Нові публікації досліджень значно стабілізують інтерфейси мозку та комп’ютера

Нові дослідження в Карнегі-Меллонському університеті (CMU) та Університеті Піттсбурга (Pitt) значно покращать і стабілізують інтерфейси мозку та комп’ютера.

Дослідження було опубліковано в Nature Biomedical Engineering, з назвою статті “Стабілізований інтерфейс мозку та комп’ютера на основі нейронної маніфольд-алінгвістики.”

Інтерфейси мозку та комп’ютера (BCI)

Інтерфейси мозку та комп’ютера (BCI) – це пристрої, які дозволяють людям з обмеженими можливостями керувати протезними кінцівками, комп’ютерами або іншими інтерфейсами за допомогою свого мозку.

Одним з найбільших викликів, пов’язаних з використанням BCI в клінічній обстановці, є те, що нейронні записи можуть бути нестабільними. Людина, яка керує BCI, може врешті-решт втрачати контроль через варіації сигналів, які приймає BCI.

Коли відбувається втрата контролю, людина повинна пройти процес перенастройки. Людина повинна відновити зв’язок між своїми розумовими командами та завданнями, які виконуються, і часто присутній інший людина-технік.

Вільям Бішоп – стипендіат Джейнія-Фарм-Ресерч-Кемпус. Раніше він був аспірантом і постдокторантом на кафедрі машинного навчання в CMU.

“Представьте собі, якщо кожен раз, коли ми хочемо використовувати свій телефон, щоб він працював правильно, нам доводилося якось калібрувати екран, щоб він знав, яку частину екрана ми вказуємо,” каже Бішоп. “Поточний стан технології BCI трохи схожий на це. Просто щоб ці пристрої BCI працювали, користувачам доводилося робити цю часту перенастройку. Отже, це дуже незручно для користувачів, а також для техніків, які обслуговують пристрої.”

Новий алгоритм машинного навчання

Дослідники представили новий алгоритм машинного навчання, який може враховувати різні сигнали. Людина може продовжувати керувати BCI, навіть коли присутні нестабільності. Дослідники розробили це після того, як виявили, що активність нейронної популяції відбувається в низьковимірному “нейронному маніфольді”.

Алан Дегенгарт – постдокторант на кафедрі електротехніки та комп’ютерних наук в CMU.

“Коли ми говоримо про ‘стабілізацію’, ми маємо на увазі, що наші нейронні сигнали нестабільні, можливо, через те, що ми реєструємо різні нейрони в різні часи,” каже Дегенгарт. “Ми знайшли спосіб взяти різні популяції нейронів у різні часи та використовувати їхню інформацію, щоб фактично показати спільну картину обчислень, які відбуваються в мозку, тим самим зберігаючи BCI каліброваним, незважаючи на нейронні нестабільності.”

Попередні методи

Попередні підходи до методів самокалібрування також зіштовхнулися з викликами, пов’язаними з нестабільностями. На відміну від інших методів, цей не залежить від того, як добре суб’єкт виконує процес калібрування.

Байрон Ю – професор електротехніки та комп’ютерних наук та біомедичної інженерії в CMU.

“Наприклад, якщо нестабільність була такою великою, що суб’єкт вже не міг керувати BCI,” пояснює Ю. “Існуючі процедури самокалібрування, ймовірно, будуть боротися в такій ситуації, тоді як наш метод показав, що він може в багатьох випадках відновитися від цих катастрофічних нестабільностей.”

Емілі Обі, постдокторант на кафедрі нейробіології в Піттсбурзі, також говорила про проблему нестабільності.

“Нейронні реєстраційні нестабільності не добре охарактеризовані, але це дуже велика проблема,” каже Обі. “Є небагато літератури, на яку ми можемо вказати, але анекдотично багато лабораторій, які проводять клінічні дослідження з BCI, мають справу з цією проблемою досить часто. Ця робота має потенціал суттєво покращити клінічну життєздатність BCI та допомогти стабілізувати інші нейронні інтерфейси.”

Стаття також включала авторів Стіва Чейза, професора біомедичної інженерії та Інституту нейробіології в CMU, разом з Аароном Батістом, асоціативним професором біоінженерії в Піттсбурзі, і Елізабет Тайлер-Кабарою, асоціативним професором нейрохірургії в Піттсбурзі.

Дослідження було профінансовано Фондом Крейга Нільсена, Національними інститутами охорони здоров’я, Благодійним фондом DSF, Національним науковим фондом, Департаментом охорони здоров’я штату Пенсільванія та Фондом Саймонса.