Real-time brain mapping for treating substance abuse using neurofeedback

Abstract

Physiological sensors attached to a body become more and more integrated into the daily routine of everyone's life. Since physiological sensors become cheaper and more compact, analyzing the state of the body is possible for everyone. Biofeedback describes a practice, that uses physiological sensors to expose the measurements in a visualized manner to the user. This feedback can be used to train mind and body to reach or avoid certain states. A subcategory of biofeedback is neurofeedback, which concerns with brain activity measurements. Brain activity is made available to a corresponding person, so that the person is able to train its brain towards a desired state. A lot of data is produced, which is hard to interpret manually in real-time. Finding patterns to detect neuropsychiatric diseases like Alzheimer, Parkinson or drug addiction requires an extensive analysis of the collected data. This thesis explains what bio- and neurofeedback is and provides an extensive analysis of related research, including a brief introduction about bioelectromagnetism and drug addiction. Furthermore, the effects of drug addiction on the brain will be explained. A big amount of data is generated by the brain activity measurement process. Suitable visualization modalities for interpretation are therefore required. This thesis also presents visualizations of the measured brain activity in real-time to make the data instantly available to a person interested in interpretation. Rather than just visualizing the electrical activity at certain spots, this thesis also proposes a visualization which makes the original electrical source visible which is responsible for the current measurements. This is useful when a person is interested for the reason of electrical activity at certain measurement spots. Neuropsychiatric diseases, especially drug addiction or Alzheimer, can be recognized and treated better. This thesis also explains the used and developed visualization algorithms. The technical realization is explained in detail which includes the implementation of a brain-computer interface, the utilization of an electrode placement system and the verification of the correctness of the implemented algorithms using neuromore Studio as base platform. On top of that, a neurofeedback session for treating drug addiction is performed to evaluate the usefulness of the developed visualizations. Eight participants took part in the study, which showed that the implemented algorithms can be used to interpret the impact of defined situations on the brain. Significant visual changes in brain activation could be found throughout most participants.

Am Körper angebrachte physiologische Sensoren integrieren sich immer mehr in den Alltag der Menschen. Begünstigt wird dieser Prozess durch günstiger und kompakt werdender physiologischer Sensoren, die jedem die Analyse des körperlichen Zustands ermöglichen. Biofeedback beschreibt das Benutzen von physiologischen Sensoren, um die gemessenen Werte mit Hilfe einer Visualisierung dem Benutzer zur Verfügung zu stellen. Dieses Feedback kann benutzt werden um bestimmte körperliche Zustände durch Training zu erreichen oder zu vermeiden. Eine Unterkategorie von Biofeedback ist Neurofeedback, welches sich mit dem Messen der Gehirnaktivität beschäftigt. Diese Gehirnaktivitäten werden einer korrespondierenden Person zur Verfügung gestellt, so dass die Person das Gehirn für einen bestimmten Zustand trainieren kann. Eine grosse Menge an Daten wird produziert, was es unmöglich macht diese in Realzeit zu interpretieren. Eine genaue Analyse der gesammelten Daten ist notwendig um neuropsychatrische Krankheiten wie Alzheimer, Parkinson und Drogenabhängigkeit zu diagnostizieren. Diese Arbeit erklärt was Bio- und Neurofeedback ist und bietet eine Literaturrecherche inklusive einer kurzen Einführung in das Themengebiet Bioelektromagnetismus und Drogenabhängigkeit. Ferner wird erklärt wie sich Drogenabhängigkeit auf das Gehirn auswirkt. Aufgrund der grossen Menge an generierten Daten durch das Messen der Gehirnaktivitäten werden geeignete Visualisierungsmodalitäten für die Interpretation notwendig. Diese Arbeit präsentiert Visualisierungen für die gemessenen Gehirnaktivitäten, welche sofort und in Realzeit einer Person zur Verfügung gestellt werden kann. Anstatt nur die Aktivität an bestimmten Messstellen zu visualisieren, bietet diese Arbeit auch eine Visualisierung um den Ursprung elektrischer gemessener Aktivität zu finden, welche für die Messung verantwortlich ist. Dies ist nützlich, wenn eine Person für den Grund einer elektrischen Aktivierung an bestimmten Stellen interessiert ist. Neuropsychiatrische Krankheiten, speziell Drogenabhängigkeit und Alzheimer, können erkannt und effizienter behandelt werden. Diese Arbeit erklärt die benutzten und entwickelten Algorithmen bezüglich der Umsetzung der Visualisierungen. Die technische Umsetzung wird detailliert aufgeführt, welche die Implementierung einer Gehirn-Computer Schnittstelle, die Definition eines Algorithmus zur Platzierung von Elektroden und einer Verifikation für die Korrektheit der implementierten Algorithmen beinhaltet, bei der neuromore Studio als Basisplattform benutzt wird. Eine Neurofeedback Sitzung zur Behandlung von drogenabhängigen Menschen wird vorgeschlagen um die Nützlichkeit der Visualisierungen zu zeigen. Acht Personen nahmen an der Studie teil, welche zeigt, dass die Algorithmen für die Interpretation von Gehirnaktivitäten benutzt werden können. Signifikante visuelle Unterschiede bezüglich der neuronalen Aktivierung konnten bei den meisten Teilnehmern festgestellt werden.