Interfaz de Máquina Cerebro Could Assistir a Individuos Con Parálisis

Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un dispositivo wearable de máquina cerebro (BMI) que podría mejorar la calidad de vida de las personas con disfunción motora o parálisis. Incluso podría ayudar a aquellos con síndrome de encierro, que es cuando una persona no puede moverse o comunicarse a pesar de estar consciente.

El equipo estuvo liderado por el laboratorio de Woon-Hong Yeo en el Instituto de Tecnología de Georgia y incluyó investigadores de la Universidad de Kent en el Reino Unido y la Universidad Yonsei en la República de Corea. El equipo combinó electrónica de cuero cabelludo suave inalámbrica y realidad virtual en un solo sistema de BMI. El sistema permite a los usuarios controlar una silla de ruedas o un brazo robótico solo imaginando acciones.

El nuevo BMI se detalló en la revista Advanced Science el mes pasado.

Un Dispositivo Más Cómodo

Yeo es profesor asociado en la Escuela de Ingeniería Mecánica George W. Woodruff.

“La principal ventaja de este sistema para el usuario, en comparación con lo que existe actualmente, es que es suave y cómodo de usar, y no tiene cables”, dijo Yeo.

Los sistemas de BMI pueden analizar señales de cerebro y transmitir la actividad neural en comandos, lo que permite a los individuos imaginar acciones para que el BMI las lleve a cabo. La electroencefalografía, o EEG, es el método no invasivo más común para adquirir las señales, pero a menudo requiere un casco de cráneo con muchos cables.

Para usar estos dispositivos, se requiere el uso de geles y pastas para mantener el contacto con la piel, y todo este conjunto es tedioso y incómodo para el usuario. Además, los dispositivos a menudo tienen una mala adquisición de señales de debido a la degradación del material y los artefactos de movimiento, que son causados por cosas como rechinar los dientes. Este tipo de ruido aparecerá en los datos del cerebro, y los investigadores deben filtrarlo.

Aprendizaje Automático y Realidad Virtual

El sistema de EEG portátil diseñado por el equipo mejora la adquisición de señales de gracias a la integración de electrodos de aguja microscópica interceptable con circuitos inalámbricos suaves. Para medir las señales de cerebro, es crucial que el sistema determine qué acciones desea realizar el usuario. Para lograr esto, el equipo se basó en un algoritmo de aprendizaje automático y un componente de realidad virtual.

Las pruebas realizadas por el equipo involucraron a cuatro sujetos humanos, y el próximo paso es probarlo en personas discapacitadas.

Yeo también es director del Centro de Interfaces e Ingeniería Centrada en el Ser Humano de Georgia Tech, así como miembro del Instituto Petit de Bioingeniería y Bio-ciencia.

“Esto es solo una primera demostración, pero estamos emocionados con lo que hemos visto”, dijo Yeo.

En 2019, el mismo equipo presentó una interfaz de máquina cerebro EEG wearable suave, y el trabajo incluyó a Musa Mahmood, quien fue el autor principal de esa investigación y la nueva.

“Esta nueva interfaz de máquina cerebro utiliza un paradigma completamente diferente, que implica acciones motoras imaginadas, como agarrar con una o ambas manos, lo que libera al sujeto de tener que mirar demasiados estímulos”, dijo Mahmood.

El estudio de 2021 involucró a los usuarios demostrando un control preciso de ejercicios de realidad virtual con sus pensamientos, o imaginación motora.

“Las promociones virtuales han demostrado ser muy útiles”, dijo Yeo. “Aceleran y mejoran la participación y precisión del usuario. Y pudimos grabar actividad de imaginación motora continua y de alta calidad”.

Mahmood dice que el equipo se centrará en optimizar la colocación de electrodos y una integración más avanzada de EEG basada en estímulos.