Он не может двигаться, но управляет мышкой силой мысли. И каждый клик — его личная победа
NewsMaker1 имплант подарит новую жизнь тем, у кого больше не осталось надежды.
Исследователи Калифорнийского университета в Дэвисе разработали нейрокомпьютерный интерфейс , позволяющий управлять курсором и совершать клики силой мысли. В разработке принял участие пациент с боковым амиотрофическим склерозом (БАС), который смог использовать систему для повседневных задач, включая самостоятельную работу с персональным компьютером и набор текста.
Неврологические заболевания, такие как инсульт или БАС, способны нарушить связь между мозгом и мышцами. В случае БАС происходит постепенное разрушение верхних и нижних двигательных нейронных путей: при сохранении когнитивных функций наступает паралич всех конечностей и серьезные нарушения речи.
Нейрокомпьютерные интерфейсы представляют собой устройства, имплантируемые в кору головного мозга. Они обходят поврежденные участки, считывая нейронные сигналы напрямую и преобразуя их в команды. Большинство существующих интерфейсов работают с сигналами дорсальной моторной коры — области мозга, отвечающей за движения рук. При расшифровке этих сигналов пользователи могут перемещать курсор, пытаясь совершить или представляя движение конечностями.
Речевые нейроинтерфейсы, напротив, связаны с вентральной прецентральной извилиной, где формируются сигналы, управляющие мимикой и артикуляцией. Расшифровка нейронных импульсов из этой зоны обеспечивает быструю речевую коммуникацию, однако ранее не использовалась для навигации по компьютеру или управления движением.
Имплантация электродов в обе области была бы идеальным решением, но считается хирургически сложной или невыполнимой. Поэтому пациентам и врачам приходилось выбирать между управлением курсором и распознаванием речи.
В исследовании, опубликованном в Journal of Neural Engineering под названием "Speech motor cortex enables BCI cursor control and click", ученые провели эксперимент с одним участником, чтобы проверить, может ли активность речевой моторной коры обеспечить одновременно управление курсором и распознавание речи через единственный имплант.
В эксперименте принял участие 45-летний мужчина с БАС, страдающий параличом всех конечностей и нарушением четкости речи. Все сеансы проводились на дому у пациента.
В вентральную прецентральную извилину участника хирургическим путем имплантировали четыре массива по 64 электрода. Размещение электродов проводилось под контролем предоперационной МРТ с учетом данных проекта Human Connectome о корковых связях.
Нейронные сигналы регистрировались с частотой 30 кГц и фильтровались в диапазоне от 250 до 5000 Гц. Система каждую миллисекунду отслеживала пересечения порогового уровня и мощность спайков с каждого электрода. Эти характеристики группировались в 10-миллисекундные интервалы, создавая поток 512-мерных векторов признаков для систем декодирования.
Для оценки работы системы использовались три типа задач: радиальная калибровка (Radial8), сеточная оценка и одновременное управление речью и курсором. Движением курсора управлял линейный декодер скорости, а отдельный линейный классификатор распознавал команды кликов.
Параметры декодера постоянно обновлялись с помощью линейной регрессии для скорости и логистической регрессии для классификации кликов, при этом весовые коэффициенты корректировались каждые несколько секунд во время активного управления.
Калибровка прошла быстро: участник достиг первой цели с помощью нейронного управления всего через 40 секунд после запуска системы.
На последующих сеансах с оптимизированными настройками эффективность управления курсором достигла в среднем 2,90 бит в секунду. В ранних сессиях показатели были ниже — 1,67 бит в секунду. Максимальная зафиксированная скорость составила 3,16 бит в секунду. Один бит в секунду соответствует способности совершать несколько точных выборов в минуту, более высокие значения указывают на более быстрое и точное управление.
Из 1263 попыток в 1175 случаях цели были выбраны верно, что соответствует 93% точности. Зафиксировано 88 ошибочных выборов, ни одна попытка не была прервана по истечении времени. Шесть кликов пришлись на временно неактивные цели, 23 клика произошли за пределами целевых зон.
Точность распознавания кликов превысила случайный уровень на всех четырех электродных массивах. Один удачно расположенный массив внес наибольший вклад в декодирование движений курсора, практически сравнявшись по эффективности с работой всех массивов.
При одновременном управлении речью и курсором среднее время достижения цели увеличилось до 4,51 секунды. Без речевых команд этот показатель составлял от 3,37 до 3,51 секунды. Это показывает, что речевая активность создавала помехи в управлении курсором, однако не вызывала задержек при последовательных действиях. Усовершенствование системы декодирования может снизить влияние помех и повысить удобство использования.
Эксперимент доказал возможность использования единственного импланта для обеспечения как коммуникации, так и работы с компьютером в домашних условиях, подтвердив концепцию многофункциональных нейрокомпьютерных интерфейсов.
Для пациентов с сохранным интеллектом, но утративших способность двигаться и говорить, нейроинтерфейс, обеспечивающий одновременно управление компьютером и распознавание речи, способен восстановить важнейшие каналы коммуникации, вернуть самостоятельность и существенно улучшить качество жизни.
Исследователи Калифорнийского университета в Дэвисе разработали нейрокомпьютерный интерфейс , позволяющий управлять курсором и совершать клики силой мысли. В разработке принял участие пациент с боковым амиотрофическим склерозом (БАС), который смог использовать систему для повседневных задач, включая самостоятельную работу с персональным компьютером и набор текста.
Неврологические заболевания, такие как инсульт или БАС, способны нарушить связь между мозгом и мышцами. В случае БАС происходит постепенное разрушение верхних и нижних двигательных нейронных путей: при сохранении когнитивных функций наступает паралич всех конечностей и серьезные нарушения речи.
Нейрокомпьютерные интерфейсы представляют собой устройства, имплантируемые в кору головного мозга. Они обходят поврежденные участки, считывая нейронные сигналы напрямую и преобразуя их в команды. Большинство существующих интерфейсов работают с сигналами дорсальной моторной коры — области мозга, отвечающей за движения рук. При расшифровке этих сигналов пользователи могут перемещать курсор, пытаясь совершить или представляя движение конечностями.
Речевые нейроинтерфейсы, напротив, связаны с вентральной прецентральной извилиной, где формируются сигналы, управляющие мимикой и артикуляцией. Расшифровка нейронных импульсов из этой зоны обеспечивает быструю речевую коммуникацию, однако ранее не использовалась для навигации по компьютеру или управления движением.
Имплантация электродов в обе области была бы идеальным решением, но считается хирургически сложной или невыполнимой. Поэтому пациентам и врачам приходилось выбирать между управлением курсором и распознаванием речи.
В исследовании, опубликованном в Journal of Neural Engineering под названием "Speech motor cortex enables BCI cursor control and click", ученые провели эксперимент с одним участником, чтобы проверить, может ли активность речевой моторной коры обеспечить одновременно управление курсором и распознавание речи через единственный имплант.
В эксперименте принял участие 45-летний мужчина с БАС, страдающий параличом всех конечностей и нарушением четкости речи. Все сеансы проводились на дому у пациента.
В вентральную прецентральную извилину участника хирургическим путем имплантировали четыре массива по 64 электрода. Размещение электродов проводилось под контролем предоперационной МРТ с учетом данных проекта Human Connectome о корковых связях.
Нейронные сигналы регистрировались с частотой 30 кГц и фильтровались в диапазоне от 250 до 5000 Гц. Система каждую миллисекунду отслеживала пересечения порогового уровня и мощность спайков с каждого электрода. Эти характеристики группировались в 10-миллисекундные интервалы, создавая поток 512-мерных векторов признаков для систем декодирования.
Для оценки работы системы использовались три типа задач: радиальная калибровка (Radial8), сеточная оценка и одновременное управление речью и курсором. Движением курсора управлял линейный декодер скорости, а отдельный линейный классификатор распознавал команды кликов.
Параметры декодера постоянно обновлялись с помощью линейной регрессии для скорости и логистической регрессии для классификации кликов, при этом весовые коэффициенты корректировались каждые несколько секунд во время активного управления.
Калибровка прошла быстро: участник достиг первой цели с помощью нейронного управления всего через 40 секунд после запуска системы.
На последующих сеансах с оптимизированными настройками эффективность управления курсором достигла в среднем 2,90 бит в секунду. В ранних сессиях показатели были ниже — 1,67 бит в секунду. Максимальная зафиксированная скорость составила 3,16 бит в секунду. Один бит в секунду соответствует способности совершать несколько точных выборов в минуту, более высокие значения указывают на более быстрое и точное управление.
Из 1263 попыток в 1175 случаях цели были выбраны верно, что соответствует 93% точности. Зафиксировано 88 ошибочных выборов, ни одна попытка не была прервана по истечении времени. Шесть кликов пришлись на временно неактивные цели, 23 клика произошли за пределами целевых зон.
Точность распознавания кликов превысила случайный уровень на всех четырех электродных массивах. Один удачно расположенный массив внес наибольший вклад в декодирование движений курсора, практически сравнявшись по эффективности с работой всех массивов.
При одновременном управлении речью и курсором среднее время достижения цели увеличилось до 4,51 секунды. Без речевых команд этот показатель составлял от 3,37 до 3,51 секунды. Это показывает, что речевая активность создавала помехи в управлении курсором, однако не вызывала задержек при последовательных действиях. Усовершенствование системы декодирования может снизить влияние помех и повысить удобство использования.
Эксперимент доказал возможность использования единственного импланта для обеспечения как коммуникации, так и работы с компьютером в домашних условиях, подтвердив концепцию многофункциональных нейрокомпьютерных интерфейсов.
Для пациентов с сохранным интеллектом, но утративших способность двигаться и говорить, нейроинтерфейс, обеспечивающий одновременно управление компьютером и распознавание речи, способен восстановить важнейшие каналы коммуникации, вернуть самостоятельность и существенно улучшить качество жизни.