อินเทอร์เฟซเครื่องจักรสมองสามารถช่วยบุคคลที่มีอาการชา

ทีมนักวิจัยระหว่างประเทศได้พัฒนาเครื่องจักรสมอง (BMI) ที่สวมใส่ได้ ซึ่งสามารถปรับปรุงคุณภาพชีวิตของผู้ที่มีความผิดปกติของการเคลื่อนไหวหรือชาได้ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยผู้ที่มีอาการล็อกอินซินโดรม ซึ่งเป็นอาการที่บุคคลไม่สามารถเคลื่อนไหวหรือสื่อสารได้尽管ตื่นตัว

ทีมนี้นำโดยห้องปฏิบัติการของ Woon-Hong Yeo ที่สถาบันเทคโนโลยีแห่งรัฐจอร์เจีย และประกอบด้วยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคนต์ในสหราชอาณาจักรและมหาวิทยาลัยยอนเซในเกาหลีใต้ ทีมนี้ได้รวมเอาเครื่องจักรสมองแบบไร้สายและความเป็นจริงเสมือนเข้าด้วยกันในระบบ BMI เดียวกัน ระบบนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถควบคุมรถเข็นหรือแขนกลด้วยการนึกถึงการกระทำ

ระบบ BMI ใหม่นี้ได้รับการเผยแพร่ใน tạp chí Advanced Science เมื่อเดือนที่แล้ว

อุปกรณ์ที่สวมใส่ได้มากขึ้น

Yeo เป็นรองศาสตราจารย์ในโรงเรียนวิศวกรรมเครื่องจักร George W. Woodruff

“ข้อได้เปรียบหลักของระบบนี้สำหรับผู้ใช้ เมื่อเทียบกับสิ่งที่มีอยู่ในปัจจุบัน คือมัน mềmและสวมใส่ได้ และไม่มีสาย” Yeo กล่าว

ระบบ BMI สามารถวิเคราะห์สัญญาณสมองและถ่ายทอดกิจกรรมของสมองเป็นคำสั่ง ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ผู้ใช้สามารถนึกถึงการกระทำสำหรับ BMI เพื่อดำเนินการ ElectroEncephaloGraphy หรือ EEG เป็นวิธีที่ไม่รุกรานมากที่สุดในการรับสัญญาณ แต่มักต้องการหมวกกะโหลกศีรษะที่มีสายหลายเส้น

เพื่อใช้อุปกรณ์เหล่านี้ จะต้องใช้เจลและยาสามัญเพื่อรักษาการสัมผัสกับผิวหนัง และการเตรียมการทั้งหมดนี้ใช้เวลานานและไม่สบายสำหรับผู้ใช้ นอกจากนี้อุปกรณ์เหล่านี้มักจะมีการรับสัญญาณที่ไม่ดีเนื่องจากการเสื่อมสภาพของวัสดุและอาการเคลื่อนไหว ซึ่งเกิดจากสิ่งเช่นการกัดฟัน อาการรบกวนนี้จะปรากฏในข้อมูลสมอง และนักวิจัยต้องกรองมันออก

การเรียนรู้ของเครื่องและความเป็นจริงเสมือน

ระบบ EEG ที่พกพาได้ซึ่งออกแบบโดยทีมนี้สามารถปรับปรุงการรับสัญญาณได้โดยการรวมเอาไมโครนีด尔อิเล็กโทรดที่สามารถดักจับได้เข้ากับวงจรไร้สายอ่อน ในการวัดสัญญาณสมอง มันจำเป็นต้องกำหนดการกระทำที่ผู้ใช้ต้องการทำ ทีมนี้ได้พึ่งพาแอลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและองค์ประกอบความเป็นจริงเสมือน

การทดสอบที่ดำเนินการโดยทีมนี้เกี่ยวข้องกับผู้เข้าร่วมทดสอบสี่คน และขั้นตอนต่อไปคือการทดสอบกับบุคคลที่มีความพิการ

Yeo ยังเป็นหัวหน้าศูนย์อินเทอร์เฟซและวิศวกรรมสำหรับมนุษย์แห่งจอร์เจียเทคภายใตสถาบันสำหรับอิเล็กทรอนิกส์และนาโนเทคโนโลยี และเป็นสมาชิกของสถาบัน Petit สำหรับวิศวกรรมชีวภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ

“นี่เป็นเพียงการแสดงผลครั้งแรก แต่เรารู้สึกตื่นเต้นกับสิ่งที่เราเห็น” Yeo กล่าว

ในปี 2019 ทีมเดียวกันนี้ได้แนะนำอินเทอร์เฟซสมองเครื่องจักรที่สวมใส่ได้และอ่อน และงานนี้รวมถึง Musa Mahmood ซึ่งเป็นนักวิจัยหลักของการวิจัยทั้งสอง

“อินเทอร์เฟซสมองเครื่องจักรใหม่นี้ใช้พาราได้มที่แตกต่างโดยสิ้นเชิง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกระทำของกล้ามเนื้อที่นึกถึง เช่น การจับด้วยมือทั้งสองข้าง ซึ่งทำให้ผู้ใช้ไม่ต้องมองไปที่สิ่งเร้ามากมาย” Mahmood กล่าว

การศึกษาในปี 2021 เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ที่แสดงการควบคุมการออกกำลังกายความเป็นจริงเสมือนด้วยความคิดหรือภาพลักษณ์ของกล้ามเนื้อ

“สิ่งเร้าเสมือนได้พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์มาก” Yeo กล่าว “มันเร่งความเร็วและปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และความแม่นยำ และเราสามารถบันทึกกิจกรรมภาพลักษณ์ของกล้ามเนื้อได้อย่างต่อเนื่องและคุณภาพสูง”

Mahmood กล่าวว่าทีมนี้จะเน้นไปที่การปรับตำแหน่งอิเล็กโทรดและรวมสิ่งเร้า EEG ที่ซับซ้อนมากขึ้น