Стабилизацию интерфейсов мозг-компьютер

Исследователи из Университета Карнеги-Меллона (КМУ) и Университета Питтсбурга (Питт) опубликовали исследование в природе биомедицинской инженерии, что позволит существенно улучшить мозг-компьютерных интерфейсов и их способность оставаться стабилизируется на протяжении всего использования, что значительно снижает или потенциально устраняя необходимость калибровки этих устройств во время или между экспериментами.

Интерфейсов мозг-компьютер (ИМК) — это устройства, которые позволяют людям с двигательными нарушениями, такими как паралич для управления протезами конечностей, компьютерные курсоры, и другие интерфейсы, используя только свои мысли. Одна из самых больших проблем, стоящих перед БКИ используется в клинической практике, является нестабильность в самих нервных записи. С течением времени, сигналы подхватываются БКИ может изменяться, и результатом этих изменений является то, что индивид может потерять способность контролировать свои БКИ.

В результате этого потери контроля, исследователи попросить пользователя пройти сеанс калибровки, которая требует от них, чтобы остановить то, что они делают и восстановить связь между их мысленных команд и выполняемых задач. Как правило, человека другого специалиста участвует только, чтобы заставить работать систему.

«Представьте, если бы каждый раз, когда мы хотели использовать наш сотовый телефон, чтобы заставить его работать правильно, надо было как-то откалибровать экран так что он знал, в какой части экрана мы показывали», — говорит Уильям Бишоп, который ранее был аспирант и научный сотрудник в отделе машинного обучения в КМУ и сейчас является научным сотрудником исследовательского центра Janelia фермы. «Нынешнее состояние дел в технологии БКИ-это что-то похожее. Просто, чтобы сделать эти устройства БКИ работать, пользователи должны сделать это частые перекалибровки. Так что это крайне неудобно для пользователей, а также техники поддержание техники».

В статье, «стабилизированный интерфейс мозг-компьютер на основе нейронной коллектор выравнивания», представляет собой алгоритм машинного обучения, который учитывает эти различные сигналы и позволяет человеку продолжать контролировать БКИ в присутствии этих неустойчивостей. Используя тот факт, что нейронная активность населения проживает в малоразмерном «нейронные коллектор,» исследователи могут стабилизировать нервную активность, чтобы поддерживать хорошую производительность БКИ при наличии записи неустойчивостей.

«Когда мы говорим ‘стабилизации’, что мы имеем в виду, что наши нервные сигналы нестабильны, возможно, потому, что мы записываем от различных нейронов во времени», — объясняет Алан Degenhart, докторской исследователь в области электротехники и вычислительной техники Университета Карнеги-Меллон. «Мы придумали способ принимать различные популяции нейронов во времени и использовать их информацию, по существу, выявить общую картину расчета, что происходит в мозге, тем самым сохраняя БКИ калибруется, несмотря на нервной неустойчивости».

Исследователи не первым, чтобы предложить способ для собственной калибровки; проблема нестабильной нервной записей был подняться в воздух в течение длительного времени. Несколько исследований предложили процедуры самостоятельной перекалибровки, но сталкивались с проблемой борьбы с неустойчивостями. Метод, представленный в данной работе может оправиться от катастрофической неустойчивости, потому что он не опирается на эту тему хорошо в течение перекалибровки.

«Допустим, что нестабильность были настолько большие, такие, что субъект уже не в состоянии контролировать БКИ», — объясняет Байрон Ю., профессор электротехники и вычислительной техники и биомедицинской инженерии Университета Карнеги-Меллон. «Существующие самостоятельной калибровки процедуры, скорее всего, борьба в этом сценарии, тогда как в нашем методе, мы продемонстрировали это во многих случаях может оправиться от тех катастрофической неустойчивости».

«Нервной неустойчивости записи не очень хорошо вас характеризуют, но это очень большая проблема», — говорит Эмили Оби, докторской исследователь в области нейробиологии в Университете. «Там не много литературы, мы можем отметить, но занимательно, много лабораторий, которые делают клинические исследования с БКИ приходится сталкиваться с этой проблемой довольно часто. Эта работа имеет потенциал, чтобы значительно улучшить клиническое жизнеспособность Биков, и, чтобы помочь стабилизировать другие нейроинтерфейсов.»

Другие авторы бумаги включают КМУ Стив Чейз, профессор биомедицинской инженерии и Институт нейронауки, и Питт, Аарон Батиста, доцент биоинженерии, и Элизабет Тайлер-Кабару, адъюнкт-профессор неврологической хирургии. Это исследование финансировалось Фондом Крейг ч Нильсен, Национальные институты здоровья, благотворительный фонд «ДСФ», Национального научного фонда США, ПА отдела исследований в области здравоохранения, и Саймонса.

сделать разницу: спонсорские возможности