Нейро-компьютерный интерфейс (стр. 2 из 4)

Существуют попытки решить эту проблему. Например, учёные из исследовательского коллектива одного Кливлендского медицинского центра считают, что справиться с проблемой поможет биомиметическая (то есть подражающая живой природе) стратегия. По их мысли, для электродов нужно использовать материал, который будет, как и полагается, «втыкаться» в кору мозга, а потом размягчаться. Интересно, что этот материал они разработали, опираясь на знания о структуре кожи морского огурца.

Как можно узнать из их статьи, вышедшей в журнале Science, полимер, созданный учёными, в обычном состоянии по твёрдости напоминает пластик, из которого делают компакт-диски. В другом состоянии он сравним с мягкой резиной. Чтобы уменьшить твёрдость материала, нужно всего лишь опустить его в очищенную воду. Ценно то, что "переключение" между этими состояниями происходит достаточно быстро.

В реальности, скорее всего, ничего в воду окунать не придётся: организм содержит достаточно жидкости, которая прекрасно размягчит электрод на основе полимера. А в случае нейрохирургических операций её роль сможет сыграть спинномозговая жидкость.

Увы, создатели нового полимера ничего не рассказали о том, какова электропроводность их материала. Она ведь должна быть высокой, ибо электрод на то и нужен, чтоб проводить ток. Конечно, можно просто сделать кусочек такого полимера, с вставленными внутрь тонкими металлическими проводками (которые, в принципе, мягкие сами по себе). Можно использовать и бактериальные провода, но это уже совсем фантастика.

Внешние датчики

Вышеназванные проблемы побуждают задумываться об иных подходах к созданию НКИ. Главной альтернативой тут безусловно является внешнее детектирование мозговых импульсов человека.

Способы получения информации о состоянии мозга здесь разнятся. Вот основные из них:

▪ электроэнцифалография;

▪ функциональная магнитно-резонансная интроскопия;

▪ оптическая типография (инфракрасное детектирование потоков крови).

Суть подхода на основе ЭЭГ

Мозговые ритмы — электрические процессы, протекающие в мозге, характеризующиеся амплитудой и частотой, позволяющие определить степень возбуждённости/активности мозга, а соответственно, — и состояние сознания.

Амплитуда измеряется в микровольтах. Частота измеряется в герцах. По частотным характеристикам мозговые ритмы подразделяются в соответствии с буквами греческого алфавита. Так, дельта-ритмы — самые медленные, то есть низкочастотные (до 1-2Гц). Тета-ритмы имеют частоту 3-6Гц, альфа-ритмы— 7-13Гц, далее идут бета-ритмы — самые быстрые, от 14Гц и выше.

Любое движение, восприятие или внутренняя мыслительная деятельность связаны с определенным паттерном активации нейронов, которые взаимодействуют друг с другом посредством электрических импульсов. Эти токи создают электромагнитное поле, которое можно зарегистрировать снаружи головы с помощью методов электроэнцефалографии (ЭЭГ) и магнитоэнцефалографии (МЭГ).

Метод ЭЭГ, разработанный Гансом Бергером в 1929 году, в течение многих лет успешно используется для 3 целей:

· диагностики неврологических расстройств в клиниках и госпиталях;

· для исследования функций мозга в нейрофизиологических лабораториях;

· для терапевтических целей на основе биологической обратной связи.

Очевидно, что в основе НКИ на основе ЭЭГ должно лежать распознавание паттернов биопотенциалов мозга. Если испытуемый может изменять характер своих биопотенциалов, например, выполняя определенные умственные задачи, то система НКИ могла бы транслировать эти изменения в контрольные коды, например по перемещению курсора мыши на экране компьютера или руки робота-манипулятора. Также эти коды можно использовать для выбора букв на «виртуальной клавиатуре» или для контроля инвалидной коляски.

В состав НКИ системы на основе ЭЭГ входят:

· Электроды для отведения биопотенциалов. Минимальное количество - 2, чаще записи производят с помощью 21, 64 и даже 128 каналов. При большом количестве электродов используют электродные шлемы для быстроты установки и увеличения точности позиционирования электродов над определенными полями мозга, а также воспроизводимости их расположения от эксперимента к эксперименту.

· Усилитель биопотенциалов, подключаемый к компьютеру либо напрямую (например, через USB порт), либо через интерфейсную A/D карту.

· Персональный компьютер для регистрации сигналов и их обработки. Так как во многих системах используется элементы biofeedback, то либо этот же компьютер, либо дополнительный ПК показывает испытуемому стимулы и результаты распознавания, например, вводимый текст.

· Программное обеспечение для регистрации и обработки ЭЭГ, распознавания паттернов и предъявления стимулов и результатов распознавания.

Ключевые события в истории развития методики

Специалисты берлинского Института компьютерной архитектуры и программных технологий Фраунгофера (Fraunhofer Institute for Computer Architecture and Software Technology) разработали устройство, которое даёт возможность манипулировать объектами на экране компьютера, читая сигналы человеческого мозга с помощью датчиков.

Целью их было создание устройства, управляемого мозгом, которое бы дало возможность людям с ограниченной подвижностью общаться с внешним миром. Даже если человек полностью парализован и не может двигать глазами, его мозг вырабатывает сигналы, которые снимаются 128 датчиками. При помощи программного обеспечения отфильтровываются специфические импульсы, которые распознаются и определяют необходимые действия.

Система способна самообучаться и идентифицировать «палитры» сигналов для каждой личности индивидуально. Сейчас Brain Computer Interface позволяет, передвигая мысленно курсор, выбирать необходимые буквы на экране.

Для набора фразы требуется от 5 до 10 минут. Ещё сложнее с датчиками - для их установки требуется примерно час. Спикер института Мирьям Каплов (Mirjam Kaplow) говорит, что скачок в развитии данной технологии произойдёт, когда они разработают бесконтактные датчики. Данное устройство будет выглядеть как шлем, с его помощью можно будет также проводить диагностику пострадавших больных на месте происшествия.

Учёные из Швейцарии (EPFL, IDIAP) и Испании (CREB), по своей специализации одни из лучших в мире. Отказавшись от агрессивного метода «вскрытия черепных коробок», учёные взяли за основу электроэнцефалограмму. ЭЭГ взяли лишь за основу, потому что процедура замешана на альфа-ритмах и требует, чтобы пациент закрыл глаза и расслабился, а этот вариант для достижения поставленной цели не подходит.

Поэтому для анализа полученных данных об активности мозга было разработано программное обеспечение под названием «нейроклассификатор», которое в режиме реального времени распознаёт определённые образцы сигналов. Проще говоря, команды.

Как заявил директор IDIAP Жан-Альбер Феррес (Jean-Albert Ferrez), их технология расшифровки мозговых ритмов позволяет компьютеру определить, думает ли человек о вычислениях, а каком-либо месте, о цвете или об ужине. Однако, о каком именно цвете человек думает, компьютер определить не в состоянии.

Решение помочь инвалидам было принято не случайно. По двум причинам: во-первых, парализованные люди в такой технике особенно нуждаются, во-вторых, для них её сделать проще, чем для здоровых.

Активность мозга человека, прикованного к креслу, не такая «шумная», больше движений – больше мыслей и состояний, качество сигналов снижается.

В 2006 году Международный институт передовых телекоммуникационных исследований (ATR), расположенный близ Киото, совместно с компанией Honda, разработал и продемонстрировал в действии новый тип связи между человеком и машиной. Робот-манипулятор подчинялся мыслям испытуемого, без всякой видимой связи с ним.

BMI основан на ежесекундном анализе картины активности участков мозга, получаемой через магниторезонансное сканирование, а также на хитроумной программе, которая по этим данным вычисляет нервные сигналы в мозге, распознавая по ним выполняемые человеком движения (кисти и пальцев).

Пусть задержка между жестом человека и повторением движения манипулятором составляла примерно 7 секунд, всё равно достижение впечатляет. Тем более, что точность распознавания достигла 85%.

Авторы этого эксперимента особо подчёркивают два момента, отличающие их достижение от сходных ранних работ: здесь нет электродов, внедрённых в мозг, и даже просто контактов (которыми снимают энцефалограмму, к примеру), да и вообще — какого-либо соприкосновения с человеком.

И что ещё интереснее, правильное распознавание жестов машиной происходит в реальном времени, с первой попытки и на нетренированном "подопытном". Ранее людям приходилось стараться, чтобы получить от машины, считывающей мозговую деятельность, однозначно чёткую и видимую реакцию на свои мысли — нужное движение шарика на экране компьютера или ещё что-то подобное.

В том же году Питер Бруннер и его коллеги в медицинском исследовательском центре штата Нью-Йорк (Wadsworth Center) разработали очередной вариант интерфейса мозг-компьютер, позволяющий парализованным людям силой мысли составлять электронные письма.

Бруннер сосредоточился на проблеме мысленного письма и, похоже, его система работает наиболее чётко и быстро среди всех прежних аналогов.

Специальная «шапка» с 24 электродами снимает картину деятельности мозга. Доброволец сидит напротив экрана компьютера и смотрит на таблицу с буквами. Машина хаотично подсвечивает их, с довольно большой частотой.