Демонстрация первого мозгового протеза по технологии Plug and Play у парализованного человека

By Зоя Маркевич No comments

brain
Кредит: CC0 Public Domain

В значительном прогрессе исследователи Института нейробиологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско, работающие над протезом конечности, управляемым мозгом, показали, что методы машинного обучения помогли человеку с параличом научиться управлять компьютерным курсором, используя активность своего мозга, без необходимости ежедневной интенсивной переподготовки. , что было требованием всех предыдущих усилий по созданию интерфейса мозг-компьютер (BCI).

«В последние годы в области BCI был достигнут большой прогресс, но поскольку существующие системы приходилось перезагружать и калибровать каждый день, они не могли задействовать естественные процессы обучения мозга. Это все равно, что просить кого-то научиться «ездить на велосипеде снова и снова с нуля», — сказал старший автор исследования Карунеш Гангули, доктор медицины, доцент кафедры неврологии UCSF. «Адаптация системы искусственного обучения для бесперебойной работы со сложными схемами долгосрочного обучения мозга — это то, чего никогда раньше не было у человека с параличом».

Достижение технологии «включай и работай» демонстрирует ценность так называемых наборов электродов ЭКоГ для приложений BCI. Матрица ЭКоГ включает подушечку электродов размером с наклейку, которая хирургическим путем помещается на поверхность мозга. Они позволяют вести долговременную стабильную регистрацию нервной активности и были одобрены для мониторинга приступов у пациентов с эпилепсией. Напротив, в прошлых усилиях BCI использовались наборы острых электродов типа «подушечка булавок», которые проникают в ткань мозга для более чувствительной записи, но имеют тенденцию смещать или терять сигнал со временем. В этом случае авторы получили одобрение исследуемого устройства для долгосрочной хронической имплантации массивов ЭКоГ парализованным субъектам, чтобы проверить их безопасность и эффективность в качестве долгосрочных стабильных имплантатов ИМК.

В своей новой статье, опубликованной 7 сентября 2020 года в Nature Biotechnology, команда Гангули документирует использование набора электродов ЭКоГ у человека с параличом всех четырех конечностей (тетраплегия). Участник также участвует в клиническом испытании, предназначенном для проверки использования массивов ЭКоГ, позволяющих парализованным пациентам управлять протезом руки и кисти, но в новой статье участник использовал имплант для управления курсором компьютера на экране.

Исследователи разработали алгоритм BCI, который использует машинное обучение для сопоставления активности мозга, регистрируемой электродами ЭКоГ, с желаемыми движениями курсора пользователя. Первоначально исследователи следовали стандартной практике ежедневного сброса алгоритма. Участник начинал с представления определенных движений шеи и запястий, наблюдая, как курсор перемещается по экрану. Постепенно компьютерный алгоритм обновлялся, чтобы согласовывать движения курсора с генерируемой им мозговой активностью, эффективно передавая управление курсором пользователю. Однако запуск этого процесса каждый день серьезно ограничивает уровень контроля, который может быть достигнут. Чтобы овладеть контролем над устройством, могли потребоваться часы, а в некоторые дни участнику приходилось отказываться от него вообще.

Затем исследователи переключились на то, чтобы алгоритм продолжал обновляться в соответствии с мозговой активностью участника, не сбрасывая его каждый день. Они обнаружили, что постоянное взаимодействие между сигналами мозга и алгоритмом с улучшенным машинным обучением приводит к постоянному повышению производительности в течение многих дней. Изначально каждый день нужно было наверстать упущенное, но вскоре участник смог сразу же достичь высочайшего уровня.

«Мы обнаружили, что можем еще больше улучшить обучение, убедившись, что алгоритм не обновляется быстрее, чем мозг может отслеживать — примерно раз в 10 секунд», — сказал Гангули, практикующий невролог из UCSF Health и Служба неврологии и реабилитации Медицинского центра администрации ветеранов Сан-Франциско. «Мы рассматриваем это как попытку наладить партнерство между двумя обучающими системами — мозгом и компьютером, — которое в конечном итоге позволяет искусственному интерфейсу стать продолжением пользователя, как его собственная рука или рука».

Со временем мозг участника смог усилить паттерны нейронной активности, которые он мог использовать для наиболее эффективного управления искусственным интерфейсом через массив ЭКоГ, устраняя при этом менее эффективные сигналы — процесс отсечения, очень похожий на то, как мозг, как считается, учится любая сложная задача, говорят исследователи. Они заметили, что мозговая активность участника, казалось, вырабатывала укоренившуюся и последовательную мысленную «модель» для управления интерфейсом BCI, чего никогда не происходило при ежедневной перезагрузке и повторной калибровке. Когда интерфейс был сброшен после нескольких недель непрерывного обучения, участник быстро восстановил те же модели нейронной активности для управления устройством, эффективно переобучая алгоритм до его прежнего состояния.

«После того, как пользователь установил долговечную память решения для управления интерфейсом, нет необходимости в сбросе», — сказал Гангули. «Мозг быстро возвращается к тому же решению».

В конце концов, как только опыт был накоплен, исследователи показали, что они могут полностью отключить алгоритм самообновления, и участник мог просто начать использовать интерфейс каждый день без необходимости в переподготовке или калибровке. При отсутствии переобучения результативность не снижалась в течение 44 дней, и участник мог даже целыми днями не тренироваться и видеть небольшое снижение успеваемости. Установление стабильного опыта в одной из форм управления BCI (перемещение курсора) также позволило исследователям начать «складывать» дополнительные выученные навыки, такие как «нажатие» виртуальной кнопки, без потери производительности.

Такая немедленная эксплуатация BCI по принципу «включай и работай» долгое время была целью в этой области, но была недостижима, потому что электроды типа «подушечка-подушечка», используемые большинством исследователей, имеют тенденцию со временем перемещаться, изменяя сигналы, воспринимаемые каждый электрод. Кроме того, поскольку эти электроды проникают в ткань мозга, иммунная система имеет тенденцию отвергать их, постепенно ухудшая их сигнал. Матрицы ЭКоГ менее чувствительны, чем эти традиционные имплантаты, но их долговременная стабильность, по-видимому, компенсирует этот недостаток. Стабильность записей ЭКоГ может быть даже более важной для долгосрочного контроля более сложных роботизированных систем, таких как протезы, что является ключевой целью следующего этапа исследований Гангули.

«Мы всегда помнили о необходимости разработки технологий, которые не останутся в ящике, так сказать, но которые на самом деле улучшат повседневную жизнь парализованных пациентов», — сказал Гангули. «Эти данные показывают, что BCI на основе ECoG могут стать основой для такой технологии»./P>

Добавить комментарий