Інтерфейс мозку та машини може допомогти людям з паралічем

Міжнародна команда дослідників розробила носійний інтерфейс мозку та машини (BMI), який може покращити якість життя людей з моторними порушеннями або паралічем. Він навіть може допомогти людям з синдромом “замкнутого” стану, коли людина не може рухатися чи спілкуватися, хоча й залишається свідомою.

Команду очолював лабораторія Вун-Хонга Йо з Джорджійського технологічного інституту та включала дослідників з Університету Кента у Великій Британії та Університету Йонсе в Республіці Корея. Команда поєднала бездротові м’які електронні схеми на скальпі та віртуальну реальність в одній системі BMI. Система дозволяє користувачам керувати інвалідним кріслом або роботизованою рукою, просто уявляючи дії.

Новий BMI був детально описаний у журналі Advanced Science місяць тому.

Більш зручний пристрій

Йо є асоційованим професором школи механічної інженерії Джорджа В. Вудраффа.

“Основна перевага цієї системи для користувача порівняно з тим, що зараз існує, полягає в тому, що вона м’яка і зручна для носіння, і не має жодних дротів”, – сказав Йо.

Системи BMI можуть аналізувати сигнали мозку та передавати нейронну активність у команди, що дозволяє людям уявляти дії для виконання BMI. Електроенцефалографія, або ЕЕГ, – це найпоширеніший неінвазивний метод отримання сигналів, але він часто вимагає шолом з багатьма дротами.

Для використання цих пристроїв потрібно використовувати гелі та пасти для підтримання контакту зі шкірою, а весь цей процес встановлення займає багато часу і є незручним для користувача. Крім того, пристрої часто мають погану якість отримання сигналів через деградацію матеріалів та рухомі артефакти, які викликані такими речами, як скрегот зубів. Цей тип шуму з’являється у даних мозку, і дослідникам потрібно фільтрувати його.

Машинне навчання та віртуальна реальність

Портативна система ЕЕГ, розроблена командою, покращує отримання сигналів завдяки інтеграції перехоплюваних мікроігольових електродів з м’якими бездротовими схемами. Для вимірювання сигналів мозку важливо, щоб система визначала, які дії користувач хоче виконати. Для цього команда використала алгоритм машинного навчання та компонент віртуальної реальності.

Тести, проведені командою, включали чотирьох людей, а наступним кроком буде тестування на людей з інвалідністю.

Йо також є директором Центру людських інтерфейсів та інженерії Джорджійського технологічного інституту під Інститутом електроніки та нанотехнологій, а також членом Інституту Пті для біоінженерії та біонауки.

“Це тільки перша демонстрація, але ми раді тим, що побачили”, – сказав Йо.

У 2019 році та ж команда представила м’який, носійний інтерфейс мозку та машини ЕЕГ, і робота включала Мусу Махмуда, який був основним автором того дослідження та нового.

“Цей новий інтерфейс мозку та машини використовує зовсім іншу парадигму, що включає уявлені моторні дії, такі як захоплення однією рукою, що звільняє суб’єкта від необхідності дивитися на багато стимулів”, – сказав Махмуд.

Дослідження 2021 року включало демонстрацію користувачами точного контролю віртуальних реальностей своїми думками, або моторною уявою.

“Віртуальні підказки виявилися дуже корисними”, – сказав Йо. “Вони прискорюють та покращують участь користувача та точність. І ми змогли записати безперервну, високоякісну моторну уяву.”

Махмуд каже, що команда тепер зосередиться на оптимізації розміщення електродів та більш просунутій інтеграції стимул-орієнтованої ЕЕГ.