Елена Питсик— Младши научен сътрудник, Лаборатория по неврология и когнитивни технологии, Университет
Връзката между компютъра и мозъка
Мозъчно-компютърният интерфейс е система, която позволява взаимодействие между мозъка и компютъра.Той отваря канал за комуникация между мозъка икомпютър и им позволява да обменят информация помежду си. Най-простият пример е генерирането на команди за външно устройство, използващо мозъчна дейност. Външно устройство може да бъде компютър, приложение, робот, дрон, протеза, екзоскелет или каквото и да е друго. Обхватът на такива интерфейси е много широк.
Най-важният компонент на интерфейса е технологията за запис на биологични сигнали от мозъка.Има много технологии, които могат да бъдат приложени към интерфейси.Сигналите за електрическа активност се записват с помощта на усилвател, наречен електроенцефалограф.Те се предават на сървъра, който обработва тези сигнали.Много малки, компактни интерфейси, които използват безжична технология.Но ако планирате да използвате интерфейса в клинична обстановка (например за рехабилитация след инсулт), вероятно искате да имате много канали и големи данни.Обработката на големи данни изисква много изчислителни ресурси, така че най-често се използва отделен компютър, на който имаИ след като този софтуер се обработва отМозъчен сигнал, той се превежда в команди за външно устройство, осигурявайки обратна връзка.На мястото на класическия монитор може да бъде всичко: от прилагането на наблюдение на настроението ви до система за управление на робот.
Интерфейсите мозък-компютър могат да бъдат разделени на три основни типа.На първо място, това е активен невронен интерфейс, който предполага, че потребителят пряко и съзнателно контролираНевронният интерфейс е мозъчната активност, която потребителят генерира, чете и обработваВторият тип е реактивен невронен интерфейс.В него мозъчната активност не се произвежда съзнателно от мозъка, а се стимулира от външни влияния като светлина, звук, тактилни усещания и команди.Например, изображения или звукова стимулация, които предизвикват определена реакция в главите ни.И не можем да генерираме този отговор съзнателно, без външен стимул, така че се нуждаем от някакъв вид обратна връзка.Интерфейсът мозък-компютър търси в мозъка ни този отговор на външен стимул и използваза генериране на команди и управление на външно устройство или за профилна обратна връзка.Третият тип невронен интерфейс е пасивният невронен интерфейс, който е най-сложен и неразбираем, защото изобщо не предполага тованяма команди за външното устройство и няма контрол.Интерфейсът пасивно седи върху вас и следи състоянието ви в хода на ежедневните дейности.Това означава, че четете, работите, шофирате и мониторите на невронния интерфейсТя може да се използва за проследяване на вашето ниво на внимание, фокус, умора, когнитивно натоварване, а също и да ви даде обратна връзка за вашето състояние.
Неврорехабилитация и други приложения на интерфейсите
Невронният интерфейс има висока социална значимост за развитието на различни рехабилитационни системи и подобряване качеството на живот на хората с допълнителни нужди.Като хората със синдром на заключената личност – те са загубили всякаква възможност за контакт с външния свят, но в същото време са запазили съзнанието си; Те са напълно парализирани хора, които не могатГоворят, движат се и дори движат очите си.Няма други възможности за комуникация, освен да се използват невронни интерфейси, за да се чете мозъчната им активност и да се преобразува в специфични команди.Тези команди могат да бъдат генериране на реч, контролиране на различни приложения, за да се поддържа ежедневната функционалност, както и да се осигури основна комуникация с други хора.По-малко тежко състояние е частична парализа, като хора в инвалидна количка, които не са в състояние даходене или различни пареза след инсулт или в резултат на нараняване.В случай на парализа, ако е нелечима, тогава е възможно да се подобри качеството на живот на такъв човек, ако му осигурите някакъв екзоскелетТова е една от най-популярните области в развитието на невронните интерфейси.
Най-популярното приложение на невронните интерфейси в медицината е неврорехабилитацията.Това е възможност за ускоряване на процеса на рехабилитация на човек след нараняване или инсулт с помощта на обучение с мозъчно-компютърен интерфейс, което предполагаИма много проучвания, които показват, че такива интерфейси всъщност значително се ускорявати подобряване на рехабилитационния процес на хората, връщайки загубените им двигателни функции.
Напоследък интерфейсите мозък-компютър се пробиха до основния пазар и спечелиха по-широка аудитория.Днес можете да си купите невронен интерфейс в eBay за малка сума пари, тя ще бъдеНа първо място, те се използватНевронните интерфейси също много често се използват в игралната индустрия.за наблюдение на различни състояния, като фази на настроение или сън.Човек се отпуска и се ръководи според резултатите от наблюдението на мозъчната си дейност.Подобни устройства се използват и за разработване на различни системи за обучение на когнитивни умения, като внимание, концентрация или когнитивно натоварване.Това е важна област, защото може да се използва например при разработването на системи за когнитивно натоварване за пилоти в самолети и за шофьори на камиони.
Какво представлява мозъкът и как можете да измервате неговата активност
Ти и аз сме нашият мозък.Мозъкът е изграден от клетки, наречениневрони. И всеки неврон се състои от ядро, тяло и различни процеси, които осигуряват комуникацията му с други неврони - това са дендрити, аксони и терминал (продължение на аксона за комуникация с други неврони - „High-Tech“). Един неврон е доста проста структура, но в главата има милиарди неврони. Така заедно те създават огромна мрежа, която може да обработва сложни набори от данни и да предоставя за нас като индивиди.
Мозъкът е суперкомпютър, тоест система, която може да обработва огромни количества информация.Невроните взаимодействат основно помежду сидва начина - електричество и химични връзки. Електрически сигнал се произвежда от неврон и се предава през аксон към синапсите (връзките между невроните - „High-Tech“) на друг неврон. Когато електрически сигнал пристигне на изхода на един неврон, той се преобразува в някои химически съобщения, наречени невротрансмитери. И те се предават от изхода на един неврон към входа на друг, който от своя страна ги приема, обработва ги, превръща ги в електрически сигнал и ги предава по-нататък по тази верига. Невронът може или да приеме и пропусне електрически сигнал през себе си, или да го угаси, да не го получи и да прекъсне веригата. Всяка наша дейност образува мрежа от неврони, които мигат непрекъснато, образувайки определен модел, който ни позволява да обработваме много активни видове човешка дейност.
Има няколко метода за измерване на електрическата активност на мозъка.Първо, това е магнитна енцефалография,което включва измерване на електромагнитни полета, които възникват в резултат на електрическа активност в мозъка. MEG машината е голямо устройство, в което човек седи неподвижно, тъй като електродите, които отчитат магнитното поле, не са поставени на главата, а са разположени на известно разстояние от нея. MEG е много чувствителен към различни външни смущения – включително магнитното поле на земята и други магнитни полета, с които цялата ни реалност е буквално изпълнена. Следователно, за да работи MEG добре, той трябва да бъде поставен в екранирана стая. Друг метод е близката инфрачервена спектроскопия. Това е технология за невроизображение, която ни позволява да визуализираме процесите, протичащи в мозъка. Той използва инфрачервена светлина за измерване на концентрацията на окси- и деоксихемоглобин. Устройството се състои от капачка, към която са прикрепени цилиндри, плътно прилепнали към повърхността на скалпа и разделени на два вида - източник и детектор. Източникът излъчва лъч светлина в инфрачервения диапазон. Тази светлина преминава през кожата, черепа и горния слой на кората, тоест мозъка. Той преминава, връща се обратно на повърхността на скалпа и се улавя от детектора. Освен това всичко, което може да се види, носи много важна информация за нивото на кислород в кръвта. Когато извършваме действие, като например потупване, кръвта ни в двигателната зона се насища с кислород. Можем да измерим това и да го определим като модел. Следващата технология е електроенцефалографията, най-ефективната от тях. Може да се използва в невронен интерфейс, защото е сравнително евтин и доста прост. Сложих капачка, завъртях електродите, намазах ги с паста - и те проработиха. EEG инсталация - електроенцефалограф - също е шапка, която се поставя на главата на човек. Необходимо е да притиснете електродите по-плътно към главата на човека и да ги позиционирате правилно.
Защо невронните интерфейси трябва да бъдат вградени в мозъка?
Електроенцефалографите са различни.Пишат сигнали с различни резолюции и иматразличен брой канали. ЕЕГ също се предлагат в два вида. По принцип има инвазивна и неинвазивна ЕЕГ. Инвазивната ЕЕГ включва операция за отваряне на черепа и поставяне на електроди директно върху повърхността на мозъка. Ясно е, че тази технология не се използва при хора. Използва се главно в науката за животните за изследване на тяхната дейност, която е много подобна на човешката. ЕЕГ сигналът, който се чете директно от повърхността на кората и много малка група неврони, има по-добра производителност от неинвазивната технология. Тъй като е свободен от различни артефакти, които са характерни за ЕЕГ.
Има области, в които инвазивните интерфейси са много важни и всъщност единствената технология, която може да облекчи състоянието на човек.Например, това е епилепсията.Нашата лаборатория изследва вид епилепсия, наречена абсансна епилепсия. Това е епилепсия, която не е свързана с гърчове. Човек не изпитва конвулсии по време на атака, той просто се изключва от света за известно време. И той не знае за това, че е прекъснат. Това състояние също е много опасно, въпреки факта, че няма външни прояви, освен факта, че човекът се е откъснал от реалността. Защото може например да не знае, че има абсансна епилепсия и да припадне, докато шофира. Следователно предотвратяването на всички атаки също е много важно и интерфейсът може да го предотврати. Когато човек има пристъп, първо се синхронизират различни мозъчни ритми - това се улавя много лесно. Освен това атаката се предшества от определен тип дейност - известно време преди атаката можем да определим какво ще се случи след това. Когато невронният интерфейс открие това, той може да изпрати импулси към мозъка, които помагат за потискане на тази атака. В същото време човек, който редовно носи този интерфейс, няма да почувства нищо и няма да знае, че е бил на път да получи атака.
Neuralink Ilona Mask се различава от другитеинвазивни невроинтерфейси, тъй като електродите, които пишат ЕЕГ, са разположени върху много тънки нишки (по-тънки от човешки косъм), а много електроди са разположени върху една нишка.Възможно е да се записват до 3 хиляди електрода.Това е огромно количество данни. Като се има предвид, че са разположени в кората, те са много малки и записват сигнал от малка група неврони. По този начин можем да уловим много фина дейност.
Технологията на Mask частично решава проблема, който е често срещан при използване на неинвазивен ЕЕГ - разпростиране на полето (от английския „електрическо напрежение на полето“ - „Hi-tech“).Когато пишем неинвазивно ЕЕГ, ние наслагвамеелектрод на главата и той записва от голяма група неврони. Той генерира общо енергийно поле. Електрическите полета от различни неврони се припокриват и взаимодействат едно с друго. Така че, когато пишем определен тип дейност, всъщност имаме много различни дейности, което пречи на обработката. И много голям проблем с всички инвазивни интерфейси е, че тялото ни не иска чужди предмети да бъдат натикани в него.
Неинвазивната ЕЕГ е ЕЕГ, която използваме постоянно.По същество това са електроди, поставени върхуповърхност на главата с капачка. Всеки електрод записва активността на определена група неврони. Местоположението на електродите е много важно, тъй като оказва голямо влияние върху резултата от обработката.
Електроенцефалограмата е електрически сигнал.Обработката на този сигнал е задача на радиофизиката.Можем да използваме конвенционални техники за анализ, за да изолираме характеристиките на този сигнал. Нашата задача е да подчертаем определени модели, които съответстват на това движение.
Основните трудности при създаването на невронни интерфейси
Защо е толкова трудно да се създаде невронен интерфейс?Защото това са много трудни задачи:обработват ЕЕГ и идентифицират модели. Те изискват интегриран и внимателен подход. Първо, защото всеки човек е индивидуален, както и неговият мозък. Дори хомозиготните близнаци имат много различни мозъци, като пръстовите отпечатъци. Не можем да създадем една универсална система, която да работи еднакво за всички хора. Трябва да се регулира, калибрира и постоянно да се променя за всички. Следващата причина е спецификата на задачата. Всеки човек може да изпълнява една и съща задача по различен начин и да натрупва различни дейности. Поставянето на сензорите също е човешки фактор. В различни експерименти сензорите може да са разположени малко по-различно, но това също е много важно, защото те ще записват различна дейност. Друга причина е нестационарната динамика на мозъка във всички времеви мащаби. Това означава, че той постоянно се променя във всички времеви мащаби. Можем да вземем голяма част от ЕЕГ сигнала, да го разделим на секунди и всяка секунда ще бъде различна. Мозъците непрекъснато се променят, развиват се и се адаптират към външната среда. Важен проблем е високото ниво на шум в ЕЕГ записите и артефактите. Тъй като поставяме електроди на повърхността на скалпа, а отдолу, между кожата и черепа, има мускулни влакна, които работят, движат се и създават някакви моторни артефакти върху ЕЕГ сигнала. Освен това постоянно движим очите си, мигаме и всичко това също дава насоки на ЕЕГ, което се вижда не само по каналите на челото, но и на тила. Освен това сърцето ни бие. Сърдечни артефакти присъстват на ЕЕГ при почти всички хора. Те възникват от пулсирането на кръвта в съдовете под кожата.
Има страхотни методи, които ни помагат да се отървем от всички артефакти.Можете да премахвате артефакти или да ги филтрирате.Има методи, които ви позволяват да премахнете компоненти, съответстващи на сърдечния ритъм, окуломоторни артефакти и да филтрирате ЕЕГ сигнала в диапазона, от който се нуждаем. След това като метод за анализ на сигнала се използва времево-честотен анализ. Ние оценяваме енергията на всеки ритъм и виждаме кой от тях съдържа някаква динамика, свързана с ефекта, който търсим. Времево-честотният анализ включва вълнички, анализ на Фурие и др.
Следващата стъпка е да се установят функционални връзки между различни области на мозъка.Когато правим нещо (движим ръцете си,представете си движения на ръцете), мозъчните ни области взаимодействат или синхронно, или десинхронно. Те си влияят взаимно по време на това взаимодействие. Въз основа на тези влияния е възможно да се изгради мрежа от функционални връзки, която описва кои връзки са засилени и кои са отслабени, и въз основа на това можем да направим заключение за това как нашата дейност се изгражда и обработва от неврони в скала от целият мозък. Тук най-обещаващи са изкуствените невронни мрежи, защото работят бързо и се базират на биологичен модел на неврони.
ЕЕГ сигналът е сложна структура с много компоненти, но сложността му се променя с времето и в зависимост от това какво правим.От динамиката на тази сложност можем да разберем товаслучва, оценете го, класифицирайте го и направете някакъв класификатор на тази основа. Конкретен пример е премахването на артефакти. Да кажем, че имаме многоканален ЕЕГ сигнал и той показва артефакти, които създават смущения на почти всички канали. И изглеждат като окуломоторни артефакти. Те се отстраняват по метода на независимите компоненти. Всеки сигнал се разлага на няколко компонента, които съдържат собствена информация. Един от тях съдържа нещо, от което не се нуждаем в сигнала – същият окуломоторен артефакт. Взимаме го и го изхвърляме. Получаваме чист, по-информативен сигнал, съдържащ това, от което се нуждаем. Филтрирането е основно нещо.
Един сигнал може да се филтрира в различни честотни диапазони.Алфа ритъм (8–14 Hz) и бета ритъм (15–30 Hz) -това са двата мозъчни ритъма, двата честотни компонента, които съдържат най-много информация за това как мозъкът обработва двигателната активност. Ако искаме да класифицираме въображаеми или реални движения, ние се обръщаме към алфа и бета ритъма и търсим модел върху тях.
Намирането на модел е задача за класификация.За да разгледаме модела, можемизползвайте метода на времево-честотния анализ. Моделът е двигателна активност на ЕЕГ и най-често цитираната е десинхронизация, свързана със събитие. Взимаме активността на алфа ритъма. Съдържа много информация за това как се движим. Тази информация е следната: когато направим движение, броят на невроните, които участват в обработката на информацията, намалява. Така алфа ритъмът се потиска. Амплитудата му намалява и генерира по-малко енергия. Това потискане на алфа ритъма продължава през цялото движение. Ако видим, че алфа ритъмът е спаднал, можем да кажем, че в този момент е настъпило движение. Например, човек свива ръката си в юмрук. Алфа ритъмът пада, енергията му намалява. Той се десинхронизира и можем да го видим. Тогава човекът отпуска ръката си и алфа ритъмът се възстановява и се връща към нормалното си състояние. Целият проблем е, че десинхронизацията е ясно видима в осреднените данни. Вземаме няколко движения, изчисляваме вълновата повърхност за всяко, осредняваме ги и получаваме ярка картина. Взимаме едно движение, броим вълновата му повърхност и не виждаме нищо. Нищо не разбираме, защото това движение е много фин ефект.
Вижте също:
Вижте как изглежда лятото на Сатурн
Имаше снимка как пустинен прах „се влива“ в Атлантическия океан
Вижте какво може да види наследственият телескоп на Хъбъл в космоса