklaşım kullanır.Bu BCI’lar kortikal yüzeydeki ızgara veya şerit elektrotlar tarafından elde edilen sinyalleri kullanır. Bu BCI’lar kortikal yüzeydeki grid veya şerit elektrotlar veya intraparankimal olarak veya ventriküllerin içinden kayıt yapan stereotaktik derinlik makroelektrotları ile elde edilen sinyalleri kullanır. Bu elektrot dizileri intrakraniyal kayıt avantajına sahiptir ve intrakortikal mikro dizilere kıyasla beynin daha geniş alanlarından kayıt yapabilir. Bununla birlikte, bu elektrotlar da beyin cerrahisi implantasyonuna ihtiyaç duymaktadır ve uzun vadeli elektrot sinyal kayıt kararlılığı sorusu henüz cevaplanmamıştır. Bu yöntemlerin her birinin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri vardır. Hangilerinin hangi amaçlar ve hangi kullanıcı popülasyonları için en iyisi olduğu henüz belli değildir. BCI’lar klinik kullanıma girdikçe, kayıt yönteminin seçimi büyük ölçüde bireysel BCI kullanıcısının ihtiyaçlarına ve mevcut teknolojik destek ve kaynaklara bağlı olacaktır BCI’nın amacı, kullanıcının niyetini gösteren beyin sinyallerinin özelliklerini tespit etmek ve ölçmek ve bu özellikleri gerçek zamanlı olarak kullanıcının niyetini gerçekleştiren cihaz komutlarına çevirmektir (Şekil 1). Bunu başarmak için bir BCI sistemi 4 ardışık bileşenden oluşur: (1) sinyal alımı, (2) özellik çıkarımı, (3) özellik çevirisi ve (4) cihaz çıkışı. Bu 4 bileşen, işlemin başlangıcını ve zamanlamasını, sinyal işlemenin ayrıntılarını, cihaz komutlarının niteliğini ve performansın gözetimini tanımlayan bir işletim protokolü tarafından kontrol edilir. Etkili bir işletim protokolü, bir BCI sisteminin esnek olmasını ve her kullanıcının özel ihtiyaçlarına hizmet etmesini sağlar.Şekil 1. BCI sisteminin bileşenleri Beyin aktivitesinden gelen elektrik sinyalleri kafa derisinde, kortikal yüzeyde veya beynin içinde bulunan kayıt elektrotları tarafından tespit edilir. Beyin sinyalleri yükseltilir ve sayısallaştırılır. İlgili sinyal özellikleri çıkarılır ve daha sonra bir yazım programı, motorlu tekerlekli sandalye veya protez uzuv gibi bir çıkış cihazını kontrol eden komutlara çevrilir. Cihazdan gelen geri bildirim, kullanıcının etkili cihaz performansını sürdürmek için beyin sinyallerini değiştirmesini sağlar. “Beyin aktivitesi” ile tam olarak ne kastedilmektedir?Beyin nöron adı verilen milyonlarca hücreden oluşur. Bu nöronlar, gördüğünüzü, duyduğunuzu, kokladığınızı, tattığınızı ve hissettiğinizi anlamaktan hareketleri yürütmek, nefesinizi, kalp atış hızınızı ve metabolizmanızı düzenlemeye kadar vücudunuzdaki süreçleri koordine etmek ve kontrol etmek için büyük ağlar halinde birlikte çalışır. Nöronlar elektrokimyasal sinyaller kullanarak iletişim kurarlar. Bir nöron etkinleştirildiğinde, daha sonra ağdaki bir sonraki nörona aktarabileceği, o da onu bir sonrakine aktaracak olan bir elektrik sinyali üretir ve bu böyle devam eder. Bu şekilde bilgi beyinde hızla dolaşarak farklı süreçlerden ve vücut kısımlarından sorumlu olan farklı alanları birbirine bağlayabilir. Tek bir nöron tek başına çok fazla elektriksel aktivite üretmez, ancak bu ağlardaki nöronların kolektif aktivitesi kafanın dışında tespit edilebilecek kadar yeterli elektriksel aktivite üretir. Bu elektriksel aktiviteyi kafaya elektrot adı verilen özel sensörler yerleştirerek ölçebiliriz. Beynin farklı bölgelerinden gelen elektriksel aktiviteyi kaydetmek için çoğu zaman bir başlığın, kulaklığın veya kafa bandının üzerine çok sayıda elektrot koyarız. Beynin elektriksel aktivitesini dışarıdan ölçmenin bu yöntemine elektroensefalografi (EEG) denir. Çoğu BCI sistemi beyin aktivitesini kaydetmek için EEG’yi kullanır, ancak tek yöntem bu değildir.
Elektriksel beyin aktivitesini ölçmek için bir EEG kulaklığı örneği. Başın etrafındaki 14 farklı elektrot konumu için EEG (elektriksel beyin) aktivitesinin grafiği.
Kimler BCI kullanabilir? BCI’ların ilk uygulamalarından bazıları, kilitli kalma sendromu olan kişilerin (yani, kaslarını gönüllü olarak kontrol etme yeteneklerini kaybetmiş ve bu nedenle hareket edemeyen, konuşamayan, hatta gözlerini kırpamayan veya gözlerini hareket ettiremeyen kişiler) iletişim kurmalarına yardımcı olmaktı. Kilitlenmiş sendrom, Amyotrofik Lateral Sleroz (ALS) gibi uzun süreli nörodejeneratif hastalığın sonucu olabilir. Fiziksel olarak kilitlenmiş kişiler genellikle hala bilişsel olarak farkındadırlar; düşünceleri ve duyguları etkilenmez, onları dünyayla paylaşmanın hiçbir yolu yoktur. Orijinal BCI sistemleri kilitli bireyler için tasarlanmış olsa da, diğer derecelerde fiziksel bozukluğu olan bireyler için değerleri hızla fark edilmiştir. Araştırmalar, çok çeşitli fiziksel engelleri olan kişiler için kas kontrolünü değiştirmek, eski haline getirmek veya desteklemek için BCI’ların nasıl kullanılabileceğini ve uygulanabileceğini görmeye başlamıştır. Bu alandaki BCI araştırmaları hızla genişledi ve BCI’lar artık elektrikli tekerlekli sandalyeleri çalıştırmanın bir yolu olarak, protez uzuvları çalıştırmanın bir yolu olarak, fonksiyonel elektriksel stimülasyon (FES) gibi nöro-rejeneratif tedavileri yönetmenin bir yolu olarak, erişim aracı olarak araştırılıyor. BCI’lar aynı zamanda fiziksel engelli kişilerle de sınırlı değildir. BCI araştırmasının genişlemesiyle birlikte, aynı zamanda tipik gelişmiş nüfusa da yansımaktadır. BCI’lar artık hava trafik kontrolörleri veya kamyon şoförleri gibi dikkat gerektiren işlerde yorgunluğun değerlendirilmesi, video oyunları ve sanal gerçeklik (VR) için yeni sürükleyici deneyimler yaratılması ve nöro pazarlama stratejilerinde kullanıcıların duygu ve tepkilerinin değerlendirilmesi gibi uygulamalar için geliştirilmektedir. Meditasyon yaparken rahatlamanızı ve odaklanma seviyenizi izleyen “beyni algılayan” kafa bantları gibi halihazırda ticari olarak temin edilebilen bazı cihazlar bile mevcuttur. Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS) Hastalığında Beyin Bilgisayar Arayüzü ve İletişimStephen William Hawking, Einstein’dan bu yana dünyaya gelen en parlak teorik fizikçi olarak kabul edilmektedir. Stephen Hawking, Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS) hastalığının nadir görülen, erken kendini gösterip yavaş ilerleyen bir formundan mustaripti. Bu hastalığın teşhisi 1963’te, Hawking 21 yaşındayken konuldu. Motor nöronların zamanla %80’ini öldürerek sinir sistemini felç eden; ancak beynin zihinsel faaliyetlerine dokunmayan bu hastalık, Hawking’i tekerlekli sandalyede yaşamaya mahkûm etti. 1970’lerin sonlarında konuşma yetisi gittikçe de zayıflamaya başladı, bu dönemde sadece en yakınları tarafından anlaşılan Hawking’in dış dünyayla iletişimini dediklerini dinleyip tekrarlayan yakınları sağlamaktaydı. 1985’te Avrupa Nükleer Araştırma Merkezi (CERN)’i ziyaret ederken zatürre kaptı. Bu nedenle nefes borusuna delik açılması gerekti ve sesini tamamen yitirdi. 1986’dan itibaren koltuğuna yerleştirilmiş, yazıları sese dönüştürebilen bilgisayarı sayesinde insanlarla iletişim kurabildi. Konuşmak istediği anda, elindeki elektronik aleti sıkarak, sandalyesine bağlı özel bilgisayarının ekranına, dakikada ortalama 10 kelimeyi sıralayabilmekteydi. Bilgisayarının hafızasında yaklaşık 2600 kelime bulunmaktadır. Böylece herhangi bir kelimeyi söylemek istediğinde ekrana yazabilmekteydi. Sağlıklı insanların konuşmalarında kullandığı kelime sayısı da 2500 civarındadır. Dolayısıyla Hawking, duygularını ifade etmede kelime sıkıntısı çekmemekteydi. 2005’te el kaslarını hareket etme yetisini kaybetmesiyle yanağındaki kasları kullanarak kelime seçmeye başladı.
BCI çalışma prensibi Stephen William Hawking (BCI tekerlekli sandalyesi) Kilitli durumdaki kişilerin kas aktivasyonundan bağımsız olması, iletişimin yeniden kurulması ve günlük yaşam aktivitelerinin kolaylaştırılması veya amyotrofik lateral skleroz gibi farklı ilerleyici kas hastalıklarına bağlı ciddi motor engelliler BCI araştırmasının birincil motivasyonu olmuştur. Önümüzdeki birkaç on yılda, BCI araştırma ve geliştirmesinin büyümeye devam etmesi muhtemeldir ve BCI’ların insanların günlük yaşamlarında daha yaygın şekilde kullanıldığını görebiliriz. Heyecan verici olan şey, bu farklı BCI uygulamalarına daha fazla geliştirme ve kaynak aktarılmasının, tüm BCI uygulamaları için teknolojinin iyileştirilmesine ve geliştirilmesine yardımcı olacağıdır. Bu nedenle BCI araştırma alanı ne kadar geniş ve geniş olursa, BCI’ların doğruluğunu, güvenilirliğini ve verimliliğini artırmaya o kadar yaklaşacağız ve fiziksel engelli insanlar ve çocuklar için daha iyi bir seçenek olacaklar.
