ブレイン・マシン・インターフェースは麻痺のある人を助ける可能性がある

国際研究チームは、運動機能障害や麻痺のある人々の生活の質を改善できるウェアラブル ブレイン マシン (BMI) デバイスを開発しました。 意識はあるのに動くこともコミュニケーションもできない閉じ込め症候群の人たちにも役立つ可能性がある。

このチームはジョージア工科大学の Woon-Hong Yeo 研究室が主導し、英国のケント大学と韓国の延世大学の研究者が参加しました。 研究チームは、ワイヤレス ソフト頭皮エレクトロニクスと仮想現実を単一の BMI システムに組み合わせました。 動作をイメージするだけで車椅子やロボットアームを制御できるシステムです。

新しいBMIが雑誌に詳しく掲載されました 先端科学 先月。

より快適なデバイス

Yeo は、ジョージ W. ウッドラフ機械工学大学院の准教授です。

「既存のシステムと比較した、ユーザーにとってのこのシステムの主な利点は、柔らかくて装着感が快適で、ワイヤーがないことです」とヨー氏は語った。

BMI システムは脳信号を分析し、神経活動をコマンドに伝達することができます。これにより、個人は BMI が実行するアクションを想像できるようになります。 脳電図検査 (EEG) は、信号を取得するための最も一般的な非侵襲的方法ですが、多くの場合、多数のワイヤを備えた頭蓋骨が必要になります。 

これらのデバイスを使用するには、皮膚との接触を維持するためにジェルやペーストを使用する必要があり、このセットアップはすべて時間がかかり、ユーザーにとって不快なものです。 さらに、歯の研磨などによって引き起こされる材料の劣化や動作アーティファクトにより、デバイスでは信号の取得が不十分になることがよくあります。 この種のノイズは脳データに現れるため、研究者はそれを除去する必要があります。

機械学習と仮想現実

同チームが設計したポータブルEEGシステムは、傍受可能なマイクロニードル電極とソフト無線回路の統合により、信号取得が向上している。 脳信号を測定するには、ユーザーがどのようなアクションを実行したいかをシステムが判断することが重要です。 これを達成するために、チームは機械学習アルゴリズムと仮想現実コンポーネントに依存しました。 

チームが実施したテストにはXNUMX人の被験者が含まれており、次のステップは障害のある人を対象にテストすることだ。 

Yeo は、ジョージア工科大学のエレクトロニクス・ナノテクノロジー研究所傘下の人間中心のインターフェースおよび工学センターの所長でもあり、生物工学および生物科学プチ研究所のメンバーでもあります。 

「これはまだ最初のデモンストレーションに過ぎませんが、私たちは見たものにとても興奮しています」とヨー氏は語った。

2019年に遡ると、同じチームはソフトでウェアラブルなEEGブレインマシンインターフェイスを導入しており、その研究にはその研究と新しい研究の両方の筆頭著者であるMusa Mahmood氏も含まれていました。

「この新しいブレイン・マシン・インターフェースは、まったく異なるパラダイムを使用しており、どちらかの手で物をつかむなどの想像上の運動動作を伴い、被験者はあまりにも多くの刺激を見る必要がなくなります」とマフムード氏は述べた。

2021年の研究では、ユーザーが思考や運動イメージを使って仮想現実エクササイズを正確に制御することを実証しました。 

「仮想プロンプトは非常に役立つことが証明されています」と Yeo 氏は言います。 「これらはユーザーエンゲージメントと正確性をスピードアップし、向上させます。 そして、継続的で高品質な運動イメージ活動を記録することができました。」

マフムード氏は、チームは今後、電極配置の最適化と刺激ベースのEEGのより高度な統合に焦点を当てると述べた。