नए प्रकाशित शोध से मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस में स्थिरता आएगी

कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय (सीएमयू) और पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय (पिट) से निकलने वाला नया शोध मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस को काफी हद तक सुधारेगा और स्थिर करेगा।

इस शोध को नेचर बायोमेडिकल इंजीनियरिंग में प्रकाशित किया गया है, और इस पत्र का शीर्षक “न्यूरल मैनिफोल्ड अलाइनमेंट पर आधारित स्थिर मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस” है।

मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई)

मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) वे उपकरण हैं जो विकलांग व्यक्तियों को अपने दिमाग का उपयोग करके प्रोस्थेटिक अंगों, कंप्यूटर कर्सर, या अन्य इंटरफेस को नियंत्रित करने की अनुमति देते हैं।

बीसीआई का उपयोग क्लिनिकल सेटिंग में करने से जुड़ी सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह है कि न्यूरल रिकॉर्डिंग अस्थिर हो सकती है। बीसीआई को नियंत्रित करने वाला व्यक्ति अंततः बीसीआई द्वारा उठाए गए संकेतों में परिवर्तनशीलता के कारण नियंत्रण खो सकता है।

जब यह नियंत्रण की हानि होती है, तो व्यक्ति को पुनः-कैलिब्रेशन प्रक्रिया से गुजरना होता है। व्यक्ति को अपने मानसिक आदेशों और किए जा रहे कार्यों के बीच संबंध को पुनः स्थापित करना होता है, और अक्सर एक अन्य मानव तकनीशियन को उपस्थित होना होता है।

विलियम बिशप जेनेलिया फार्म रिसर्च कैंपस में एक फेलो हैं। वह पहले सीएमयू में मशीन लर्निंग विभाग में पीएचडी छात्र और पोस्टडॉक्टरल फेलो थे।

“कल्पना कीजिए कि अगर हमें हर बार अपने सेल फोन का उपयोग करने के लिए, इसे सही तरीके से काम करने के लिए, हमें कुछ तरीके से स्क्रीन को कैलिब्रेट करना होगा ताकि यह जान सके कि हम स्क्रीन के किस हिस्से पर इशारा कर रहे हैं,” बिशप कहते हैं। “बीसीआई प्रौद्योगिकी की वर्तमान स्थिति कुछ ऐसी ही है। बस इन बीसीआई उपकरणों को काम करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को यह बार-बार पुनः-कैलिब्रेशन करना होता है। इसलिए यह उपयोगकर्ताओं के लिए भी बहुत असुविधाजनक है, साथ ही उपकरणों को बनाए रखने वाले तकनीशियनों के लिए भी।”

नया मशीन लर्निंग अल्गोरिदम

शोधकर्ताओं ने एक नए मशीन लर्निंग अल्गोरिदम की प्रस्तुति की जो परिवर्तनशील संकेतों के लिए खाता है। व्यक्ति अस्थिरता की उपस्थिति में भी बीसीआई को नियंत्रित करने में सक्षम है। शोधकर्ताओं ने यह विकसित किया है क्योंकि उन्होंने पाया कि न्यूरल पॉप्युलेशन गतिविधि एक निम्न-आयामी “न्यूरल मैनिफोल्ड” में होती है।

अलन डेगेनहार्ट सीएमयू में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग में एक पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता हैं।

“जब हम ‘स्थिरीकरण’ कहते हैं, तो हमारा मतलब है कि हमारे न्यूरल संकेत अस्थिर हैं, शायद इसलिए कि हम समय के साथ अलग-अलग न्यूरॉन्स से रिकॉर्डिंग कर रहे हैं,” डेगेनहार्ट कहते हैं। “हमने एक तरीका खोजा है जिससे हम समय के साथ अलग-अलग न्यूरॉन्स की आबादी का उपयोग करके उनकी जानकारी का उपयोग करके मूल रूप से मस्तिष्क में हो रही गणना का एक सामान्य चित्र प्रकट कर सकते हैं, जिससे न्यूरल अस्थिरता के बावजूद बीसीआई को कैलिब्रेटेड रखा जा सकता है।”

पिछली विधियाँ

स्व-पुनः-कैलिब्रेशन विधियों के पिछले दृष्टिकोणों को भी अस्थिरता के आसपास की चुनौतियों का सामना करना पड़ा है। अन्य विधियों के विपरीत, यह विधि पुनः-कैलिब्रेशन प्रक्रिया के दौरान विषय द्वारा अच्छा प्रदर्शन करने पर निर्भर नहीं करती है।

बायरन यू सीएमयू में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग और बायोमेडिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर हैं।

“मान लीजिए कि अस्थिरता इतनी बड़ी थी कि विषय अब बीसीआई को नियंत्रित करने में सक्षम नहीं था,” यू समझाते हैं। “मौजूदा स्व-पुनः-कैलिब्रेशन प्रक्रियाएं उस परिदृश्य में संघर्ष करने की संभावना है, जबकि हमारी विधि में, हमने दिखाया है कि यह अक्सर उन विनाशकारी अस्थिरताओं से उबर सकती है।”

पिट में न्यूरोबायोलॉजी में एक पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता, एमिली ओबी, ने भी अस्थिरता के मुद्दे पर बात की।

“न्यूरल रिकॉर्डिंग अस्थिरता अच्छी तरह से वर्णित नहीं है, लेकिन यह एक बहुत बड़ी समस्या है,” ओबी कहती हैं। “इसके बारे में जिसे हम इंगित कर सकते हैं उस पर बहुत साहित्य नहीं है, लेकिन अनुभवजन्य रूप से, बीसीआई के साथ क्लिनिकल शोध करने वाले कई प्रयोगशालाएं अक्सर इस मुद्दे से निपटती हैं। इस काम में बीसीआई की क्लिनिकल व्यवहार्यता को बहुत सुधारने और अन्य न्यूरल इंटरफेस को स्थिर करने की क्षमता है।”

इस पत्र में स्टीव चेस, सीएमयू में बायोमेडिकल इंजीनियरिंग और न्यूरोसाइंस इंस्टीट्यूट के प्रोफेसर, एरॉन बैटिस्ट्स, पिट में बायोइंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर, और पिट में न्यूरोलॉजिकल सर्जरी की एसोसिएट प्रोफेसर एलिजाबेथ टायलर-काबारा भी शामिल हैं।

इस शोध को क्रेग एच नील्सन फाउंडेशन, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ, डीएसएफ चैरिटेबल फाउंडेशन, नेशनल साइंस फाउंडेशन, पीए डिपार्टमेंट ऑफ हेल्थ रिसर्च, और सिमंस फाउंडेशन द्वारा वित्त पोषित किया गया था।