मस्तिष्क-मशीन इंटरफेस व्यक्तियों को लकवा मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है

एक अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ता टीम ने एक पहनने योग्य मस्तिष्क-मशीन (बीएमआई) डिवाइस विकसित किया है जो मोटर डिसफंक्शन या लकवा वाले लोगों के जीवन की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है। यह उन लोगों की भी मदद कर सकता है जिन्हें लॉक्ड-इन सिंड्रोम है, जिसमें व्यक्ति हिलने-डुलने या संवाद करने में असमर्थ होता है尽管 वह जागरूक होता है।

टीम जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में वून-होंग यео की प्रयोगशाला द्वारा नेतृत्व किया गया था और इसमें यूनाइटेड किंगडम में यूनिवर्सिटी ऑफ केंट और रिपब्लिक ऑफ कोरिया में योनसी यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता शामिल थे। टीम ने वायरलेस सॉफ्ट स्कैल्प इलेक्ट्रॉनिक्स और वर्चुअल रियलिटी को एक ही बीएमआई सिस्टम में जोड़ा। सिस्टम उपयोगकर्ताओं को केवल क्रियाओं की कल्पना करके एक व्हीलचेयर या रोबोटिक आर्म को नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है।

नया बीएमआई पिछले महीने एडवांस्ड साइंस जर्नल में विस्तृत किया गया था।

एक अधिक आरामदायक डिवाइस

यео जॉर्ज डब्ल्यू वुडरफ स्कूल ऑफ मैकेनिकल इंजीनियरिंग में एक एसोसिएट प्रोफेसर हैं।

“इस सिस्टम का मुख्य लाभ उपयोगकर्ता के लिए, जो वर्तमान में मौजूद है, यह है कि यह नरम और पहनने में आरामदायक है, और इसमें कोई तार नहीं है,” यео ने कहा।

बीएमआई सिस्टम मस्तिष्क संकेतों का विश्लेषण कर सकते हैं और तंत्रिका गतिविधि को कमांड में परिवर्तित कर सकते हैं, जो व्यक्तियों को क्रियाओं की कल्पना करने और बीएमआई द्वारा उन्हें पूरा करने में सक्षम बनाता है। इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी, या ईईजी, मस्तिष्क संकेतों को प्राप्त करने का सबसे आम गैर-इनवेसिव तरीका है, लेकिन यह अक्सर कई तारों वाली एक खोपड़ी कैप की आवश्यकता होती है।

इन उपकरणों का उपयोग करने के लिए, त्वचा संपर्क बनाए रखने के लिए जेल और पेस्ट का उपयोग आवश्यक है, और यह सभी सेटअप समय लेने वाला और उपयोगकर्ता के लिए असहज है। इसके अलावा, उपकरणों में अक्सर सामग्री क्षय और गति कलाकृतियों के कारण संकेत अधिग्रहण में खराबी होती है, जो दांत पीसने जैसी चीजों के कारण होती हैं। इस प्रकार का शोर मस्तिष्क-डेटा में दिखाई देगा, और शोधकर्ताओं को इसे फिल्टर करना होगा।

मशीन लर्निंग और वर्चुअल रियलिटी

टीम द्वारा डिज़ाइन किया गया पोर्टेबल ईईजी सिस्टम माइक्रोनीडल इलेक्ट्रोड्स के साथ नरम वायरलेस सर्किट के एकीकरण के कारण संकेत अधिग्रहण में सुधार करता है। मस्तिष्क संकेतों को मापने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि सिस्टम यह निर्धारित करे कि उपयोगकर्ता क्या क्रियाएं करना चाहता है। इसे प्राप्त करने के लिए, टीम ने एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और वर्चुअल रियलिटी घटक पर भरोसा किया।

टीम द्वारा किए गए परीक्षणों में चार मानव विषय शामिल थे, और अगला कदम विकलांग व्यक्तियों पर इसका परीक्षण करना है।

यео जॉर्जिया टेक के सेंटर फॉर ह्यूमन-सेंट्रिक इंटरफेस एंड इंजीनियरिंग के निदेशक भी हैं, जो इंस्टीट्यूट फॉर इलेक्ट्रॉनिक्स एंड नैनोटेक्नोलॉजी के तहत है, साथ ही पेटिट इंस्टीट्यूट फॉर बायोइंजीनियरिंग एंड बायोसाइंस के सदस्य हैं।

“यह केवल एक पहला प्रदर्शन है, लेकिन हम जो देख रहे हैं उससे हम उत्साहित हैं,” यео ने कहा।

2019 में,同 एक ही टीम ने एक नरम, पहनने योग्य ईईजी बीएमआई पेश किया था, और उस शोध में मुसा महमूद शामिल थे, जो दोनों शोधों के लिए प्रमुख लेखक थे।

“इस नए बीएमआई में एक完全 अलग परिदृश्य है, जिसमें काल्पनिक मोटर क्रियाएं शामिल हैं, जैसे कि दोनों हाथों से पकड़ना, जो विषय को कई उत्तेजनाओं को देखने से मुक्त करता है,” महमूद ने कहा।

2021 के अध्ययन में उपयोगकर्ताओं ने अपने विचारों के साथ वर्चुअल रियलिटी अभ्यासों पर सटीक नियंत्रण प्रदर्शित किया, या मोटर इमेजरी।

“वर्चुअल प्रॉम्प्ट बहुत मददगार साबित हुए हैं,” यео ने कहा। “वे उपयोगकर्ता जुड़ाव और सटीकता में सुधार करते हैं और तेजी लाते हैं। और हम लगातार, उच्च गुणवत्ता वाली मोटर इमेजरी गतिविधि रिकॉर्ड करने में सक्षम थे।”

महमूद का कहना है कि टीम अब इलेक्ट्रोड प्लेसमेंट को अनुकूलित करने और अधिक उन्नत स्टिमुलस-आधारित ईईजी एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करेगी।