Wykorzystanie wirtualnej rzeczywistości (VR) w badaniu sygnałów biomedycznych
Karina Maciejewska1
Instytut Inżynierii Biomedycznej, Wydział Nauk Ścisłych i Technicznych, Uniwersytet Śląski w Katowicach, ul. Bankowa 12, 40-007 Katowice
Sygnały biomedyczne są cennym narzędziem w neuroinżynierii i neuronauce. Pozwalają mierzyć aktywność fizjologiczną ludzkiego ciała, co może być wykorzystywane w interfejsach mózg-maszyna (BMI), interakcjach człowiek-robot lub w celu lepszego kontrolowania neuroprotez. Elektroencefalografia (EEG) jest wykorzystywana do badania aktywności elektrycznej mózgu. Inne sygnały fizjologiczne, takie jak elektrokardiografia (EKG), elektromiografia (EMG), oddychanie lub aktywność elektrodermalna (EDA), dostarczają dodatkowych informacji o obwodowym układzie nerwowym. Zazwyczaj takie sygnały biomedyczne są mierzone w ściśle kontrolowanym, statycznym środowisku, w którym uczestnicy pozostają nieruchomi. Jeśli badanie koncentruje się na reakcjach mózgu na bodźce, mierzone są poznawcze potencjały wywołane (ERP). ERP to potencjały mózgowe zsynchronizowane czasowo z bodźcami prezentowanymi na dwuwymiarowym ekranie komputera (w modalności wzrokowej) lub w słuchawkach (w modalności słuchowej). Jednak te sztuczne warunki mogą wpływać na możliwość uogólnienia rezultatów badań. Integracja technologii VR z badaniami wykorzystującymi sygnały biomedyczne zwiększa trafność ekologiczną przy jednoczesnym zachowaniu rygoru naukowego. Najwygodniejszym rozwiązaniem są wyświetlacze montowane na głowie uczestnika (HMD). Jednak w badaniach EEG, HMD mogą powodować artefakty mechaniczne i/lub elektromagnetyczne. Dzieje się tak, ponieważ mogą one wywierać siłę mechaniczną na elektrody, podczas gdy częstotliwość odświeżania i transmisji mogą wpływać na charakterystykę widmową EEG. Może to prowadzić do pogorszenia jakości sygnału EEG. W tym wykładzie przedstawię nasze ostatnie badania dotyczące wpływu VR HMD na EEG i ERP. Taka ocena wpływu VR na jakość sygnału EEG podczas eksperymentów neuropoznawczych jest niezbędna do prawidłowej interpretacji danych EEG w badaniach, które wykorzystują narzędzia do symulacji rzeczywistych procesów neuropoznawczych.
