ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

Why you should listen

Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.

After receiving his Ph.D  in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.

As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.

More profile about the speaker
Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com
TED2017

Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?

Mehdi Ordikhani-Seyedlar: အာရုံစိုက်တဲ့အခါ သင့်ဦးနှောက်အတွင်းမှာ ဘာတွေဖြစ်တတ်လဲ။

Filmed:
3,083,456 views

အာရုံစိုက်တာဟာ ကျွန်ုပ်တို့ စူးစိုက်တဲ့ အကြောင်းတင်မဟုတ်ပဲ ဒါဟာ ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ဦးနှောက်တွေက စစ်ထုတ်နေတာလည်းဖြစ်ပါတယ်။ လူတွေ စူးစိုက်ဖို့ ကြိုးစားစဉ် ဦးနှောက်အတွင်းက အဆင်တွေကို သုသေသနလုပ်ရင်းကနေ ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ဦးနှောက်နှင့် အာရုံကြောပညာရှင် Mehdi Ordikhani-Seyedlar ကနေပြီး ဦးနှောက်နဲ့ ကွန်ပြူတာကို ပိုနီးကပ်စွာ အတူတူထားကာ ADHD (အာရုံစိုက်မှု လျော့နည်းတဲ့ရောဂါ) ကို ကုသဖို့ အသုံးပြုနိုင်တဲ့ ပုံစံများကို တည်ဆောက်ရင်း ဆက်သွယ် စကာ​ပြောဆိုနိုင်စွမ်းကို ပျောက်ဆုံးသွားတဲ့ ဒီလူတွေကို ကူညီဖို့ မျှော်လင့်ပါတယ်၊ ဒီတိုတောင်းပြီး စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ ဟောပြောချက်ထဲက စိတ်လှုပ်ရှားစရာ သိပ္ပံအကြောင်းကို ပိုမိုနားဆင်လိုက်ပါဦး။
- Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Paying close attention to something:
0
760
2480
တစ်ခုခုကို အသေအချာ အာရုံစိုက်ရတာ၊
00:15
Not that easy, is it?
1
3280
1240
တကယ်တော့ မလွယ်ဘူးနော်။
00:17
It's because our attention is pulled
in so many different directions at a time,
2
5520
5016
ကျွန်တော်တို့ အာရုံစိုက်မှုဟာ တစ်ကြိမ်မှာ
အရမ်းများတဲ့ လမ်းကြောင်းစုံထဲ အဆွဲခံရကာ
00:22
and it's in fact pretty impressive
if you can stay focused.
3
10560
4080
တကယ်က သင်ဟာ စူးစိုက်နေနိုင်တယ်ဆိုရင်
အတော်လေး အထင်ကြီးစရာပါ။
00:28
Many people think that attention
is all about what we are focusing on,
4
16360
4056
အာရုံစိုက်တာဟာ ကျွန်တော်တို့ စူးစိုက်နေတဲ့
အရာလို့ လူတော်တော်များများ ထင်ကြပေမဲ့
00:32
but it's also about what information
our brain is trying to filter out.
5
20440
4800
ဒါဟာ ဦးနှောက်က စစ်ထုတ်နေတဲ့
အရာတွေအကြောင်းလည်း ဟုတ်ပါတယ်
00:38
There are two ways
you direct your attention.
6
26320
2720
သင့်အာရုံကို ဦးတည်ပေးဖို့
နည်းလမ်းနှစ်ခုရှိပါတယ်။
00:41
First, there's overt attention.
7
29600
1560
ပထမ ဗြောင်ကျတဲ့အာရုံစိုက်ခြင်းပါ
00:43
In overt attention,
you move your eyes towards something
8
31640
4136
ဗြောင်ကျတဲ့ အာရုံစိုက်ခြင်းမှာ
တစ်ခုခုကို အာရုံစိုက်ဖို့ မျက်လုံးတွေကို
00:47
in order to pay attention to it.
9
35800
1560
၎င်းဘက်ကို ရွှေ့ပါတယ်။
00:50
Then there's covert attention.
10
38360
1976
နောက်ပြီး တိတ်တခိုး အာရုံစိုက်ခြင်းပါ။
00:52
In covert attention,
you pay attention to something,
11
40360
4016
တိတ်တခိုး အာရုံစိုက်ခြင်းမှာ
တစ်ခုခုကို အာရုံစိုက်ပေမဲ့
00:56
but without moving your eyes.
12
44400
1560
မျက်လုံးတွေကိုတော့ မရွှေ့ပါဘူး။
00:59
Think of driving for a second.
13
47040
1640
ကားမောင်းတာကို ခဏလောက်တွေးကြည့်ပါ။
01:02
Your overt attention,
your direction of the eyes,
14
50960
3016
သင့်ရဲ့ ဗြောင်ကျတဲ့ အာရုံစိုက်ခြင်း
မျက်လုံးတွေရဲ့ ဦးတည်ရာဟာ
01:06
are in front,
15
54000
1656
ရှေ့မှာပါ။
01:07
but that's your covert attention
16
55680
1776
ဒါပေမဲ့ တိတ်တခိုး အာရုံစိုက်ခြင်းမှာ
01:09
which is constantly scanning
the surrounding area,
17
57480
3080
ပတ်ဝန်းကျင် ဧရိယာကို
အမြဲ အနှံ့ကြည့်နေတော့
01:13
where you don't actually look at them.
18
61600
1880
ဒါတွေကို တကယ်ကြည့်နေတာ မဟုတ်ပါဘူး။
01:17
I'm a computational neuroscientist,
19
65519
1937
ကျွန်တော်က ကွန်ပြူတာ အာရုံကြောပညာရှင်ပါ။
01:19
and I work on cognitive
brain-machine interfaces,
20
67480
3096
ဦးနှောက် စက် သိမှတ်မှု ကြားခံတွေ
(သို့) ဦးနှောက်နဲ့ စက်
01:22
or bringing together
the brain and the computer.
21
70600
3040
အတူတူတွဲပေး ရာမှာ လုပ်ကိုင်ပါတယ်။
01:26
I love brain patterns.
22
74720
1600
ဦးနှောက်အဆင်တွေကို သဘောကျတယ်။
ဒါတွေဟာ ကျွန်တော်တို့အတွက် အရေးပါတယ်
01:28
Brain patterns are important for us
23
76720
1696
01:30
because based on them
we can build models for the computers,
24
78440
3496
အကြောင်းက ဒါတွေကို အခြေခံပြီး ကွန်ပြုတာတွေ
အတွက် ပုံစံငယ်တွေဆောက်နိုင်ပြီး
01:33
and based on these models
25
81960
1416
ဒီပုံစံငယ်တွေကို အခြေခံပြီး
01:35
computers can recognize
how well our brain functions.
26
83400
4216
ကွန်ပြူတာတွေ ကျွန်တော်တို့ ဦးနှောက်
ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်ပုံကို မှတ်မိနိုင်လို့ပါ
01:39
And if it doesn't function well,
27
87640
1600
ဒါက ကောင်းမွန်စွာ အလုပ်မလုပ်ရင်
01:42
then these computers themselves
can be used as assistive devices
28
90080
3920
ဒီကွန်ပြူတာတွေကို ကုထုံးတွေအတွက်
အကူကိရိယာတွေအဖြစ်
01:46
for therapies.
29
94760
1200
သုံးနိုင်ပါတယ်။
01:48
But that also means something,
30
96480
1640
ဒါပေမဲ့ ဒါက တစ်ခုခု ဆိုလိုသေးတယ်၊
01:51
because choosing the wrong patterns
31
99360
2496
အကြောင်းက မှားယွင်းတဲ့ အဆင်တွေကို
ရွေးချယ်ခြင်းဟာ
01:53
will give us the wrong models
32
101880
1896
ကျွန်တော်တို့ကို ပုံစံအမှားတွေပေးတ​ော့
01:55
and therefore the wrong therapies.
33
103800
1656
ကုထုံးအမှားတွေဖြစ်ပါလိမ့်မယ်။
01:57
Right?
34
105480
1200
ဟုတ်တယ်နော်။
01:59
In case of attention,
35
107640
1656
အာရုံစိုက်ခြင်း ကိစ္စမှာ
02:01
the fact that we can
36
109320
1280
အာရုံစိုက်မှုကို
02:03
shift our attention not only by our eyes
37
111800
3496
မျက်လုံးတွေကနေ
ရွေ့နိုင်တယ်ဆိုတဲ့ အချက်တင်မက
02:07
but also by thinking --
38
115320
1320
တွေးခြင်းနဲ့လည်း
02:09
that makes covert attention
an interesting model for computers.
39
117440
4080
တိတ်တခိုးအာရုံစိုက်မှုကို ကွန်ပြူတာတွေ
အတွက် စိတ်ဝင်စားစရာ ပုံစံ ဖန်တီးနိုင်တယ်။
02:14
So I wanted to know
what are the brainwave patterns
40
122280
3456
ဒီတော့ ကျွန်တော်သိချင်တာက
သင်ဟာ ဗြောင်ကျကျ (သို့)
02:17
when you look overtly
or when you look covertly.
41
125760
3680
တိတ်တခိုးကြည့်တဲ့အခါ ဦးနှောက်လှိုင်း
အဆင်တွေက ဘာတွေလဲဆိုတာပါ။
02:22
I set up an experiment for that.
42
130440
1760
ဒါအတွက် စမ်းသပ်မှုတစ်ခု တည်လိုက်တယ်။
02:24
In this experiment
there are two flickering squares,
43
132960
2736
ဒီစမ်းသပ်မှုမှာ မှိတ်တုတ်
ဖြစ်နေတဲ့ စတုရန်း နှစ်ခုရှိပြီး
02:27
one of them flickering
at a slower rate than the other one.
44
135720
3360
တစ်ခုက အခြားတစ်ခုထက်
မှိတ်တုတ်နှုန်း ပိုနှေးပါတယ်။
02:32
Depending on which of these flickers
you are paying attention to,
45
140600
3816
သင်အာရုံစိုက်နေတဲ့ ဒီမှိတ်တုတ်အလင်းရောင်
တွေ အပေါ်မူတည်ပြီး
02:36
certain parts of your brain
will start resonating in the same rate
46
144440
3960
သင့်ဦးနှောက်ရဲ့ အချို့အပိုင်းတွေဟာ
ဒီမှိတ်တုတ်အလင်းနှုန်းအတိုင်း
02:41
as that flickering rate.
47
149200
1440
အလားတူနှုန်းနဲ့ အသံဟိန်းပါတယ်။
02:44
So by analyzing your brain signals,
48
152000
2936
ဒါနဲ့ သင့်ဦးနှောက် အချက်ပြတွေကို
စိစစ်ရင်းကနေ
02:46
we can track where exactly
you are watching
49
154960
3040
သင်ဘယ်ကို ကြည့်နေတယ်
(သို့) ဘာကို အာရုံစိုက်နေတယ်ဆိုတာ
02:50
or you are paying attention to.
50
158760
1560
ခြေရာခံနိုင်ပါတယ်။
02:55
So to see what happens in your brain
when you pay overt attention,
51
163000
4216
ဒီတော့ ဗြောင်ကျတဲ့ အာရုံစိုက်မှုလုပ်တဲ့အခါ
သင့်ဦးနှောက်မှာ ဖြစ်ပေါ်တာကိုမြင်ဖို့
02:59
I asked people to look directly
in one of the squares
52
167240
3256
လူတွေကို ဒီစတုရန်းတစ်ခုကို
တည့်တည့်ကြည့်ခိုင်းပြီး
03:02
and pay attention to it.
53
170520
1280
ဒါကို အာရုံစိုက်ခိုင်းတယ်။
03:04
In this case, not surprisingly,
we saw that these flickering squares
54
172760
5296
ဒီကိစ္စမှာ အံဩစရာမရှိတာက ဒီမှိတ်တုတ်
စတုရန်းတွေဟာသူတို့ ဦးနှောက်အချက်ပြတွေမှာ
03:10
appeared in their brain signals
55
178080
1936
ပေါ်လာတာကို မြင်ရတာပါ။
03:12
which was coming
from the back of their head,
56
180040
2360
ဒါက သူ့တို့ ခေါင်းနောက်ကနေလာပြီး
03:15
which is responsible for the processing
of your visual information.
57
183560
3400
သင့်ရဲ့ အမြင်ပိုင်း သတင်းအချက်အလက်ရဲ့
ဖြစ်စဉ်အတွက် တာဝန်ရှိပါတယ်။
03:20
But I was really interested
58
188280
2336
ဒါပေမဲ့ တကယ်စိတ်ဝင်စားမိတာက
03:22
to see what happens in your brain
when you pay covert attention.
59
190640
3160
တိတ်တခိုး အာရုံစိုက်တဲ့အခါ သင့်
ဦးနှောက်ထဲမှာ ဖြစ်ပျက်တာကို ကြည့်ဖို့ပါ။
03:26
So this time I asked people
to look in the middle of the screen
60
194480
3896
ဒီတစ်ခါမှာတော့ လူတွေကို မျက်နှာပြင်
အလယ်ကို ကြည့်ခိုင်းပြီး
03:30
and without moving their eyes,
61
198400
1880
သူတို့ မျက်လုံးတွ​ေ မရွှေ့ပဲ
03:33
to pay attention
to either of these squares.
62
201120
2720
ဒီစတုရန်း တစ်ခုခုကို
အာရုံစိုက်ဖို့ပြောပါတယ်။
03:37
When we did that,
63
205120
1616
ဒါကို လုပ်တဲ့အခါ
03:38
we saw that both of these flickering rates
appeared in their brain signals,
64
206760
3936
ဒီမှိတ်တုတ်နှုန်း နှစ်ခုလုံးဟာ သူတို့ရဲ့
ဦးနှောက် အချက်ပြတွေမှာ ပေါ်တာ တွေ့ရတယ်။
03:42
but interestingly,
65
210720
1200
ဒါ​ေပမဲ့ စိတ်ဝင်စားစရာက
03:44
only one of them,
which was paid attention to,
66
212640
3536
အာရုံစိုက်တဲ့ သူတစ်ယောက်ပဲ
ပိုအားကောင်းတဲ့ အချက်ပြမှုတွေရှိတာကြောင့်
03:48
had stronger signals,
67
216200
1656
ဦးနှောက်ထဲက အရာက အခြေခံအားဖြင့်
03:49
so there was something in the brain
68
217880
2256
ရှေ့ဦးပိုင်း ဧရိယာရဲ့ခလုတ်ဖွင့်တာဖြစ်အောင်
03:52
which was handling this information
69
220160
2536
ဒီသတင်းအချက်အလက်ကို ကိုင်တွယ်တဲ့
03:54
so that thing in the brain was basically
the activation of the frontal area.
70
222720
6200
ဦးနှောက်ထဲမှာ တစ်ခုခုရှိနေတာပါ။
04:02
The front part of your brain
is responsible
71
230440
2976
သင့်ဦးနှောက်ရဲ့ အရှေ့ပိုင်းဟာ
လူသားတစ်ဦးအဖြစ်
04:05
for higher cognitive functions as a human.
72
233440
2880
ပိုမြင့်မားတဲ့ သိမှတ်မှု လုပ်ဆောင်ချက်
တွေအတွက် တာဝန်ယူတယ်။
04:09
The frontal part,
it seems that it works as a filter
73
237160
4440
ရှေ့ဦးပိုင်းဟာ
အစစ်တစ်ခုလို လုပ်ဆောင်ပုံရပါတယ်။
04:14
trying to let information come in
only from the right flicker
74
242640
4376
သင်အာရုံစိုက်နေတဲ့ မှန်ကန်တဲ့ မှိတ်တုတ်
အလင်းကနေပဲ သတင်းအချက်အလက်
04:19
that you are paying attention to
75
247040
1640
ပေးဝင်ဖို့ ကြိုးစားရင်းနဲ့
04:21
and trying to inhibit the information
coming from the ignored one.
76
249400
3960
ဂရုမထားတဲ့ တစ်ခုဆီက လာတဲ့ သတင်း
အချက်အလက်ကို တားဆီးဖို့ ကြိုးစားနေတာပါ။
04:27
The filtering ability of the brain
is indeed a key for attention,
77
255400
5296
ဦးနှောက်ရဲ့ မှိတ်တုတ် အစွမ်းက တကယ်တော့
အာရုံစိုက်တာအတွက် အခရာပါ။
04:32
which is missing in some people,
78
260720
2776
ဒါက လူတစ်ချို့မှာ ပျောက်နေပါတယ်။
04:35
for example in people with ADHD.
79
263520
2480
ဥပမာ ADHD ရှိတဲ့ လူတွေပေါ့။
04:38
So a person with ADHD
cannot inhibit these distractors,
80
266640
5016
ဒီတော့ ADHD ရှိတဲ့ လူတစ်ယောက်ဟာ
ဒီအာရုံပျက်တာတွေကို မတားဆီးနိုင်တာကြောင့်
04:43
and that's why they can't focus
for a long time on a single task.
81
271680
4760
အလုပ်တစ်ခုတည်းကို
ကြာရှည် မစူးစိုက်နိုင်ပါဘူး။
04:49
But what if this person
82
277600
1536
ဒါပေမဲ့ ဒီလူဟာ
04:51
could play a specific computer game
83
279160
3536
သူ့ဦးနှောက်ကို ကွန်ပြူတာနဲ့ ဆက်ထားတဲ့
04:54
with his brain connected to the computer,
84
282720
2880
သီးသန့် ဂိမ်းတစ်ခုကို ကစားနိုင်ပြီး
04:58
and then train his own brain
85
286440
2120
ဒါက ဒီအာရုံပျက်တာတွေကို တားဆီးဖို့
05:01
to inhibit these distractors?
86
289360
2440
သူ့ဦးနှောက်ကို လေ့ကျင့်ပေးရင်ရော။
05:05
Well, ADHD is just one example.
87
293680
2480
ADHD က ဥပမာတစ်ပါပဲ။
05:09
We can use these cognitive
brain-machine interfaces
88
297200
3256
ဒီသိမှတ်မှု ဦနှောက် စက် ကြားခံတွေကို
အခြားသိမှတ်မှု နယ်ပယ်များစွာမှာ
05:12
for many other cognitive fields.
89
300480
2200
သုံးနိုင်ပါတယ်။
05:15
It was just a few years ago
90
303760
1776
လွန်ခဲ့တဲ့ နှစ်အနည်းငယ်ကပါ။
05:17
that my grandfather had a stroke,
and he lost complete ability to speak.
91
305560
5720
ကျွန်တော့အဖိုး လေဖြတ်ခဲ့တယ်
စကားပြောဖို့ အစွမ်း လုံးဝပျောက်သွားတယ်။
05:24
He could understand everybody,
but there was no way to respond,
92
312640
3336
သူဟာ လူတိုင်းကို နားလည်နိုင်ပေမဲ့
တုံပြန်ဖို့ နည်းလမ်းမရှိခဲ့ဘူး။
05:28
even not writing
because he was illiterate.
93
316000
2480
သူက စာမတတ်တော့
ရေးတောင် မရေးနိုင်ခဲ့ဘူး။
05:32
So he passed away in silence.
94
320000
2520
ဒါနဲ့ သူ တိတ်တဆိတ်ပဲ ကွယ်လွန်သွားတယ်။
05:36
I remember thinking at that time:
95
324800
2336
အဲဒီအချိန်က တွေးတာကို အမှတ်ရမိတယ်။
05:39
What if we could have a computer
96
327160
3896
ကျွန်တော်တို့မှာ သူ့အတွက် စကားပြော
ပေးနိုင်တဲ့ ကွန်ပြူတာတစ်လုံး
05:43
which could speak for him?
97
331080
1360
ရှိနိုင်မယ်ဆိုရင်ရော။
05:45
Now, after years that I am in this field,
98
333840
2216
အခု ဒီနယ်ပယ်မှာရှိတာ နှစ်တွေကြာပြီးနောက်
05:48
I can see that this might be possible.
99
336080
2320
ဒါဟာ ဖြစ်နိုင်လောက် တယ်လို့
မြင်နိုင်ပါတယ်။
05:52
Imagine if we can find brainwave patterns
100
340240
2856
လူတွေဟာ ပုံရိပ်တွေ (သို့) စာလုံးတွေကို
တောင်မှ တွေးတဲ့အခါ
05:55
when people think
about images or even letters,
101
343120
3440
ဦးနှောက်လှိုင်းအဆင်တွေကို ရှာတွေ့နိုင်
မလားလို့ စိတ်ကူးကြည့်ပါ။
05:59
like the letter A generates
a different brainwave pattern
102
347720
2936
ဥပမာ စာလုံး A ဟာ B နဲ့ မတူတဲ့
ဦးနှောက်လှိုင်းအဆင်တစ်ခု
06:02
than the letter B, and so on.
103
350680
1720
ထုတ်လား စသည်ဖြင့်ပေါ့။
06:04
Could a computer one day
communicate for people who can't speak?
104
352960
3680
တစ်နေ့ ကွန်ပြူတာတစ်လုံးဟာ စကားမပြောနိုင်
သူတွေအတွက် ဆက်သွယ်ပေးနိုင်မလား။
06:09
What if a computer
105
357640
1440
အကယ်၍ ကွန်ပြူတာတစ်လုံးက
06:11
can help us understand
the thoughts of a person in a coma?
106
359960
4560
မေ့မြောနေတဲ့လူရဲ့ အတွေးတွေကို နားလည်ဖို့
ကျွန်တော်တို့ကို ကူညီနိုင်မယ်ဆိုရင်ရော။
06:17
We are not there yet,
107
365840
1616
အဲဒီထိ ကျွန်တော်တို့ မရောက်သေးဘူး၊
06:19
but pay close attention.
108
367480
2736
ဒါပေမဲ့ အနီးကပ် အာရုံစိုက်ပါ။
06:22
We will be there soon.
109
370240
1696
မကြာခင် ကျွန်တော်တို့ ရောက်မှာပါ။
06:23
Thank you.
110
371960
1496
ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။
06:25
(Applause)
111
373480
5632
(လက်ခုပ်သံများ)
Translated by sann tint
Reviewed by Myo Aung

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

Why you should listen

Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.

After receiving his Ph.D  in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.

As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.

More profile about the speaker
Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com