Elena Pitsik— Investigador Junior en el Laboratorio de Neurociencia y Tecnologías Cognitivas de la Universidad
Comunicación entre la computadora y el cerebro
Una interfaz cerebro-computadora es un sistema que permite la interacción entre el cerebro y una computadora.Abre un canal de comunicación entre el cerebro ycomputadora y les permite intercambiar información entre ellos. El ejemplo más simple es la generación de comandos para un dispositivo externo utilizando la actividad cerebral. Un dispositivo externo puede ser una computadora, una aplicación, un robot, un dron, una prótesis, un exoesqueleto o lo que sea. El alcance de tales interfaces es muy amplio.
La parte más importante de la interfaz es la tecnología para registrar señales biológicas del cerebro.Hay muchas tecnologías que se puedenaplicar en interfaces. Las señales de actividad eléctrica se registran mediante un amplificador: un electroencefalógrafo. Se transmiten al servidor, que procesa estas señales. Existen interfaces muy pequeñas y compactas que utilizan tecnología inalámbrica. Hay literalmente un pequeño chip. Pero si planea utilizar la interfaz en un entorno clínico (para rehabilitación posterior a un accidente cerebrovascular, por ejemplo), probablemente desee tener muchos canales y big data. El procesamiento de Big Data requiere muchos recursos informáticos, por lo que la mayoría de las veces se utiliza una computadora separada con un software especial. Y después de que este software procesa la señal cerebral, se traduce en comandos para un dispositivo externo, proporcionando retroalimentación. En lugar de un monitor clásico, puede haber cualquier cosa: desde una aplicación para controlar su estado de ánimo hasta un sistema de control de robot.
Las interfaces cerebro-computadora se pueden dividir en tres tipos principales.En primer lugar, se trata de una interfaz neuronal activa, queImplica que el usuario controla directa y conscientemente un dispositivo o aplicación externa. La neurointerfaz es la actividad cerebral que el usuario genera, lee, procesa y convierte en comandos. El segundo tipo es una interfaz neuronal reactiva. En él, la actividad cerebral no es producida conscientemente por el cerebro, sino que es estimulada por influencias externas: luz, sonido, sensaciones táctiles, órdenes. Por ejemplo, imágenes o estimulación sonora que desencadenan una determinada respuesta en nuestra mente. Y no podemos generar conscientemente esta respuesta, sin un estímulo externo, por lo que necesitamos algún tipo de retroalimentación. Una interfaz cerebro-computadora busca esta respuesta a un estímulo externo en nuestro cerebro y la utiliza para generar comandos y controlar un dispositivo externo o perfilar la retroalimentación. El tercer tipo de interfaz neuronal es una interfaz neuronal pasiva. El más complejo e incomprensible, porque no implica generar ningún comando para un dispositivo externo ni ningún control. Esta interfaz se sienta pasivamente sobre usted y monitorea su condición durante sus actividades diarias. Es decir, usted lee, trabaja, conduce un automóvil y la interfaz neuronal lo monitorea. Se puede utilizar para realizar un seguimiento de su nivel de atención, concentración, fatiga, carga cognitiva y también brindarle información sobre su condición.
Neurorrehabilitación y otros usos de interfaces
La neurointerfaz tiene una gran importancia social para el desarrollo de diversos sistemas de rehabilitación y la mejora de la calidad de vida de las personas con necesidades adicionales.Como las personas con síndrome de enclaustramiento...perdieron toda posibilidad de contacto con el mundo exterior, pero al mismo tiempo conservaron su conciencia; Se trata de personas completamente paralizadas que no pueden hablar, moverse ni siquiera mover los ojos. Por lo tanto, no tienen otras opciones de comunicación que no sean utilizar interfaces neuronales para leer su actividad cerebral y traducirla en comandos específicos. Estos comandos pueden ser generación de voz, control de varias aplicaciones para mantener la funcionalidad diaria, así como proporcionar comunicación básica con otras personas. Una condición menos grave es la parálisis parcial. Por ejemplo, personas en silla de ruedas que no pueden caminar, o diversas paresias después de un derrame cerebral o como resultado de una lesión. En el caso de la parálisis, si es incurable, entonces la calidad de vida de esa persona se puede mejorar proporcionándole algún tipo de exoesqueleto u ortesis que pueda controlarse mediante una interfaz neuronal. Esta es una de las áreas más populares en el desarrollo de interfaces neuronales.
La aplicación más popular de las interfaces neuronales en medicina es la neurorrehabilitación.Esta es una oportunidad para acelerar el proceso de rehabilitación.una persona después de una lesión o accidente cerebrovascular mediante entrenamiento con una interfaz "cerebro-computadora", que implica apoyar la actividad motora, es decir, una serie de movimientos imaginarios. Hay muchos estudios que han demostrado que este tipo de interfaces realmente aceleran y mejoran significativamente el proceso de rehabilitación de las personas, restableciendo sus funciones motoras perdidas.
Recientemente, las interfaces de cerebro a computadora se han introducido en el mercado principal y han ganado una audiencia más amplia.Hoy en día, la interfaz neuronal se puede comprar en eBay porPor poco dinero, costará incluso menos que un teléfono inteligente. En primer lugar, se utilizan para el entretenimiento, en la industria del juego. También muy a menudo se utilizan interfaces neuronales para controlar distintos estados: el estado de ánimo o las fases del sueño. Las interfaces neuronales para la meditación ayudan a la persona a relajarse y guiarla de acuerdo con los resultados del seguimiento de su actividad cerebral. También se utilizan dispositivos similares para desarrollar diversos sistemas para entrenar habilidades cognitivas: atención, concentración o carga cognitiva. Se trata de un área importante porque puede utilizarse, por ejemplo, en el desarrollo de sistemas de carga cognitiva para pilotos de aviones y conductores de camiones.
¿Qué es el cerebro y cómo se puede medir su actividad?
Tú y yo somos nuestro cerebro.El cerebro está formado por células llamadasneuronas. Y cada neurona consta de un núcleo, un cuerpo y varios procesos que aseguran su comunicación con otras neuronas: estas son dendritas, axones y un terminal (una continuación del axón para la comunicación con otras neuronas - "alta tecnología"). Una neurona es una estructura bastante simple, pero hay miles de millones de neuronas en la cabeza. Por lo tanto, juntos crean una enorme red que puede procesar conjuntos de datos complejos y servirnos como individuos.
El cerebro es una supercomputadora, es decir, un sistema capaz de procesar grandes cantidades de información.Las neuronas interactúan entre sí principalmente.de dos maneras: electricidad y enlaces químicos. Una señal eléctrica es producida por una neurona y transmitida a través de un axón a las sinapsis (conexiones entre neuronas - "alta tecnología") de otra neurona. Cuando una señal eléctrica llega a la salida de una neurona, se convierte en algunos mensajes químicos llamados neurotransmisores. Y se transmiten desde la salida de una neurona a la entrada de otra, que, a su vez, las recibe, las procesa, las convierte en una señal eléctrica y las transmite a lo largo de esta cadena. Una neurona puede recibir y pasar una señal eléctrica a través de sí misma o extinguirla, no recibirla e interrumpir la cadena. Cualquiera de nuestras actividades forma una red de neuronas que parpadean continuamente, formando un patrón determinado que nos permite procesar muchos tipos activos de actividad humana.
Existen varios métodos para medir la actividad eléctrica del cerebro.En primer lugar, esto es encefalografía magnética,que implica medir los campos electromagnéticos que surgen como resultado de la actividad eléctrica en el cerebro. Una máquina MEG es un dispositivo de gran tamaño en el que una persona se sienta inmóvil porque los electrodos que leen el campo magnético no están colocados en la cabeza, sino a cierta distancia de ella. MEG es muy sensible a diversas interferencias externas, incluido el campo magnético de la Tierra y otros campos magnéticos con los que está literalmente llena toda nuestra realidad. Por lo tanto, para que MEG funcione bien, debe colocarse en una habitación protegida. Otro método es la espectroscopia de infrarrojo cercano. Se trata de una tecnología de neuroimagen que nos permite visualizar los procesos que ocurren en el cerebro. Utiliza luz infrarroja para medir la concentración de oxi y desoxihemoglobina. El dispositivo consta de una tapa a la que se colocan cilindros, firmemente adheridos a la superficie del cuero cabelludo y divididos en dos tipos: fuente y detector. La fuente emite un haz de luz en el rango de infrarrojos. Esta luz atraviesa la piel, el cráneo y la capa superior de la corteza, es decir, el cerebro. Pasa, regresa a la superficie del cuero cabelludo y es captado por el detector. Además, todo lo que se puede ver contiene información muy importante sobre el nivel de oxígeno en la sangre. Cuando realizamos una acción, como dar golpecitos, nuestra sangre en la zona motora se satura de oxígeno. Podemos medir esto y definirlo como un patrón. La siguiente tecnología es la electroencefalografía, la más eficaz de ellas. Se puede utilizar en una interfaz neuronal porque es relativamente económico y bastante simple. Me puse una gorra, hice girar los electrodos, los lubriqué con pasta y funcionaron. Una instalación de EEG (un electroencefalógrafo) es también un sombrero que se coloca en la cabeza de una persona. Es necesario presionar los electrodos con más fuerza contra la cabeza de la persona y colocarlos correctamente.
¿Por qué deberían incrustarse las neurointerfaces en el cerebro?
Los electroencefalógrafos son diferentes.Escriben señales con diferentes resoluciones y tienendiferente número de canales. Los EEG también son de dos tipos. Básicamente, existen EEG invasivos y no invasivos. Un EEG invasivo implica una cirugía para abrir el cráneo y colocar electrodos directamente en la superficie del cerebro. Está claro que esta tecnología no se utiliza en humanos. Se utiliza principalmente en ciencia animal para estudiar su actividad, que es muy similar a la actividad humana. La señal EEG, que se lee directamente desde la superficie de la corteza y de un grupo muy pequeño de neuronas, tiene mejor rendimiento que la tecnología no invasiva. Porque está libre de diversos artefactos característicos del EEG.
Hay áreas en las que las interfaces invasivas son muy importantes y, de hecho, la única tecnología que puede aliviar la condición de una persona.Por ejemplo, esto es epilepsia.Nuestro laboratorio estudia un tipo de epilepsia llamada epilepsia de ausencia. Esta es una epilepsia que no está asociada con convulsiones. Una persona no experimenta convulsiones durante un ataque, simplemente se desconecta del mundo por un tiempo. Y él no lo sabe, que está desconectado. Esta condición también es muy peligrosa, a pesar de que no hay manifestaciones externas más que el hecho de que la persona se ha desconectado de la realidad. Porque es posible que, por ejemplo, no sepa que tiene epilepsia de ausencia y se desmaye mientras conduce. Por lo tanto, prevenir todos los ataques también es muy importante y la interfaz puede prevenirlos. Cuando una persona sufre un ataque, en primer lugar, se sincronizan diferentes ritmos cerebrales; esto es muy fácil de detectar. Además, un ataque va precedido de un determinado tipo de actividad; algún tiempo antes del ataque podemos determinar qué sucederá a continuación. Cuando la interfaz neuronal detecta esto, puede enviar impulsos al cerebro que ayudan a suprimir este ataque. Al mismo tiempo, una persona que use esta interfaz con regularidad no sentirá nada y no sabrá que estaba a punto de sufrir un ataque.
Neuralink Ilona Mask es diferente a las demásneurointerfaces invasivas en el sentido de que los electrodos que escriben el EEG están ubicados en filamentos muy delgados (más delgados que un cabello humano), y muchos electrodos están ubicados en un filamento.Es posible registrar hasta 3 mil electrodos.Esta es una enorme cantidad de datos. Dado que están ubicadas en la corteza, son muy pequeñas y escriben una señal desde un pequeño grupo de neuronas. De esta manera podemos captar una actividad muy sutil.
La tecnología de Musk resuelve parcialmente el problema que es común cuando se usa un electroencefalograma no invasivo: propagación de campo (del inglés "fuerza de campo eléctrico" - "alta tecnología").Cuando escribimos un EEG no invasivo, superponemoselectrodo en la cabeza y registra desde un gran grupo de neuronas. Genera un campo energético general. Los campos eléctricos de diferentes neuronas se superponen e interfieren entre sí. Entonces, cuando escribimos un cierto tipo de actividad, en realidad tenemos muchas actividades diferentes, lo que interfiere con el procesamiento. Y un problema muy grande con todas las interfaces invasivas es que nuestro cuerpo no quiere que le introduzcan objetos extraños.
Un EEG no invasivo es un EEG que usamos de forma continua.Básicamente, estos son electrodos colocados ensuperficie de la cabeza con una gorra. Cada electrodo registra la actividad de un grupo específico de neuronas. La ubicación de los electrodos es muy importante porque influye en gran medida en el resultado del procesamiento.
Un electroencefalograma es una señal eléctrica.Procesar esta señal es tarea de la radiofísica.Podemos utilizar técnicas de análisis convencionales para aislar características de esta señal. Nuestra tarea es resaltar ciertos patrones que corresponden a este movimiento.
Las principales dificultades para crear interfaces neuronales.
¿Por qué es tan difícil crear una interfaz neuronal?Porque estas son tareas muy difíciles:procesar EEG e identificar patrones. Requieren un enfoque integrado y cuidadoso. En primer lugar, porque cada persona es individual, al igual que su cerebro. Incluso los gemelos homocigotos tienen cerebros muy diferentes, como las huellas dactilares. No podemos crear un sistema universal que funcione igual para todas las personas. Es necesario ajustarlo, calibrarlo y cambiarlo constantemente para todos. La siguiente razón son las características específicas de la tarea. Cada persona puede realizar una misma tarea de manera diferente y acumular diferentes actividades. La ubicación de los sensores también es un factor humano. En diferentes experimentos, los sensores pueden estar colocados de forma ligeramente diferente, pero esto también es muy importante, porque escribirán una actividad diferente. Otra razón es la dinámica no estacionaria del cerebro en todas las escalas de tiempo. Esto significa que cambia constantemente en todas las escalas de tiempo. Podemos tomar una gran porción de señal EEG, dividirla en segundos y cada segundo será diferente. Los cerebros cambian, evolucionan y se adaptan constantemente a su entorno externo. Un problema importante es el alto nivel de ruido en las grabaciones y artefactos del EEG. Debido a que colocamos electrodos en la superficie del cuero cabelludo, y debajo, entre la piel y el cráneo, hay fibras musculares que trabajan, se mueven y crean algún tipo de artefactos motores en la señal del EEG. Además, movemos constantemente los ojos, parpadeamos y todo esto también sirve de guía para el EEG, que es visible no solo en los canales de la frente, sino también en la parte posterior de la cabeza. Además, nuestro corazón late. Los artefactos cardíacos están presentes en el EEG en casi todas las personas. Surgen de la pulsación de la sangre en los vasos debajo de la piel.
Existen métodos interesantes que nos ayudan a deshacernos de todos los artefactos.Puede eliminar artefactos o filtrarlos.Existen métodos que permiten eliminar componentes correspondientes a los latidos del corazón, artefactos oculomotores y filtrar la señal EEG en el rango que necesitemos. A continuación, se utiliza el análisis de tiempo-frecuencia como método de análisis de señales. Evaluamos la energía de cada ritmo y vemos cuál contiene alguna dinámica asociada al efecto que buscamos. El análisis de tiempo-frecuencia incluye wavelets, análisis de Fourier, etc.
El siguiente paso es establecer conexiones funcionales entre diferentes áreas del cerebro.Cuando hacemos algo (movemos las manos,imaginar movimientos de la mano), nuestras regiones cerebrales interactúan de forma sincrónica o asincrónica. Se influyen mutuamente durante esta interacción. Con base en estas influencias, es posible construir una red de conexiones funcionales que describe qué conexiones se fortalecen y cuáles se debilitan, y en base a esto, podemos sacar una conclusión sobre cómo nuestras neuronas construyen y procesan nuestra actividad en una escala de todo el cerebro. Las redes neuronales artificiales son las más prometedoras porque funcionan rápidamente y se basan en un modelo biológico de neuronas.
La señal EEG es una estructura compleja con muchos componentes, pero su complejidad cambia con el tiempo y dependiendo de lo que hagamos.De la dinámica de esta complejidad podemos entender quesucede, evaluarlo, clasificarlo y hacer algún tipo de clasificador en base a esto. Un ejemplo específico es la eliminación de artefactos. Digamos que tenemos una señal EEG multicanal y muestra artefactos que producen interferencias en casi todos los canales. Y parecen artefactos oculomotores. Se eliminan mediante el método de componentes independientes. Cada señal se descompone en varios componentes que contienen su propia información. Uno de ellos contiene algo que no necesitamos en la señal: ese mismo artefacto oculomotor. Lo tomamos y lo tiramos. Obtenemos una señal limpia y más informativa que contiene lo que necesitamos. La filtración es algo básico.
Una señal se puede filtrar en diferentes rangos de frecuencia.Ritmo alfa (8–14 Hz) y ritmo beta (15–30 Hz) -Estos son los dos ritmos cerebrales, los dos componentes de frecuencia, que contienen la mayor cantidad de información sobre cómo el cerebro procesa la actividad motora. Si queremos clasificar movimientos imaginarios o reales, acudimos al ritmo alfa y beta y buscamos un patrón en ellos.
Encontrar un patrón es una tarea de clasificación.Para mirar el patrón podemosUtilice el método de análisis tiempo-frecuencia. El patrón es la actividad motora en el EEG y el más comúnmente citado es la desincronización relacionada con eventos. Tomamos la actividad del ritmo alfa. Contiene mucha información sobre cómo nos movemos. Esta información es la siguiente: cuando realizamos un movimiento, el número de neuronas que intervienen en el procesamiento de la información disminuye. Por tanto, se suprime el ritmo alfa. Su amplitud disminuye y genera menos energía. Esta supresión del ritmo alfa continúa durante todo el movimiento. Si vemos que el ritmo alfa ha bajado, podemos decir que se ha producido movimiento en ese momento. Por ejemplo, una persona aprieta el puño. El ritmo alfa cae, su energía disminuye. Se está desincronizando y podemos verlo. Luego, la persona afloja la mano y el ritmo alfa se restablece y vuelve a su estado normal. Todo el problema es que la desincronización es claramente visible en los datos promediados. Tomamos varios movimientos, calculamos la superficie de las wavelets para cada uno, los promediamos y obtenemos una imagen brillante. Hacemos un movimiento, contamos su superficie de ondas y no vemos nada. No entendemos nada porque este movimiento es un efecto muy sutil.
Ver tambien
Mira cómo se ve el verano en Saturno
Había una foto de cómo el polvo del desierto "fluye" hacia el Océano Atlántico
Vea lo que el telescopio sucesor del Hubble puede ver en el espacio