새로운 연구, 뇌-컴퓨터 인터페이스 안정화에革命을 가져올 것

카네기 멜런 대학교(CMU)와 피츠버그 대학교(Pitt)에서 나온 새로운 연구가 뇌-컴퓨터 인터페이스를 크게 개선하고 안정화시킬 것이라고 합니다.

이 연구는 네이처 바이오메디컬 엔지니어링에 발표되었으며, 논문 제목은 “신경 다발 정렬 기반의 안정화된 뇌-컴퓨터 인터페이스”입니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI)

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 장애인들이 자신의 뇌를 사용하여 인공肢, 컴퓨터, 또는 다른 인터페이스를 제어할 수 있는 장치입니다.

BCI를 임상 환경에서 사용할 때 가장 큰 도전은 신경 기록의 불안정성입니다. BCI를 제어하는 개인은 신호의 변동으로 인해 결국 제어를 잃을 수 있습니다.

이러한 제어 손실이 발생하면, 개인은 재조정 과정을 거쳐야 합니다. 개인은 자신의 정신적 명령과 수행되는 작업之间의 연결을 재설정해야 하며, 종종 기술자가 있어야 합니다.

윌리엄 비숍은 제네리아 فار름 연구 캠퍼스의 연구원입니다. 이전에 그는 카네기 멜런 대학교의 머신 러닝 부서에서 박사 과정 학생이자 포스닥 연구원으로 활동했습니다.

“만약 우리가 휴대폰을 사용하려면 화면을 올바르게 작동시키기 위해 캘리브레이션을 해야 한다면, 그것은 매우 불편할 것입니다.” 비숍은 말합니다. “현재의 BCI 기술은 약간 그런 것 같습니다. 이러한 장치를 작동시키기 위해, 사용자는 이러한 빈번한 재조정을 해야 합니다. 그래서 그것은 사용자와 장치를 유지하는 기술자에게 매우 불편합니다.”

새로운 머신 러닝 알고리즘

연구자들은 신호의 변동을 고려할 수 있는 새로운 머신 러닝 알고리즘을 제시했습니다. 개인은 불안정성이 존재하는 경우에도 BCI를 제어할 수 있습니다. 연구자들은 신경 다발 활동이 저차원 “신경 다발”에서 발생한다는 것을 발견한 후에 이를 개발했습니다.

앨런 데겐하트는 카네기 멜런 대학교의 전기 및 컴퓨터 엔지니어링 부서의 포스닥 연구원입니다.

“우리가 안정화를 말할 때, 우리의 신경 신호는 불안정할 수 있으며, 그것은 시간이 지남에 따라 다른 신경 세포에서 기록된 때문일 수 있습니다.” 데겐하트는 말합니다. “우리는 시간이 지남에 따라 다른 신경 세포 집단에서 정보를 사용하여 뇌에서 발생하는 계산의 공통된 그림을 나타내는 방법을 발견했습니다. 따라서 신경 불안정성에도 불구하고 BCI를 조정된 상태로 유지할 수 있습니다.”

이전 방법

재조정 방법에 대한 이전 접근 방식도 불안정성과 관련된 도전을 직면했습니다. 다른 방법과 달리, 이 방법은 재조정 과정에서 주제가 잘 수행하는 것을 의존하지 않습니다.

바이런 유는 카네기 멜런 대학교의 전기 및 컴퓨터 엔지니어링 및 생물 의학 엔지니어링 교수입니다.

“가령, 불안정성이 너무 크게 발생하여 주제가 더 이상 BCI를 제어할 수 없다면, 기존의 자기 재조정 절차는 어려움을 겪을 것입니다.” 유는 설명합니다. “그러나 우리의 방법은 이러한 치명적인 불안정성에서도 회복할 수 있다는 것을 보여주었습니다.”

피츠버그 대학교의 신경 생물학 부서의 포스닥 연구원인 에밀리 오비도 불안정성에 대해 말했습니다.

“신경 기록 불안정성은 잘 특성화되지 않았지만,それは 매우 큰 문제입니다.” 오비는 말합니다. “관련 문헌은 많지 않지만, 임상 연구를 수행하는 많은 연구실에서 이 문제를经常적으로遭遇합니다. 이 연구는 임상 환경에서 BCI의 유용성을 크게 개선할 수 있을 것입니다.”

이 논문에는 스티브 체이스, 카네기 멜런 대학교의 생물 의학 엔지니어링 및 신경 과학 연구소 교수,以及 피츠버그 대학교의 생물 의학 엔지니어링 부서의 아론 바티스트스, 그리고 피츠버그 대학교의 신경 외과 부서의 엘리자베스 타일러-카바라 교수도 공동 저자로 참여했습니다.

이 연구는 크레이그 H 네일슨 재단, 국립 보건 연구원, DSF 자선 재단, 국립 과학 재단, 펜실베이니아 주 보건 연구부, 그리고 시몬스 재단의 지원을 받아 수행되었습니다.