Primeira Interface Cérebro-Computador Não-Invasivo Desenvolvida
Uma equipa de investigadores da Universidade Carnegie Mellon, em colaboração com a Universidade de Minnesota, fez um avanço no campo do controlo de dispositivos robóticos não invasivos. Utilizando uma interface cérebro-computador não invasiva (BCI), os investigadores desenvolveram o primeiro braço robótico controlado pela mente bem sucedido a exibir a capacidade de seguir continuamente um cursor de computador.
Ser capaz de controlar de forma não invasiva dispositivos robóticos utilizando apenas pensamentos terá amplas aplicações, beneficiando em particular as vidas de pacientes paralisados e aqueles com distúrbios de movimento.
BCIs têm demonstrado um bom desempenho no controlo de dispositivos robóticos utilizando apenas os sinais detectados a partir de implantes cerebrais. Quando os dispositivos robóticos podem ser controlados com alta precisão, podem ser utilizados para completar uma variedade de tarefas diárias. Até agora, porém, os BCIs bem sucedidos no controlo de braços robóticos têm usado implantes cerebrais invasivos. Estes implantes requerem uma quantidade substancial de conhecimentos médicos e cirúrgicos para instalar e operar correctamente, para não mencionar o custo e os riscos potenciais para os indivíduos, e como tal, a sua utilização tem sido limitada a apenas alguns casos clínicos.
Um grande desafio na investigação de BCI é desenvolver tecnologia menos invasiva ou mesmo totalmente não invasiva que permita aos pacientes paralisados controlar o seu ambiente ou membros robóticos usando os seus próprios “pensamentos”. Tal tecnologia BCI não invasiva, se bem sucedida, traria a tão necessária tecnologia a numerosos pacientes e mesmo potencialmente à população em geral.
No entanto, os BCI que utilizam a detecção externa não invasiva, em vez de implantes cerebrais, recebem sinais “mais sujos”, levando a uma resolução actualmente mais baixa e a um controlo menos preciso. Assim, quando se utiliza apenas o cérebro para controlar um braço robótico, um BCI não invasivo não resiste à utilização de dispositivos implantados. Apesar disto, os investigadores do BCI forjaram o futuro, o seu olho no prémio de uma tecnologia menos ou não-invasiva que poderia ajudar pacientes em todo o lado diariamente.
br>>>p>Bin He, Professor Fiduciário e Chefe de Departamento de Engenharia Biomédica na Carnegie Mellon University, está a alcançar esse objectivo, uma descoberta chave de cada vez.
“Houve grandes avanços em dispositivos robóticos controlados pela mente utilizando implantes cerebrais. É uma ciência excelente”, diz He. “Mas não invasivo é o objectivo final. Os avanços na descodificação neural e a utilidade prática do controlo não invasivo do braço robótico terão grandes implicações no eventual desenvolvimento de neurorobótica não invasiva”
Utilizando novas técnicas de detecção e aprendizagem de máquinas, Ele e o seu laboratório têm sido capazes de aceder a sinais nas profundezas do cérebro, alcançando uma alta resolução de controlo sobre um braço robótico. Com uma neuroimagem não invasiva e um novo paradigma de busca contínua, Ele está a ultrapassar os ruidosos sinais EEG, levando a uma significativa melhoria da descodificação neural baseada em EEG, e facilitando o controlo contínuo em tempo real de dispositivos robóticos 2D.
Utilizando um BCI não invasivo para controlar um braço robótico que está a seguir um cursor num ecrã de computador, pela primeira vez, Ele mostrou em sujeitos humanos que um braço robótico pode agora seguir o cursor continuamente. Enquanto que os braços robóticos controlados por seres humanos não invasivos tinham anteriormente seguido um cursor móvel em movimentos bruscos e discretos – embora o braço robótico estivesse a tentar “alcançar” os comandos do cérebro – agora, o braço segue o cursor num caminho suave e contínuo.
Num artigo publicado em Science Robotics, a equipa estabeleceu uma nova estrutura que aborda e melhora os componentes “cérebro” e “computador” do BCI, aumentando o envolvimento e treino do utilizador, bem como a resolução espacial de dados neurais não invasivos através de imagens de fonte EEG.
O documento, “Noninvasive neuroimaging enhances continuous neural tracking for robotic device control,” mostra que a abordagem única da equipa para resolver este problema não melhorou a aprendizagem do BCI em quase 60% para tarefas tradicionais de center-out, também melhorou o seguimento contínuo de um cursor de computador em mais de 500%.
A tecnologia também tem aplicações que podem ajudar uma variedade de pessoas, oferecendo “controlo mental” seguro e não invasivo de dispositivos que podem permitir às pessoas interagir com e controlar os seus ambientes. A tecnologia foi, até à data, testada em 68 sujeitos humanos capazes (até 10 sessões para cada sujeito), incluindo o controlo de dispositivos virtuais e o controlo de um braço robótico para perseguição contínua. A tecnologia é directamente aplicável aos pacientes, e a equipa planeia realizar ensaios clínicos num futuro próximo.
“Apesar dos desafios técnicos que utilizam sinais não invasivos, estamos totalmente empenhados em levar esta tecnologia segura e económica a pessoas que dela possam beneficiar”, diz He. “Este trabalho representa um passo importante nas interfaces cérebro-computador não invasivas, uma tecnologia que um dia poderá tornar-se uma tecnologia de assistência generalizada que ajude a todos, como os smartphones”
Referência: Edelman, B. J., Meng, J., Suma, D., Zurn, C., Nagarajan, E., Baxter, B. S., … He, B. (2019). A neuroimagem não invasiva melhora o seguimento neural contínuo para controlo de dispositivos robóticos. Science Robotics, 4(31), eaaw6844. https://doi.org/10.1126/scirobotics.aaw6844
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