Разработете мозъчен метод, за да можете да контролирате устройства в реално време

резюме: Изследователите изследват синхронизирането на мозъчната област, за да помогнат за контролирането на интерфейсите мозък-машина.

източник: УПФ Барселона

Само преди няколко десетилетия възможността за свързване на мозъка с компютър за преобразуване на невронни сигнали в осезаеми действия изглеждаше като нещо от научната фантастика.

Но през последните години беше постигнат известен научен напредък в това отношение с така наречените BCI (Bran-Computer Interfaces), които създават комуникационни мостове между човешкия мозък и компютрите.

Скорошно проучване на UPF продължава да напредва в тази посока и предоставя нови приноси за проследяване на това много търсено невронаучно постижение.

Констатациите от проучването, проведено от UPF Center for Brain and Cognition (CBC), са предмет на статия, публикувана на 7 февруари в списанието. eNeuroозаглавен „Дългосрочна алфа синхронизация като контролен сигнал за BCI: проучване за осъществимост“, е написан съвместно с Мартин Еспарза-Яйзо (UPF и Лондонския университетски колеж), Салвадор Сото-Фарако (UPF и ICREA) и Ирен Vigué-Guix (UPF), Mireia Torralba Cuello (UPF) и Manuela Ruzzoli (Баски център за когнитивен мозък и език).

Едно от основните настоящи предизвикателства в неврологията е да се определи кои мозъчни сигнали са достатъчно силни, за да контролират устройства в реално време. Невролозите вече са измислили устройства, които могат да бъдат контролирани от ума, използвайки само активността на една или няколко области на мозъка.

Това обаче все още не може да стане чрез комуникация и синхронизация между различните области на мозъка. Статията, която публикувахте eNeuro Има значителен принос за напредъка към тази цел.

Мозъчна активност по време на задачи за визуално-пространствено внимание

Това изследване се основава на анализиране на мозъчната активност на 10 субекта по време на задача за визуално-пространствено внимание, като се извършват до 200 измервания за всеки субект и се основава на концепцията за кръстосани хоризонтали: това, което виждаме от дясната страна на зрителното поле, е представено от лявото полукълбо на мозъка и за разлика от So, това, което виждаме вляво, е представено в дясното полукълбо.

Нивата на мозъчния сигнал, известен като алфа лента, намаляват в полукълбото, където са представени изображенията, които наблюдаваме. Изследователите сравняват разликите в нивата на алфа лентите с плаки в тегловна скала. Точно от страната на кантара, където се натоварва по-голяма тежест, чиниите им се спускат в по-голяма степен, докато от страната с по-малко тегло те са склонни да се качват.

Същото важи и за нивата на алфа лентата: в полукълбото от страната, където са представени изображенията, нивата на алфа лентата намаляват най-много, докато в противоположното полукълбо се повишават. Трябва да се има предвид, че алфа лентата потиска възбудимостта на невроните, следователно предизвиква състояние на релаксация на групи от неврони. Ето защо не е изненадващо, че нивото му е по-ниско в мозъчното полукълбо, което обработва изображенията.

Трябва също така да се отбележи, че мозъкът е разделен на различни региони, които комуникират чрез синхронизиране на нервните си флуктуации, например в алфа диапазона. По-конкретно, една от целите на изследването беше да се анализира дали дългосрочната синхронизация на алфа лентата между мозъчните региони представя модели на латерализация и това беше потвърдено от авторите на изследването.

По-конкретно, ако се фокусираме надясно, връзката между фронталните и париеталните области на лявото полукълбо се увеличава, а ако се фокусираме наляво, връзката между същите тези области на дясното полукълбо се увеличава.

Досега сигналите от алфа домейна, с който комуникират фронталните и париеталните области на мозъка, можеха да бъдат напълно уловени само чрез обединяване на данни от различни измервания, а не чрез един експеримент. Ето защо една от другите цели на изследването беше именно да се проучи как тези невронни модели се улавят на едно тестово ниво, което позволява генерирането на контролен сигнал за активиране на устройства чрез интерфейси мозък-компютър в реално време.

За да постигне това, водещият изследовател, Мартин Еспарза-Яизо, обяснява, че неговото изследване има принос от методологична гледна точка: „Новостта на изследването е, че за разлика от предишни проучвания, то използва мерки за синхронизация между теменните и фронталните региони при нивото на всяко отделно изпитване, а не в сборни данни.“ „,“

Той обаче предупреждава, че са отбелязани ограниченията на настоящите ЕЕГ за постигане на тази цел:

„Текущата ЕЕГ има ограничения по отношение на пространствената разделителна способност и шума, дължащ се на дишане, сърдечна дейност и т.н.“

Резултатите от това изследване обаче дават добра основа за бъдещи изследвания. В този смисъл Esparza-Iaizzo заключава: „Това, което нашето проучване предлага, е добра методология за демонстриране, че всъщност в момента не е възможно да се въведе синхронизация в света на системите с възпроизвеждане в реално време. Надяваме се че ще служи като модел за бъдещи опити.“

Вижте също

Относно това търсене на новини за невротехнологии

автор: пресслужба
източник: УПФ Барселона
комуникация: Пресслужба – UPF Barcelona
снимка: Изображението е обществено достояние

Оригинално търсене: Затворен достъп.
„Алфа синхронизация на дълги разстояния като контролен сигнал за BCI: проучване за осъществимостОт Martín Esparza-Iaizzo и др. eNeuro

резюме

Алфа синхронизация на дълги разстояния като контролен сигнал за BCI: проучване за осъществимост

Промените в пространственото внимание са свързани с промени в активността на алфа лентата (α, 8–14 Hz), по-специално в неравновесието на полукълбото. Основният механизъм се приписва на локалната α-синхронизация, която регулира локалното инхибиране на невроналното възбуждане и фронто-париеталната синхронизация, която обръща свързаността на дълги разстояния.

Специфичният за посоката характер на тази невронна връзка придава потенциала й като контролен сигнал в интерфейсите мозък-компютър (BCI). В това проучване проучихме дали дългосрочната α-синхронизация представя странични фенотипове, зависещи от доброволната насоченост на вниманието и дали тези невронни модели могат да бъдат уловени на ниво единичен опит, за да осигурят контролен сигнал за активен BCI. Събрахме електроенцефалографски (ЕЕГ) данни от кохорта здрави възрастни (n = 10), докато изпълнявахме задача за скрито визуално-пространствено внимание (CVSA).

Данните показват страничен модел на фазово свързване на алфа лентата между фронталната и париетално-тилната област след представяне на целта, възпроизвеждайки предишни констатации. Въпреки това, този модел не беше очевиден по време на интервала на насочване сигнал към целта, който е идеалната времева рамка за BCI. Освен това, декодирането на посоката на вниманието – опит по опит – от затворена синхронизация с поддържащи векторни машини (SVM) беше на случайно ниво.

Настоящите констатации показват, че ЕЕГ може да не е в състояние да открие дългосрочна α-синхронизация в насочването на вниманието въз основа на единичен опит, като по този начин подчертава ограниченията на тази мярка като надежден сигнал за контрол на BCI.