g.BCIsys는 인간의 뇌와 컴퓨터 간의 통신 채널을 제공하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)입니다. 정신 활동은 전기 활동을 포함하며, 이러한 전기생리 신호는 뇌파도(EEG)나 피질전도(ECoG)와 같은 기법으로 감지할 수 있습니다. BCI 시스템은 이러한 변화를 감지하여 제어 신호로 변환하는데, 이는 물체 이동, 편지 작성, 문 열기, TV 채널 변경, 제어 장치 및 기타 일상적인 가정 활동에 사용할 수 있습니다.

이는 이동성이 제한된 사람들이 독립성을 높이고, 의식 장애(DOC), 심각한 뇌 손상, 혹은 락인 증후군으로 고통받는 완전히 마비된 환자들이 환경과 소통할 수 있도록 돕습니다. 더 나아가, BCI 기술은 이 환자들의 남은 인지 기능을 평가하는 도구로 활용될 수 있습니다. BCI는 뇌졸중 후 운동 재활과 뇌 지도 작성 절차에도 사용됩니다.

g.tec의 BCI 시스템은 생체 신호 획득, 실시간 및 오프라인 생체 신호 분석, 데이터 분류 및 뉴로피드백에 필요한 모든 하드 및 소프트웨어 구성 요소를 포함하고 있습니다. BCI 시스템은 g.USBamp, g.HIamp 또는 g.Nautilus로 구성할 수 있습니다. g.HIsys와 함께라면 바이오 신호 데이터를 Simulink로 직접 읽을 수 있는 강력한 소프트웨어 패키지를 갖게 됩니다. Simulink 블록은 데이터를 시각화하고 저장하는 데 사용됩니다. 매개변수 추출 및 분류는 표준 Simulink 블록, g.HIsys 라이브러리 또는 자체 작성된 S-함수를 사용하여 수행할 수 있습니다. EEG 데이터 수집 후에는 g.BSanalysis, EEG, ECoG, CCEP 및 분류 도구 상자로 데이터를 분석할 수 있습니다. BCI 샘플 애플리케이션을 사용하면 몇 시간 내에 최첨단 BCI 실험을 개발할 수 있습니다.

PRODUCT HIGHLIGHTS Complete BCI research system for EEG and ECoG

Ready to go paradigms for spelling, robot and cursor control

Seamless integration of real-time experiments and off-line analysis

Open source paradigms let you make adaptations and develop applications easily

BCI technology proven across hundreds of subjects and labs

Recommended setup for a fully equipped BCI lab plan available

MATLAB/Simulink Rapid Prototyping environment speeds up development times from months to days

Runs with g.USBamp, g.HIamp or g.Nautilus technology

Zero class enabled for SSVEP, P300 and motor imagery

The only environment that supports all BCI approaches (P300, SSVEP/SSSEP, Motor Imagery, cVEP slow waves)

Integrates invasive and non-invasive stimulation for closed-loop experiments

Multi-device feature to record from multiple subjects or different g.tec biosignal amplifiers

AVAILABLE TOOLBOXES  Motor Imagery Common Spatial Patterns

Motor Imagery Common Spatial Patterns with FES

Code-based BCI

SSVEP

Hybrid

Ping Pong

EMG and EOG Control

Fusiform Face Area

Hyperscanning

Virtual Reality and Augmented Reality (P300 mastermind, cVEP space traveller, SSVEP smart home)

Visual P300

Vibro-tactile P300

Functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS)

운동 영상

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템의 가장 일반적인 유형 중 하나는 운동 영상(MI)에 의존합니다. 사용자는 오른손이나 왼손을 움직이는 것을 상상하도록 요청받습니다. 이로 인해 EEG 신호에서 특정 뇌 활동 패턴이 생성되며, 인공 분류기가 사용자가 상상한 손이 움직이는 것을 감지할 수 있도록 해석할 수 있습니다. 이 방법은 철자, 가상 환경 내비게이션, 커서, 휠체어, 보조기, 보철기 제어 등 다양한 의사소통 및 제어 목적으로 사용되어 왔습니다.

로봇 장치를 이용한 운동 재활

운동 영상(MI) 훈련은 수행에 대한 피드백이 제공되지 않더라도 뇌졸중 재활에서 효과적인 치료법으로 알려져 있습니다. 추가적인 실시간 피드백을 제공하면 헵 학습을 촉진하여 피질 가소성을 높이고 기능적 회복을 향상시킬 수 있습니다.

MI 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 재활 로봇이나 외골격과 연결할 수 있습니다. 사용자가 특정 유형의 움직임을 상상할 때, BCI 시스템은 이 움직임 이미지를 감지하고 피드백을 제공하는 장치를 트리거할 수 있습니다.

P300 EVENT-RELATED POTENTIAL

P300은 뇌파검사(EEG)로 감지할 수 있는 또 다른 뇌 활동 유형입니다. P300은 중요하면서도 상대적으로 드문 자극 후에 발생하는 뇌파 성분입니다. EEG 신호에서 P300은 자극 시작 후 300ms 후에 양의 파동으로 나타납니다. 전극은 후두부와 후두부에 배치되며, P300이 가장 두드러집니다.

MOTOR IMAGERY BASED PING PONG GAME

탁구를 할 때는 두 사람이 BCI 시스템에 연결되어 모터 영상으로 패들을 제어할 수 있습니다. 패들은 왼손 움직임의 상상력으로 위로, 오른손 움직임의 상상력으로 아래로 움직입니다. 이 알고리즘은 1인당 두 개의 EEG 채널에 해당하는 알파 및 베타 영역의 EEG 대역 특성을 추출합니다. 따라서 총 4개의 EEG 채널이 분석되고 분류됩니다.

HIGH-GAMMA MAPPING AND CONTROL

대부분의 BCI가 EEG에 의존하지만, 최근 연구에서는 ECoG 기반 BCI에 주목을 받고 있습니다. 최근 연구들은 이러한 장점 덕분에 ECoG가 유사한 EEG 기법보다 더 뛰어난 성능을 낼 수 있음을 여러 차례 입증했습니다. ECoG 기반 시스템은 EEG 시스템에 비해 다음과 같은 여러 장점을 가지고 있습니다:

• 더 높은 공간 해상도
• 더 높은 주파수 범위
• 아티팩트가 적습니다
• 사용 전에 젤을 바를 필요는 없습니다

ECoG 방법들은 BCI를 개선하고 신경과학의 근본적인 질문을 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 몇몇 시도는 ECoG와 '웅변 피질'을 지도화하려는 시도가 있습니다. 즉, 과학자들은 사람들이 서로 다른 단어나 음소를 말하는 동안 뇌의 언어 영역을 연구했습니다. 결과는 EEG 기반 방법보다 훨씬 더 많은 정보를 제공했으며, EEG BCI로는 불가능한 새로운 ECoG BCI에 영감을 주었습니다. 다른 연구들은 움직임과 관련된 뇌 활동을 탐구했습니다.

이 점은 EEG와 함께 매우 잘 연구되어 왔으며, 실제 및 상상 움직임이 8-12Hz 범위의 활동에 영향을 미친다는 잘 알려진 지배적 패러다임으로 이어졌습니다. ECoG 연구는 이것이 전체 그림의 일부에 불과하다는 것을 보여주었습니다. 움직임은 두피 EEG로는 감지할 수 없는 70-200 Hz 정도의 더 높은 주파수 대역에도 영향을 미칩니다. 이 고주파 대역은 더 집중적이며, EEG 방법보다 더 정밀하고 정확한 BCI를 얻을 수 있습니다.