Interface Cérebro-Máquina Pode Assistir Indivíduos com Paralisia

Uma equipe internacional de pesquisadores desenvolveu um dispositivo wearable de interface cérebro-máquina (ICM) que pode melhorar a qualidade de vida das pessoas com disfunção motora ou paralisia. Ele também pode ajudar aqueles com síndrome de aprisionamento, que é quando uma pessoa é incapaz de se mover ou se comunicar, apesar de estar consciente.

A equipe foi liderada pelo laboratório de Woon-Hong Yeo no Instituto de Tecnologia da Geórgia e incluiu pesquisadores da Universidade de Kent, no Reino Unido, e da Universidade Yonsei, na República da Coreia. A equipe combinou eletrônica de couro cabeludo sem fio macia e realidade virtual em um único sistema de ICM. O sistema permite que os usuários controlem uma cadeira de rodas ou um braço robótico apenas imaginando ações.

O novo ICM foi detalhado na revista Advanced Science no mês passado.

Um Dispositivo Mais Confortável

Yeo é professor associado na Escola de Engenharia Mecânica George W. Woodruff.

“A grande vantagem deste sistema para o usuário, em comparação com o que atualmente existe, é que ele é macio e confortável de usar e não tem fios”, disse Yeo.

Os sistemas de ICM podem analisar sinais cerebrais e transmitir atividade neural em comandos, o que permite que os indivíduos imaginem ações para que o ICM as execute. A eletroencefalografia, ou EEG, é o método não invasivo mais comum para adquirir os sinais, mas frequentemente requer um capacete com muitos fios.

Para usar esses dispositivos, é necessário o uso de géis e pastas para manter o contato com a pele, e todo o processo de configuração é demorado e desconfortável para o usuário. Além disso, os dispositivos frequentemente têm uma aquisição de sinal pobre devido à degradação do material e artefatos de movimento, causados por coisas como ranger os dentes. Esse tipo de ruído aparecerá nos dados cerebrais, e os pesquisadores precisam filtrá-lo.

Aprendizado de Máquina e Realidade Virtual

O sistema de EEG portátil projetado pela equipe melhora a aquisição de sinais graças à integração de eletrodos de microneedle interceptáveis com circuitos sem fio macios. Para medir os sinais cerebrais, é crucial que o sistema determine quais ações o usuário deseja realizar. Para alcançar isso, a equipe confiou em um algoritmo de aprendizado de máquina e componente de realidade virtual.

Os testes realizados pela equipe envolveram quatro sujeitos humanos, e o próximo passo é testá-lo em indivíduos com deficiência.

Yeo também é diretor do Centro de Interfaces e Engenharia Humanocêntrica da Georgia Tech e membro do Instituto de Bioengenharia e Biosciência Petit.

“Isso é apenas uma primeira demonstração, mas estamos entusiasmados com o que vimos”, disse Yeo.

Em 2019, a mesma equipe introduziu uma interface cerebral-máquina wearable macia, e o trabalho incluiu Musa Mahmood, que foi o autor principal daquela pesquisa e da nova.

“Esta nova interface cerebral-máquina usa um paradigma completamente diferente, envolvendo ações motoras imaginadas, como agarre com qualquer mão, o que libera o sujeito de ter que olhar para muitos estímulos”, disse Mahmood.

O estudo de 2021 envolveu usuários demonstrando controle preciso de exercícios de realidade virtual com seus pensamentos, ou imagens motoras.

“Os prompts virtuais se provaram muito úteis”, disse Yeo. “Eles aceleram e melhoram a participação e precisão do usuário. E conseguimos registrar atividade de imagem motora contínua e de alta qualidade.”

Mahmood diz que a equipe agora se concentrará em otimizar a colocação de eletrodos e integração mais avançada de EEG baseada em estímulos.