Ученые усовершенствовали технологию работы имплантированного в мозг чипа

Скорость и точность работы, естественность движений курсора вдвое превышают аналогичные возможности других существующих устройств

Стэнфордские исследователи разработали самый быстрый и пока самый точный метод работы для имплантируемых в человеческий мозг протезов, которые могут помочь инвалидам передвигать компьютерные курсоры с помощью собственных мыслей. Скорость и точность работы, естественность движений курсора вдвое превышают аналогичные возможности других существующих устройств.

Когда парализованный человек представляет себе движение конечности, клетки в той части мозга, которая контролирует такие движения, активизируются, будто вновь заставляя двигаться неподвижную конечность. Несмотря на то, что неврологические болезни или травмы разорвали соединительные пути между мозгом и мышцами, области, откуда исходят сигналы, все равно функционируют.

В последние годы, неврологи и нейроинженеры, которые работают над совершенствованием методов протезирования, начали имплантировать в мозг датчики, которые могут измерять сигналы, исходящие от отдельных нейронов, и после того, как эти сигналы проходят через математическое устройство декодирования, они могут использоваться для управления компьютерными курсорами с помощью мыслей. Подобные разработки ведутся в нейронном протезировании.

Команда исследователей из Стэнфорда уже разработала устройство, известное как «ReFIT», значительно улучшающее точность и скорость нейронных протезов, управляющих курсорами.

Эти диаграммы показывают точность различных сценариев испытания алгоритма «ReFIT», разработанного в Стэнфорде. Слева реальная рука. В середине обезьяна использует «ReFIT» и справа обезьяна использует старый алгоритм. Фото с сайта stanford.edu

Результаты этой работы будут опубликованы в журнале «Nature Neuroscience»; материалы предоставил Кришна Шеной, профессор электротехники, электроники, биотехнологии и нейробиологии из Стэнфорда, совместно с командой ученых под руководством научного сотрудника доктора Викаша Джилья и докторанта биоинженерии Пола Нуюджукиан.

Кроме демонстрации намерений подопытных обезьян, курсоры, контролируемые «ReFIT», дублируют настоящую действующую нервную систему, делая свои операции максимально похожими на действия человеческой руки. Более того, через четыре года после имплантации новая система все еще работает идеально, в то время как предыдущие образцы аналогичных устройств демонстрируют устойчивое снижение производительности с течением времени.

«Полученные результаты могут привести к значительному улучшению качества производимых протезов и повысить безопасность парализованных людей, которые активно участвуют в программах «FDA Phase-I BrainGate2» клинических испытаний здесь, в Стэнфорде», - отметил Шеной.

Восприятие ментального движения в режиме реального времени

Система основана на действии имплантированного в мозг кремниевого чипа, который записывает «потенциалы действия» нейронной активности с помощью огромного количества электродных датчиков и посылает данные на компьютер. Частота, с которой потенциалы действия генерируются компьютером, обеспечивает последним необходимую информацию о направлении и скорости движения, представляемого пользователем.

Прибор «ReFIT», декодирующий эти сигналы, отличается от более ранних моделей. В большинстве исследований нейронного протезирования ученые фиксировали активность мозга в то время, когда объект двигает рукой или представляет ее движение, анализируя данные только после их фиксации. «Совсем мало внимания в нейронном протезирования уделялось реконструкции движений офлайн», - отметил Джилья, первый автор статьи.

Команда ученых из Стэнфорда пыталась понять, как работает система онлайн, четко контролируя условия, в которых компьютер анализирует и реализует визуальную обратную связь в реальном времени, как ЦНС обезьяны контролирует движение курсора к цели на экране.

Система способна вносить коррективы в процессе работы при наведении курсора на цель, так же, как руки и глаза человека работают вместе, перемещая курсор мыши на иконку на рабочем столе компьютера. Например, если курсор отведен слишком далеко влево, пользователь будет регулировать воображаемые движения, чтобы перенаправить курсор вправо. Команда ученых разработала систему, способную уловить корректирующие движения пользователя, что позволяет перемещать курсор более точно, чем это было возможно в предыдущих моделях протезирования.

Для тестирования новой системы ученые поставили перед подопытными обезьянами задачу мысленно направлять курсор на цель - экранную точку - и удерживать курсор там полсекунды.

«ReFIT» работает значительно лучше, чем предыдущие технологии, с точки зрения скорости и точности. Путь курсора от начальной точки до цели прямее и достигает цели в два раза быстрее предыдущих систем, набирая от 75 до 85 процентов от скорости движения настоящей руки.

«Эта статья расскажет об очень интересных инновациях в декодировании имитирующего мозг интерфейса. Эти нововведения должны привести к значительному прорыву в управлении устройствами нейропротезов и увеличить жизнеспособность этой технологии», - рассказывает Хосе Кармено, доцент кафедры электротехнической инженерии и неврологии в Университете Калифорнии в Беркли.

Оптимальный метод

Еще одной положительной стороной деятельности «ReFIT» является его прекрасная способность останавливать курсор. В прошлых моделях курсор достигал цели почти так же быстро, как и «ReFIT», тем не менее, он часто не попадал в цель, и нужно было дополнительное время для подведения курсора к цели.

Такая эффективность была достигнута путем постепенного измерения изменений электрических сигналов мозга, с помощью которых мысль преобразуется в движения курсора на экране. Ученые изобрели уникальный способ «тренировки» движений. Когда обезьяна использовала настоящий рычаг, чтобы переместить курсор, компьютер анализировал полученные от имплантанта сигналы и соотносил их с соответствующими движениями рук с помощью измерения нейронной активности. Далее обезьяна просто думала о перемещении курсора, и компьютер преобразовывал нейронную активность в движения курсора на экране. Затем ученые использовали активность мозга обезьяны, чтобы повысить точность движений.

Команда ученых с помощью «ReFIT» ввела еще одну инновацию в сфере раскодировки информации о положении и скорости курсора. Джилья отмечает, что предыдущие устройства могли интерпретировать нейронные сигналы о любом положении курсора или его скорости, но не оба эти показателя одновременно. «ReFIT» может фиксировать оба указанных показателя одновременно, в результате чего мы наблюдаем более быстрые и четкие движения курсора.

«Мы считаем, что у нас есть хороший шанс сделать для парализованных людей нечто очень полезное», - сказал Джилья. Сейчас ученые предлагают эти нововведения парализованным людям в ходе реализации программы клинических испытаний.

Данные испытания были профинансированы Фондом для парализованных Кристофера и Даны Рив; фондами NSF, NDSEG, и SGF; DARPA.