脳機械インターフェースは麻痺個人の支援となる可能性がある

国際的な研究チームは、運動機能障害や麻痺のある人々の生活の質を向上させることができる、着用可能な脳機械（BMI）デバイスを開発しました。ロックイン症候群のある人々、つまり意識はあるものの動いたりコミュニケーションしたりできない人々にも支援となる可能性があります。

ジョージア工科大学のWoon-Hong Yeoの研究室が率いるチームには、イギリスのケント大学と韓国の延世大学からの研究者も参加していました。チームは、ワイヤレスソフトスカルプ電子機器とバーチャルリアリティを1つのBMIシステムに組み合わせました。このシステムにより、ユーザーは車椅子やロボットアームを操作するために、ただ想像するだけでアクションを実行できます。

新しいBMIは、先月、Advanced Science 誌に詳しく記載されました。

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学校の准教授です。

「このシステムのユーザーに対する主な利点は、現在存在するものと比較して、ソフトで着用しやすく、ワイヤレスであることです」とYeoは述べました。

BMIシステムは、脳信号を分析し、神経活動をコマンドに変換することができます。これにより、個人がアクションを想像してBMIが実行することができます。ElectroEncephaloGraphy（EEG）は、最も一般的な非侵襲的な信号取得方法ですが、多くのワイヤーが付いたスカルキャップが必要です。

これらのデバイスを使用するには、皮膚接触を維持するためにジェルやペーストが必要であり、すべてのセットアップは時間がかかり、ユーザーにとって不快です。さらに、デバイスは材料の劣化や動きによるノイズのため、信号取得が悪いことがあります。歯をぎりぎりさせるなどのノイズは、脳データに現れ、研究者はそれをフィルタリングする必要があります。

マシンラーニングとバーチャルリアリティ

チームが設計した携帯用EEGシステムは、相互作用可能なマイクロニードル電極とソフトワイヤレス回路の統合により、信号取得を改善します。ユーザーが実行したいアクションを決定するには、システムが脳信号を測定することが重要です。チームは、これを達成するために、マシンラーニングアルゴリズムとバーチャルリアリティコンポーネントを使用しました。

チームによるテストには4人の人間が参加しました。次のステップは、障害者のテストです。

Yeoは、ジョージア工科大学の人間中心のインターフェースおよびエンジニアリングセンターのディレクターでもあり、Petit Institute for Bioengineering and Bioscienceのメンバーでもあります。

「これは最初のデモンストレーションにすぎませんが、私たちは何を見たかとても興奮しています」とYeoは述べました。

2019年、同じチームはソフトで着用可能なEEG脳機械インターフェースを導入しました。この研究では、Musa Mahmoodがリードオーサーでしたが、新しい研究でもリードオーサーでした。

「この新しい脳機械インターフェースは、想像された運動アクション、たとえばどちらの手で握るか、という新しいパラダイムを使用しています。これにより、被験者は多くの刺激を見る必要がなくなります」とMahmoodは述べました。

2021年の研究では、ユーザーがバーチャルリアリティの演習を正確に制御できることを実証しました。

「バーチャルプロンプトは非常に役立ちました」とYeoは述べました。「それらはユーザーの関与と精度を向上させ、高速化します。私たちは、連続して、高品質の運動イメージ活動を記録することができました」。

Mahmoodは、チームが電極の配置を最適化し、刺激ベースのEEGをさらに高度に統合することに焦点を当てる予定であると述べました。