Cercetarea recent publicată va stabiliza drastic interfețele creier-calculator

O nouă cercetare realizată la Universitatea Carnegie Mellon (CMU) și Universitatea din Pittsburgh (Pitt) va îmbunătăți și va stabiliza drastic interfețele creier-calculator.

Cercetarea a fost publicată în Nature Biomedical Engineering, cu titlul „O interfață creier-calculator stabilizată pe baza alinierii manifoldului neural.”

Interfețe creier-calculator (BCI)

Interfețele creier-calculator (BCI) sunt dispozitive capabile să permită persoanelor cu dizabilități să controleze membre prostetice, cursori de calculator sau alte interfețe folosind mintea.

Una dintre cele mai mari provocări asociate cu utilizarea BCI într-un mediu clinic este că înregistrările neurale pot fi instabile. Persoana care controlează BCI poate pierde în cele din urmă controlul din cauza variațiilor semnalelor detectate de BCI.

Oricând are loc o pierdere a controlului, persoana trebuie să treacă printr-un proces de recalibrare. Persoana trebuie să reconfigureze conexiunea dintre comenzi mentale și sarcinile efectuate, iar adesea este necesară prezența unui tehnician uman.

William Bishop este un fellow la Janelia Farm Research Campus. El a fost anterior student doctorand și cercetător postdoctoral în Departamentul de Învățare Automată de la CMU.

“Îți imaginezi dacă am fi nevoiți să calibrez ecranul telefonului mobil în fiecare dată când vrem să-l folosim, pentru a-l face să funcționeze corect”, spune Bishop. “Stadiul actual al tehnologiei BCI este cam așa. Doar pentru a face aceste dispozitive BCI să funcționeze, utilizatorii trebuie să efectueze această recalibrare frecventă. Așa că este extrem de incomod pentru utilizatori, precum și pentru tehnicienii care întrețin dispozitivele.”

Algoritm de învățare automată nou

Cercetătorii au prezentat un nou algoritm de învățare automată capabil să țină cont de semnalele variabile. Persoana poate menține controlul asupra BCI chiar și atunci când instabilitățile sunt prezente. Cercetătorii au dezvoltat acest algoritm după ce au descoperit că activitatea populației neurale are loc într-un “manifold neural” de dimensiune redusă.

Alan Degenhart este un cercetător postdoctoral în inginerie electrică și informatică la CMU.

“Când spunem ‘stabilizare’, ne referim la faptul că semnalele noastre neurale sunt instabile, posibil din cauza faptului că înregistrăm de la neuroni diferiți de-a lungul timpului”, spune Degenhart. “Am găsit o modalitate de a lua diferite populații de neuroni de-a lungul timpului și de a utiliza informațiile lor pentru a revela o imagine comună a calculului care are loc în creier, menținând astfel BCI calibrat în ciuda instabilităților neurale.”

Metode anterioare

Abordările anterioare privind metodele de autorecalibrare au fost, de asemenea, confruntate cu provocări legate de instabilități. În contrast cu alte metode, aceasta nu se bazează pe faptul că subiectul efectuează bine în timpul procesului de recalibrare.

Byron Yu este profesor de inginerie electrică și informatică și inginerie biomedicală la CMU.

“Să presupunem că instabilitatea ar fi atât de mare, încât subiectul nu ar mai fi capabil să controleze BCI”, explică Yu. “Procedurile actuale de autorecalibrare ar fi probabil să aibă dificultăți în acest scenariu, în timp ce în metoda noastră, am demonstrat că poate recupera în multe cazuri de la aceste instabilități catastrofale.”

Emily Oby, un cercetător postdoctoral în neurobiologie la Pitt, a vorbit și despre problema instabilității.

“Instabilitățile înregistrărilor neurale nu sunt bine caracterizate, dar este o problemă foarte mare”, spune Oby. “Nu există multă literatură la care putem face referire, dar anecdotica, multe laboratoare care efectuează cercetări clinice cu BCI trebuie să se confrunte cu această problemă foarte frecvent. Această lucrare are potențialul de a îmbunătăți semnificativ viabilitatea clinică a BCI și de a ajuta la stabilizarea altor interfețe neurale.”

Articolul a inclus și alți autori, printre care Steve Chase, profesor de inginerie biomedicală și Institutul de Neuroștiințe de la CMU, împreună cu Aaron Batists, profesor asociat de bioinginerie la Pitt, și Elizabeth Tyler-Kabara, profesor asociat de chirurgie neurologică la Pitt.

Cercetarea a fost finanțată de Fundația Craig H Neilsen, Institutul Național de Sănătate, Fundația Caritabilă DSF, Fundația Națională pentru Știință, Departamentul de Sănătate al Statului Pennsylvania și Fundația Simons.