Исследователи из Университета Карнеги-Меллона (CMU) и Университета Питтсбурга (Pitt) опубликовали исследование в области естественной биомедицинской инженерии , которое значительно улучшит интерфейсы между мозгом и компьютером и их способность оставаться стабильным во время использования, значительно уменьшая или потенциально устраняя необходимость повторной калибровки этих устройства во время или между экспериментами.
Интерфейсы мозг-компьютер (BCI) — это устройства, которые позволяют людям с двигательными нарушениями, такими как паралич, управлять протезами, компьютерными курсорами и другими интерфейсами, используя только свой разум. Одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются BCI, используемые в клинических условиях, является нестабильность самих нейронных записей. Со временем сигналы, воспринимаемые BCI, могут изменяться, и в результате этого изменения человек может потерять способность контролировать свой BCI.
Читайте также: рекомендуем ознакомится с обзором transport fever 2, на портале GameZ=. Обзор на игру написан в очень интересном стиле, есть юмор, и подробное описание игры. Если вам интересна логистика, то эта игра для вас, ознакомится со статьей можно по ссылке https://sheffieldjungle.com/obzor-transport-fever-2/.
В результате этой потери контроля исследователи просят пользователя пройти сеанс перекалибровки, который требует от него прекратить то, что он делает, и сбросить связь между своими умственными командами и выполняемыми задачами. Как правило, другой человек-техник задействован только для того, чтобы заставить систему работать.
«Представьте, что если бы каждый раз, когда мы хотели использовать наш мобильный телефон, чтобы он работал правильно, нам приходилось каким-то образом калибровать экран, чтобы он знал, на какую часть экрана мы указываем», — говорит Уильям Бишоп, который ранее был доктором наук. студент и аспирант на кафедре машинного обучения в КМУ, а сейчас стипендиат в исследовательском кампусе Janelia Farm. «Современное состояние технологии BCI выглядит примерно так. Просто для того, чтобы эти устройства BCI работали, пользователи должны выполнять эту частую повторную калибровку. Так что это крайне неудобно как для пользователей, так и для технических специалистов, обслуживающих устройства. «
В статье «Стабилизированный интерфейс мозг-компьютер, основанный на выравнивании нейронного коллектора», представлен алгоритм машинного обучения, который учитывает эти изменяющиеся сигналы и позволяет человеку продолжать контролировать ИМК в присутствии этих нестабильностей. Используя выводы о том, что активность нейронной популяции находится в низкоразмерном «нейронном многообразии», исследователи могут стабилизировать нейронную активность, чтобы поддерживать хорошие показатели BCI при наличии нестабильности записи.
«Когда мы говорим« стабилизация », мы имеем в виду, что наши нейронные сигналы нестабильны, возможно, потому, что мы записываем с разных нейронов во времени», — объясняет Алан Дегенхарт, научный сотрудник по электротехнике и вычислительной технике в CMU. «Мы нашли способ измерять различные популяции нейронов во времени и использовать их информацию, чтобы по существу раскрыть общую картину вычислений, происходящих в мозге, тем самым сохраняя калибровку BCI, несмотря на нейронную нестабильность».
Исследователи не первые, кто предлагает метод для самокалибровки; проблема нестабильных нейронных записей поднимается в воздух уже давно. Несколько исследований предложили процедуры самокалибровки, но столкнулись с проблемой борьбы с нестабильностью. Метод, представленный в этой статье, способен восстанавливаться после катастрофической нестабильности, потому что он не полагается на то, что субъект хорошо работает во время повторной калибровки.
«Допустим, нестабильность была настолько велика, что субъект больше не мог контролировать BCI», — объясняет Байрон Ю, профессор электротехники и вычислительной техники и биомедицинской инженерии в CMU. «Существующие процедуры самокалибровки, скорее всего, будут бороться в этом сценарии, в то время как в нашем методе мы продемонстрировали, что во многих случаях он может восстановиться после этих катастрофических нестабильностей».
«Нестабильность нейронной записи не очень хорошо охарактеризована, но это очень большая проблема», — говорит Эмили Оби, докторская исследователь в области нейробиологии в Питте. «Существует не так много литературы, на которую мы можем указать, но, к сожалению, многие лаборатории, в которых проводятся клинические исследования с BCI, довольно часто сталкиваются с этой проблемой. Эта работа может значительно улучшить клиническую жизнеспособность BCI, и чтобы помочь стабилизировать другие нейронные интерфейсы. «
Среди других авторов статьи — Стив Чейз, профессор биомедицинской инженерии и Института нейробиологии, и Питон Аарон Батиста, доцент биоинженерии, и Элизабет Тайлер-Кабара, доцент неврологической хирургии. Это исследование финансировалось Фондом Крейга Нейлсена, Национальными институтами здравоохранения, Благотворительным фондом DSF, Национальным научным фондом, Департаментом исследований в области здравоохранения и Фондом Саймонса.