Opracowano pierwszy w historii nieinwazyjny interfejs mózg-komputer
Zespół naukowców z Carnegie Mellon University, we współpracy z University of Minnesota, dokonał przełomu w dziedzinie nieinwazyjnego sterowania urządzeniami robotycznymi. Wykorzystując nieinwazyjny interfejs mózg-komputer (BCI), badacze stworzyli pierwsze w historii udane, sterowane umysłem ramię robotyczne wykazujące zdolność do ciągłego śledzenia i podążania za kursorem komputerowym.
Możliwość nieinwazyjnego sterowania urządzeniami zrobotyzowanymi przy użyciu jedynie myśli będzie miała szerokie zastosowanie, w szczególności korzystnie wpływając na życie sparaliżowanych pacjentów i osób z zaburzeniami ruchu.
BCI wykazały dobrą wydajność w sterowaniu urządzeniami zrobotyzowanymi przy użyciu jedynie sygnałów wyczuwanych z implantów mózgowych. Kiedy urządzenia robotyczne mogą być sterowane z wysoką precyzją, mogą być używane do wykonywania różnych codziennych zadań. Do tej pory jednak, BCI, które z powodzeniem kontrolują ramiona robotów, wykorzystywały inwazyjne implanty mózgowe. Implanty te wymagają znacznej wiedzy medycznej i chirurgicznej, aby prawidłowo zainstalować i obsługiwać, nie wspominając o kosztach i potencjalnym ryzyku dla uczestników, dlatego ich zastosowanie zostało ograniczone do zaledwie kilku przypadków klinicznych.
Wielkim wyzwaniem w badaniach nad BCI jest opracowanie mniej inwazyjnej lub nawet całkowicie nieinwazyjnej technologii, która pozwoliłaby sparaliżowanym pacjentom kontrolować swoje otoczenie lub zrobotyzowane kończyny za pomocą własnych „myśli”. Taka nieinwazyjna technologia BCI, jeśli się powiedzie, przyniesie tak bardzo potrzebną technologię licznym pacjentom, a nawet potencjalnie całej populacji.
Jednakże BCI, które wykorzystują nieinwazyjne zewnętrzne czujniki, a nie implanty mózgu, otrzymują „brudniejsze” sygnały, co prowadzi do bieżącej niższej rozdzielczości i mniej precyzyjnej kontroli. Dlatego, gdy do sterowania robotycznym ramieniem używa się tylko mózgu, nieinwazyjne BCI nie dorównuje urządzeniom wszczepianym. Mimo to naukowcy zajmujący się BCI prą naprzód, mając na oku nagrodę w postaci mniej lub bardziej nieinwazyjnej technologii, która mogłaby pomóc pacjentom na co dzień.
Bin He, profesor nadzwyczajny i kierownik wydziału inżynierii biomedycznej na Uniwersytecie Carnegie Mellon, osiąga ten cel, jedno kluczowe odkrycie na raz.
„Dokonano znacznych postępów w dziedzinie sterowanych umysłem urządzeń robotycznych wykorzystujących implanty mózgu. To wspaniała nauka” – mówi He. „Ale ostatecznym celem jest nieinwazyjność. Postępy w dekodowaniu neuronów i praktyczna użyteczność nieinwazyjnego sterowania robotycznym ramieniem będą miały znaczący wpływ na ostateczny rozwój nieinwazyjnej neurorobotyki.”
Używając nowatorskich technik detekcji i uczenia maszynowego, He i jego laboratorium byli w stanie uzyskać dostęp do sygnałów głęboko w mózgu, osiągając wysoką rozdzielczość kontroli nad robotycznym ramieniem. Dzięki nieinwazyjnemu neuroobrazowaniu i nowatorskiemu paradygmatowi ciągłego podążania, He pokonuje zaszumione sygnały EEG, co prowadzi do znacznej poprawy dekodowania neuronów opartego na EEG i ułatwia ciągłe sterowanie robotem 2D w czasie rzeczywistym.
Przy użyciu nieinwazyjnego BCI do sterowania robotycznym ramieniem, które śledzi kursor na ekranie komputera, po raz pierwszy w historii He pokazał na ludziach, że robotyczne ramię może teraz podążać za kursorem w sposób ciągły. Podczas gdy robotyczne ramiona kontrolowane przez ludzi nieinwazyjnie podążały wcześniej za poruszającym się kursorem w szarpanych, dyskretnych ruchach – tak jakby robotyczne ramię próbowało „dogonić” polecenia mózgu – teraz ramię podąża za kursorem gładką, ciągłą ścieżką.
W pracy opublikowanej w Science Robotics, zespół ustanowił nowe ramy, które odnoszą się i poprawiają „mózgowe” i „komputerowe” komponenty BCI poprzez zwiększenie zaangażowania użytkownika i szkolenia, jak również przestrzenną rozdzielczość nieinwazyjnych danych neuronowych poprzez obrazowanie źródła EEG.
Praca zatytułowana „Noninvasive neuroimaging enhances continuous neural tracking for robotic device control” pokazuje, że unikalne podejście zespołu do rozwiązania tego problemu nie tylko poprawiło uczenie się BCI o prawie 60% w przypadku tradycyjnych zadań typu center-out, ale również poprawiło ciągłe śledzenie kursora komputerowego o ponad 500%.
Technologia ta ma również zastosowania, które mogą pomóc wielu ludziom, oferując bezpieczną, nieinwazyjną „kontrolę umysłu” urządzeń, które mogą pozwolić ludziom na interakcję i kontrolę ich otoczenia. Technologia została dotychczas przetestowana na 68 pełnosprawnych osobach (do 10 sesji dla każdej z nich), włączając w to wirtualne sterowanie urządzeniami i sterowanie robotycznym ramieniem do ciągłego pościgu. Technologia ma bezpośrednie zastosowanie u pacjentów, a zespół planuje przeprowadzenie badań klinicznych w najbliższej przyszłości.
„Pomimo wyzwań technicznych związanych z wykorzystaniem nieinwazyjnych sygnałów, jesteśmy w pełni zaangażowani w dostarczenie tej bezpiecznej i ekonomicznej technologii ludziom, którzy mogą z niej skorzystać” – mówi He. „Ta praca stanowi ważny krok w nieinwazyjnych interfejsach mózg-komputer, technologii, która pewnego dnia może stać się wszechobecną technologią wspomagającą pomagającą każdemu, jak smartfony.”
Referencje: Edelman, B. J., Meng, J., Suma, D., Zurn, C., Nagarajan, E., Baxter, B. S., … He, B. (2019). Noninvasive neuroimaging enhances continuous neural tracking for robotic device control. Science Robotics, 4(31), eaaw6844. https://doi.org/10.1126/scirobotics.aaw6844
Ten artykuł został ponownie opublikowany z następujących materiałów. Uwaga: materiał mógł zostać zredagowany pod kątem długości i treści. W celu uzyskania dalszych informacji prosimy o kontakt z cytowanym źródłem.