Привет, это Neiry, создатели BCI-интерфейса Headband Pro, ПО и API Capsule для работы с ним. Расскажем, как устроены наши устройства с инженерной точки зрения.
Большинство метрик, которые получает от мозга Headband Pro, основаны на выделении различных особенностей из сигнала ЭЭГ. Напряжение, регистрируемое в каждом ЭЭГ-канале, — разность электрических потенциалов между активным и референтным электродами. Сигнал проходит через усилитель, оцифровывается АЦП, дальше работа идёт с цифровым сигналом.
Оборудование для получения ЭЭГ-сигнала использует гелевые и сухие электроды. Устройств, которые дают качественный сигнал с сухими электродами, как у нас, немного. Нам пришлось решить ряд задач, чтобы Headband Pro хорошо справлялся со своей задачей — от разработки схемотехнических решений, которые снижают влияние электромагнитных наводок на устройство при измерении, до выбора материалов и сплавов электродов.
А ещё наши устройства — для повседневной жизни. Поэтому важнейшая для нас часть в ЭЭГ-сигнале — низкий уровень антропогенных или физиологических помех перед дальнейшей классификацией.
Мы по праву гордимся итоговыми метриками, например классификатором психофизиологических состояний на основе комбинированных данных ЭЭГ и ФПГ. Подходы к анализу соответствующих сигналов по отдельности уже хорошо известны. Анализ «на стыке» — обширное поле для исследований и разработок. Хотите в них поучаствовать? Присоединяйтесь к хакатону BCI Hack Moscow, регистрация открыта до 15 сентября.
