मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस प्रोजेक्ट में उपयोग किए जाने वाले ईईजी सर्किट बनाने का सारांश।

क्या आप जानते हैं कि आप सिर्फ अपने दिमाग का इस्तेमाल करके वीडियो गेम खेल सकते हैं ? और नहीं, यह टेलीपैथी नहीं है ! ठीक है, मैं इसे फिर से परिभाषित करता हूं, न केवल अपने दिमाग का उपयोग करके , बल्कि कुछ इलेक्ट्रोड , एक सर्किट , और अंत में एक कोड । जो संयुक्त रूप से मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस नामक चीज़ बनाते हैं ।

अस्वीकरण ⚠️ यह सर्किट वर्तमान में तय किया जा रहा है और इस परियोजना को "कार्य प्रगति पर" के रूप में देखा जा सकता है।

सर्किट अगले दो हफ्तों में पूरा हो जाएगा! यह देखने के लिए वापस जांचें कि अंत की समस्याओं को कैसे दूर किया गया!

सामग्री:

1. परिचय
2. मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस पृष्ठभूमि
3. सर्किट का निर्माण
4. निर्माण प्रक्रिया के दौरान सबसे बड़ी चुनौतियां
5. कोड
6. परिणाम

मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस घातीय वृद्धि का एक क्षेत्र है! ऐसी बहुत सी चीज़ें हैं जिन्हें आप "सरल" ईईजी सर्किट से बना सकते हैं। क्या आप जानते हैं कि आप सिर्फ अपने दिमाग से वाक्य टाइप कर सकते हैं? या एक कृत्रिम बांह को नियंत्रित करें ... या यहां तक ​​कि अपने सपने से एक लैपटॉप को नियंत्रित करें (शायद इस सर्किट के साथ नहीं, हालांकि)। अब मैं खुद से आगे निकल रहा हूं।

यदि आप अधिक रुचि रखते हैं, तो मैं अपने पिछले लेख को मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस और सपनों के लिए उनके संभावित अनुप्रयोगों को पेश करने की सलाह देता हूं!

जो लोग जानते हैं कि ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस कैसे काम करता है, वे बेझिझक अगले सेक्शन को छोड़ सकते हैं। अन्यथा, आइए मूल बातों से शुरू करें!

पृष्ठभूमि

एक मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस, लघु बीसीआई के लिए , एक तंत्र है जो मस्तिष्क (इनपुट) से संकेतों को रिकॉर्ड करता है और एक कोड के माध्यम से इसे एक यांत्रिक/आभासी कमांड (आउटपुट) में स्थानांतरित करता है। जब मस्तिष्क के डेटा को लैपटॉप पर प्रदर्शित किया जाता है, तो मस्तिष्क डेटा के चुने हुए स्निपेट्स को संख्यात्मक डेटा में परिवर्तित कर दिया जाता है जिसे एक कोड में इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ब्लिंकिंग के संकेत बीसीआई में हेरफेर करने के लिए अधिक सुलभ संकेतों में से एक हैं। पलक झपकते समय, मस्तिष्क विद्युत गतिविधि उत्पन्न करता है जो मस्तिष्क द्वारा उत्पादित अन्य गतिविधि की तुलना में कई गुना बड़ी हो सकती है, जो ग्राफ़ में स्पष्ट स्पाइक का कारण बनती है।

तो आप इस डेटा के साथ या इस मामले में ब्लिंक के माध्यम से वीडियो गेम कैसे खेलेंगे? मान लीजिए, उदाहरण के लिए, आप क्रोम का प्रसिद्ध ऑफ़लाइन डायनासोर जंपिंग गेम खेलना चाहते हैं। अगला कदम ब्लिंकिंग के संख्यात्मक डेटा को वांछित आउटपुट से जोड़ना है, जैसे क्रोम टी-रेक्स गेम में कूदना। एक बार जब कोड हो जाता है और सिस्टम चल रहा होता है, तो हर बार जब आपका ब्रेनवेव वेव डेटा को एक संख्यात्मक संख्या से जोड़ता है, तो टी-रेक्स कूद जाएगा।

मस्तिष्क डेटा रिकॉर्ड करने के तरीकों में से एक को इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी) के रूप में जाना जाता है, एक गैर-इनवेसिव दृष्टिकोण जो आपके मस्तिष्क में विद्युत गतिविधि में अंतर को दस्तावेज करने के लिए इलेक्ट्रोड (धातु डिस्क) का उपयोग करता है। ईईजी एक प्रकार की रिकॉर्डिंग प्रणाली है जिसका उपयोग इस परियोजना में किया जाता है!

हर्ट्ज डेटा में मापा गया कच्चा ईईजी निम्नानुसार वर्गीकृत किया गया है:

• डेल्टा (4 हर्ट्ज से कम): नींद के सबसे गहरे स्तर में होता है।
• थीटा (4-8 हर्ट्ज): उच्च फोकस, ध्यान या आध्यात्मिक जागरूकता के दौरान। नींद के दौरान रिकॉर्ड करना सामान्य है।
• अल्फा (8-12 हर्ट्ज): आंखें बंद करके आराम करने के दौरान, आत्मनिरीक्षण, दिवास्वप्न या माइंडफुलनेस का अभ्यास करना।
• बीटा (13-30 हर्ट्ज): जब मस्तिष्क सक्रिय रूप से व्यस्त होता है।
• गामा (30 हर्ट्ज से अधिक): आरईएम के दौरान या जब मस्तिष्क किसी चीज पर बहुत अधिक केंद्रित होता है, तो आवेगपूर्ण रूप से हो सकता है। ये सबसे तेज दिमागी तरंगें पैदा करती हैं!

बीसीआई सिस्टम को सफलतापूर्वक विकसित करने के लिए ब्रेन वेव डेटा सिग्नल को लैपटॉप पर स्पष्ट रूप से दिखाया जाना चाहिए। लैपटॉप पर उनकी कल्पना करने के लिए हमें किसी प्रकार के उपकरण या सर्किट की आवश्यकता होती है। मैं इस पहले और महत्वपूर्ण चरण को पूरा करने के लिए सरस्वती की तरह एक हेडबैंड का आदेश दे सकता था। हालांकि, मैं खुद का परीक्षण करना चाहता था और इसके बजाय स्क्रैच से एक सर्किट बनाना चाहता था ।

सर्किट बनाने के लिए यह इंस्ट्रक्शंस गाइड है जिसका मैंने अनुसरण किया: DIY EEG (और ECG) Circui t by cah6। इनपुट nasion और inion पर रखे गए दो सक्रिय इलेक्ट्रोड से आता है । मास्टॉयड पर एक तीसरा इलेक्ट्रोड होता है जो ग्राउंडिंग इलेक्ट्रोड के रूप में कार्य करता है। बीसीआई के किसी भी उत्साही के लिए, हेडबैंड खरीदने के लिए यह एक कम खर्चीला विकल्प है। इसके अतिरिक्त, बीसीआई के घटकों की आपकी पूरी समझ में सर्किट एड्स का निर्माण करना चुनना।

इस परियोजना के लिए प्रयुक्त सामग्री:

• इंस्ट्रक्शंस में निर्दिष्ट सभी "इलेक्ट्रिकल" घटकों में विभिन्न प्रतिरोधक, कैपेसिटर, अतिरिक्त चिप्स, एक ध्वनि केबल और जम्पर तार शामिल हैं।
• ओपन-बीसीआई से गोल्ड कप इलेक्ट्रोड (किसी भी अन्य इलेक्ट्रोड को तब तक काम करना चाहिए जब तक वे कप इलेक्ट्रोड हैं)
• एक लैपटॉप: कोड और सर्किट से कनेक्शन के लिए
• अनुदेशक गाइड

नीचे पूरे सर्किट के लिए योजनाबद्ध है:

निर्माण प्रक्रिया के दौरान किसी भी भ्रम से बचने के लिए, यहां कुछ निर्देश दिए गए हैं जो निर्देशों में निर्दिष्ट नहीं हैं:

• सक्रिय इलेक्ट्रोड को AD620AN पिन 2 और 3 में प्लग किया जाता है और ग्राउंड इलेक्ट्रोड को सर्किट पर जमीन में प्लग किया जाता है (जैसा कि पिन 2 और 3 पर दो लाल रेखाओं द्वारा देखा जाता है)
• साउंड कार्ड लेबल वाला क्षेत्र साउंड केबल का एक सिरा है, और दूसरा सिरा लैपटॉप में जाता है।

सर्किट इलेक्ट्रोड को मस्तिष्क से गतिविधि को प्रभावी ढंग से रिकॉर्ड करने में सक्षम होना चाहिए। इसके लिए, आपको अपने सिर पर इलेक्ट्रोड को सुरक्षित करने के लिए किसी प्रकार की प्रवाहकीय क्रीम या यहां तक ​​कि इलेक्ट्रोड पेस्ट की आवश्यकता होती है। इलेक्ट्रोड पेस्ट का उपयोग करने के बजाय, मैंने इलेक्ट्रोड को सुरक्षित करने के लिए विद्युत टेप और प्रवाहकीय इलेक्ट्रोड क्रीम का उपयोग किया।

इस प्रकार के डेटा अधिग्रहण के साथ, इलेक्ट्रोड बहुत अधिक शोर लेने के लिए प्रवण होते हैं , जो मस्तिष्क से नहीं आने वाले इलेक्ट्रोड से उठाया गया कोई भी संकेत है। ईईजी रिकॉर्डिंग से शोर पहनने वाले के सिर के हिलने, आंखों के झपकने, मांसपेशियों में मरोड़ और बहुत कुछ से आ सकता है। इस सर्किट में अधिकांश शोर लगभग 60 हर्ट्ज होगा । इस कारण से, सर्किट में दो “ पायदान फिल्टर ” होते हैं, जो फिल्टर होते हैं जो एक आवृत्ति को कम करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, इस मामले में, लगभग 60 हर्ट्ज संकेत देते हैं ।

यह सर्किट मुख्य रूप से अल्फा तरंगों को 8-12 हर्ट्ज से मापता है। अल्फ़ा तरंगें आमतौर पर तब उत्पन्न होती हैं जब मन शांत होता है और जब आँखें बंद होती हैं तो अधिक मात्रा में उत्पन्न होती हैं।

प्रक्रिया के दौरान सबसे बड़ी चुनौतियां और भ्रम

इस सर्किट और निर्देशों में बेमेल त्रुटियों की भारी मात्रा थी। मुझे लगा कि इस परियोजना को पूरा करने में मुझे जितना समय लगेगा, उससे तीन गुना अधिक समय लगा।

लेकिन चिंता न करें, इस वजह से, मैं आपको उन सबसे बड़ी समस्याओं या अनिश्चितताओं के बारे में बताने जा रहा हूं जिन्हें मैंने खोजा है और उम्मीद है कि किसी का कुछ समय बच जाएगा!

1. पहला मुद्दा और यकीनन सबसे बड़ा यह है कि योजनाएँ शुरुआत में निर्दिष्ट भागों के अनुरूप नहीं हैं।

यह एक आरेख है कि सर्किट को कैसे पूरा दिखना चाहिए:

पहली नज़र में, यह देखने के लिए स्पष्ट है कि ये दोनों चित्र एक दूसरे के अनुरूप नहीं हैं। आरेख निर्देशों में निर्दिष्ट भागों का उपयोग करता है: 2x TL084CN चिप्स और एक AD620 चिप। हालाँकि, योजनाबद्ध TL084CN चिप्स के विकल्प के रूप में 5x LM358 चिप्स का उपयोग करता है। अब, निर्देशों का पालन करने पर यह भ्रम पैदा करता है। TL084CN चिप में प्रत्येक तरफ 7 पिन (कुल 14) हैं जबकि LM358 में प्रत्येक तरफ 4 (कुल 8) पिन हैं । गणित स्पष्ट रूप से काम नहीं करता है और चिप्स के अंदर अलग-अलग विन्यास हैं।

यहाँ संदर्भ के लिए LM358 पिनआउट की तुलना में TL084CN पिनआउट है :

जानकारी को LM358 से TL084CN चिप में स्थानांतरित करने में सक्षम होने के लिए हमें पिनआउट को समझने की आवश्यकता है। जो कुछ भी LM358 पिन आउट पर पिन 3 (पॉजिटिव) में प्लग किया गया है, उसे TL084CN चिप पर पिन 3 या पिन 5 (पॉजिटिव) में प्लग करने की आवश्यकता है। यह थोड़ा भ्रमित करने वाला है और पिनआउट के अन्य भागों के लिए लागू होने में अधिक समय लगता है।

2. दूसरी समस्या सर्किट और लैपटॉप के बीच उचित संबंध स्थापित करने की थी।

साउंड केबल वह चीज है जो अंततः दो घटकों के बीच संबंध बनाती है। केबल का एक किनारा पंजा क्लिप के माध्यम से सर्किट से जुड़ा होता है, जबकि दूसरे को लैपटॉप में प्लग किया जाता है।

उपयोग किया गया लैपटॉप मैकबुक एयर है (अधिकांश लैपटॉप के साथ काम करना चाहिए लेकिन इनपुट रणनीति को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है)। वोल्टेज में स्पाइक होने की स्थिति में त्वचा को किसी भी संभावित नुकसान को रोकने के लिए पीसी या किसी भी डिवाइस का उपयोग न करें जो सीधे दीवार प्लग से जुड़ा हो (अपने आप को चोट पहुंचाने से डरो मत! यह सबसे खराब स्थिति होगी) ).

इस्तेमाल किया गया केबल 3.5 TRS केबल है। अब यहीं से समस्या शुरू होती है...

जब मैंने सर्किट समाप्त किया और इसे लैपटॉप से ​​​​जोड़ने की कोशिश कर रहा था, कुछ नहीं हो रहा था! जब तक मैं यूट्यूब पर नहीं गया और मेरी मदद के लिए वीडियो देखना शुरू नहीं किया, तब तक मुझे यकीन था कि सर्किट में मेरी कोई त्रुटि है। मैंने देखा कि मेरे लैपटॉप से ​​कोई आवाज़ नहीं निकल रही थी और मेरे पास कोई ब्लूटूथ हेडफ़ोन कनेक्ट नहीं था। यह तब था जब मुझे एहसास हुआ कि लैपटॉप सर्किट को इनपुट के बजाय ध्वनि के आउटपुट के रूप में पढ़ रहा था।

मैंने दो घटकों के बीच संबंधों को बदलने के लिए कई अलग-अलग तरीकों से प्रयोग करने की कोशिश की और इसे इनपुट के रूप में इस्तेमाल किया।

1. मैकबुक के लिए टीआरएस से टीआरआरएस कन्वर्टर होना (असफल)
2. मैकबुक के लिए टीआरएस से यूएसबी-सी कन्वर्टर होना (असफल)
3. ऑडियो-मिमी के माध्यम से केबल को इनपुट के रूप में चुनने का प्रयास किया गया, हालांकि, केवल आउटपुट दिखाई देंगे।

मैं इस समस्या को 2 सप्ताह में हल करने की योजना बना रहा हूं और वर्तमान में इस चुनौती को दूर करने के लिए एक स्कूली शिक्षक के साथ काम कर रहा हूं। समाधान देखने के लिए वापस जांचें!

कोड

सर्किट से एकत्र किए गए डेटा को ईईजी तरंगों में संसाधित करने के लिए, हमें डेटा को कुछ दृश्य में लाने की जरूरत है, जिसे हम समझ सकें। कोड सर्किट द्वारा एकत्र किए गए डेटा को बदल देता है और इसे मस्तिष्क तरंगों के विभिन्न हर्ट्ज में समूहित करता है। कोड चलाने के लिए, आप प्रोसेसिंग खोल सकते हैं और एक स्केच डाउनलोड कर सकते हैं।

मस्तिष्क डेटा की कल्पना करने के लिए मैंने इस कोड को GitHub पर Tapan80048 से उपयोग किया। कोड को जाने के लिए बहुत अच्छा होना चाहिए, हालाँकि, इसे चलाने में सक्षम होने के लिए, लाइब्रेरी "न्यूनतम" को स्थापित करने की आवश्यकता है। कार्य कोड के साथ, यह पूरी प्रक्रिया का सबसे सरल चरण है!

परिणाम!

पहला कदम सर्किट को अपने लैपटॉप से ​​​​जोड़ना है। सुनिश्चित करें कि सर्किट चालू है और बैटरियों को ठीक से प्लग किया गया है। फिर इलेक्ट्रोड को अपने आयन, नेशन और मास्टॉयड से कनेक्ट करें । प्रसंस्करण पर कोड चलाने के बाद एक ग्राफ दिखाना चाहिए!

सर्किट के साथ उचित कनेक्शन के बिना ग्राफ ऐसा दिखता है। कोड वर्तमान में ग्राफ़ पर प्रदर्शित करने के लिए बाहरी शोर उठा रहा है। एक बार सर्किट जुड़ा हुआ है ( सही ढंग से ) ग्राफ अधिक सक्रिय तरंग दैर्ध्य में बदल जाता है जिसका उपयोग मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस बनाने के लिए किया जा सकता है (जैसे लेख की शुरुआत में उल्लिखित गेम!)

इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि कोई परियोजना सफल हुई या विफल (या प्रगति पर है !!), इसका अधिकतम लाभ उठाने के लिए एक प्रतिबिंब की आवश्यकता है।

• शुरुआत में, मुझे पूरा यकीन नहीं था कि मैं इसे बनाने में कैसे सफल होऊंगा। जैसा ऊपर बताया गया है कि मुझे इंजीनियरिंग में कोई अनुभव नहीं था। मुझे सीखना था कि योजनाबद्ध कैसे पढ़ना है, (और एक योजनाबद्ध भी क्या था!) मैं इंजीनियरिंग की मूल बातें सीखने में सक्षम था, कैसे समझूं, और यहां तक ​​कि योजना पर निर्माण भी कर पाया। यह वास्तव में आश्चर्यजनक है कि मैंने रास्ते में कितनी चीजें सीखीं। बिना सर्किट बनाने के कौशल से शुरुआत से सर्किट बनाने तक! इससे भी अधिक पागल सुधार, इस परियोजना की शुरुआत में मुझे यह भी यकीन नहीं था कि मुझे क्या कोड करना है। इसने मुझे आश्चर्यचकित कर दिया कि मुझे कोड पर सॉफ़्टवेयर स्थापित करने की आवश्यकता थी और यहां तक ​​​​कि कोड को काम करने के लिए लाइब्रेरी डाउनलोड करने की भी आवश्यकता थी। मैंने बहुत ज्ञान इकट्ठा किया क्योंकि मैंने इस परियोजना को आगे बढ़ाने का फैसला किया और मैं इससे ज्यादा खुश नहीं हो सकता था।
• मैंने उन लोगों से मदद मांगना सीखा जो मुझसे ज्यादा जानते थे। इस पूरी परियोजना के दौरान, मेरे स्कूल के एक शिक्षक ने मेरा मार्गदर्शन किया, जिन्होंने सर्किट को अंतिम रूप देने में मेरी मदद करने में बहुत समय लगाया। जब मेरे कोड के साथ समस्याएँ आईं, तो मैंने सहपाठियों से उनका पता लगाने में मदद करने में संकोच नहीं किया। खुद की मदद करने के लिए दूसरे लोगों के कौशल सेट का उपयोग करना सीखना महत्वपूर्ण है।
• दृढ़ संकल्प, धैर्य, दृढ़ संकल्प, धैर्य... मैं इसे पर्याप्त नहीं कह सकता। सर्किट के साथ समस्याओं के माध्यम से काम करते हुए मैंने अपनी डेस्क पर बैठकर जो घंटे बिताए, उन्हें पूरा करना कभी-कभी मुश्किल होता था। लगातार त्रुटियों की इतनी आवर्ती स्थितियों के बाद, हार मान लेना आसान है। हार न मानने का निर्णय व्यक्ति की मानसिकता को आगे बढ़ाता है, और मैं निश्चित रूप से कह सकता हूँ कि इसने मुझे उन्नत किया है।

उद्धृत कार्य

अनुदेशक, काह 6। "DIY EEG (और ECG) सर्किट।" अनुदेशक , अनुदेशक, 1 दिसंबर 2022,https://www.instructables.com/DIY-EEG-and-ECG-Circuit/.

रॉय सुचोलिकी, एमडी। "सामान्य ईईजी वेवफॉर्म।" अवलोकन, आवृत्ति, आकृति विज्ञान , मेडस्केप, 11 मार्च 2022,https://emedicine.medscape.com/article/1139332-overview.