ТИПОЛОГІЯ КОНСТРУКТИВНИХ РІШЕНЬ У ДИЗАЙНІ НЕЙРОКОМП’ЮТЕРНИХ ІНТЕРФЕЙСІВ
DOI:
https://doi.org/10.32782/uad.2026.2.38Ключові слова:
нейрокомп’ютерний інтерфейс, типологія, конструктивні рішення, ергономіка, нейротехнології, інвазивність, формоутворенняАнотація
У статті досліджується типологія конструктивних рішень у розробці нейрокомп’ютерних інтерфейсів (НКІ) як міждисциплінарного напряму, що поєднує нейронауки, інженерію та дизайн. Актуальність теми зумовлена швидким розвитком нейротехнологій, розширенням сфер їх практичного застосування та необхідністю формування цілісних підходів до проєктування пристроїв, орієнтованих на безпосередню взаємодію з нервовою системою людини. Метою дослідження є систематизація основних конструктивних рішень НКІ та визначення типологічних ознак, що можуть бути використані в дизайн-практиці для створення ефективних, безпечних і зручних у використанні інтерфейсів. Методологічну основу роботи становлять морфологічний аналіз, порівняльне дослідження сучасних зразків НКІ, а також типологічне моделювання конструктивних характеристик пристроїв. У межах дослідження проаналізовано неінвазивні, мінімально інвазивні та інвазивні системи, що відрізняються способом реєстрації нейросигналів, характером контакту з користувачем, форм-фактором, технологією виготовлення й функціональним призначенням. Встановлено, що для сучасних НКІ визначальними є не лише технічні параметри сигналозчитування, а й такі дизайн-фактори, як ергономічність, біосумісність, модульність, анатомічна відповідність, адаптивність до індивідуальних особливостей користувача та семантична нейтральність форми. У результаті дослідження запропоновано узагальнену типологію конструктивних рішень НКІ, яка охоплює три основні групи: інвазивні, мінімально інвазивні та неінвазивні системи. Доведено, що кожна з цих груп має власну логіку формоутворення, матеріально-технологічні обмеження та специфіку дизайн-організації. Окрему увагу приділено аналізу матеріалів, зокрема біосумісних металів, полімерів, гнучких субстратів та текстильних рішень, які впливають на комфорт користувача й довготривалу функціональність пристрою. Визначено, що конструктивна структура НКІ повинна забезпечувати баланс між точністю роботи системи, безпечністю, естетичною прийнятністю та можливістю персоналізації. Практичне значення роботи полягає у можливості використання запропонованої типології як методичної основи для подальшого проєктування нейрокомп’ютерних інтерфейсів. Отримані результати можуть бути застосовані під час розроблення нових пристроїв реабілітаційного, комунікаційного та дослідницького призначення
Посилання
Vidal J. J. Toward direct brain-computer communication. Annual review of biophysics and bioengineering. 1973. Vol. 2, no. 1. P. 157–180. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.bb.02.060173.001105
Eppinger S. D., Ulrich K. T. Product design and development. McGraw Hill Higher Education, 2003. 464 p.
Brain–computer interfaces for communication and control / J. R. Wolpaw et al. Clinical neurophysiology. 2002. Vol. 113, no. 6. P. 767–791. DOI: https://doi.org/10.1016/s1388-2457(02)00057-3
ISO 9241-210:2019. Ergonomics of human-system interaction – Part 210: Human-centred design for interactive systems. Geneva: International Organization for Standardization, 2019. 33 p.
Nicolas-Alonso L. F., Gomez-Gil J. Brain computer interfaces, a review. Sensors. 2012. Vol. 12, no. 2. P. 1211–1279. DOI: https://doi.org/10.3390/s120201211
Lopez-Gordo M., Sanchez-Morillo D., Valle F. Dry EEG electrodes. Sensors. 2014. Vol. 14, no. 7. P. 12847–12870. DOI: https://doi.org/10.3390/s140712847
Schalk G., Leuthardt E. C. Brain-Computer interfaces using electrocorticographic signals. IEEE reviews in biomedical engineering. 2011. Vol. 4. P. 140–154. DOI: https://doi.org/10.1109/rbme.2011.2172408
Lacour S. P., Courtine G., Guck J. Materials and technologies for soft implantable neuroprostheses. Nature reviews materials. 2016. Vol. 1, no. 10. DOI: https://doi.org/10.1038/natrevmats.2016.63
Minimally invasive endovascular stent-electrode array for high-fidelity, chronic recordings of cortical neural activity / T. J. Oxley et al. Nature biotechnology. 2016. Vol. 34, no. 3. P. 320–327. DOI: https://doi.org/10.1038/nbt.3428
Zander T. O., Kothe C. Towards passive brain–computer interfaces: applying brain–computer interface technology to human–machine systems in general. Journal of neural engineering. 2011. Vol. 8, no. 2. P. 025005. DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2560/8/2/025005
Chen R., Canales A., Anikeeva P. Neural recording and modulation technologies. Nature reviews materials. 2017. Vol. 2, no. 2. DOI: https://doi.org/10.1038/natrevmats.2016.93
Neurocognitive enhancement: what can we do and what should we do? / M. J. Farah et al. Nature reviews neuroscience. 2004. Vol. 5, no. 5. P. 421–425. DOI: https://doi.org/10.1038/nrn1390
Musk E. An integrated brain-machine interface platform with thousands of channels. Journal of medical internet research. 2019. Vol. 21, no. 10. P. e16194. DOI: https://doi.org/10.2196/16194
Story M. F. Maximizing usability: the principles of universal design. Assistive technology. 1998. Vol. 10, no. 1. P. 4–12. DOI: https://doi.org/10.1080/10400435.1998.10131955
Cogan S. F. Neural stimulation and recording electrodes. Annual Review of Biomedical Engineering. 2008. Vol. 10. P. 275–309. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.bioeng.10.061807.160518
Casson A. J. Wearable EEG and beyond. Biomedical engineering letters. 2019. Vol. 9, no. 1. P. 53–71. DOI: https://doi.org/10.1007/s13534-018-00093-6
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
