Elena Pitsik— Ricercatore Junior presso il Laboratorio di Neuroscienze e Tecnologie Cognitive dell’Università
Comunicazione tra il computer e il cervello
Un'interfaccia cervello-computer è un sistema che consente l'interazione tra il cervello e un computer.Apre un canale di comunicazione tra il cervello ecomputer e consente loro di scambiare informazioni tra loro. L'esempio più semplice è la generazione di comandi per un dispositivo esterno utilizzando l'attività cerebrale. Un dispositivo esterno può essere un computer, un'applicazione, un robot, un drone, una protesi, un esoscheletro o qualsiasi altra cosa. L'ambito di tali interfacce è molto ampio.
La parte più importante dell'interfaccia è la tecnologia per la registrazione dei segnali biologici dal cervello.Ci sono molte tecnologie che possono esserloapplicare nelle interfacce. I segnali di attività elettrica vengono registrati utilizzando un amplificatore: un elettroencefalografo. Vengono trasmessi al server, che elabora questi segnali. Esistono interfacce molto piccole e compatte che utilizzano la tecnologia wireless. C'è letteralmente un piccolo chip. Ma se prevedi di utilizzare l’interfaccia in un contesto clinico (ad esempio per la riabilitazione post-ictus), probabilmente vorrai disporre di molti canali e big data. L'elaborazione dei Big Data richiede molte risorse informatiche, quindi molto spesso viene utilizzato un computer separato con un software speciale. E dopo che questo software ha elaborato il segnale cerebrale, questo viene tradotto in comandi per un dispositivo esterno, fornendo feedback. Invece di un monitor classico, può esserci qualsiasi cosa: da un'applicazione per monitorare l'umore a un sistema di controllo del robot.
Le interfacce cervello-computer possono essere suddivise in tre tipi principali.Innanzitutto, questa è un'interfaccia neurale attiva, cheimplica che l'utente controlli direttamente e consapevolmente un dispositivo o un'applicazione esterna. La neurointerfaccia è l'attività cerebrale che l'utente genera, legge, elabora e converte in comandi. Il secondo tipo è un'interfaccia neurale reattiva. In esso, l'attività cerebrale non è prodotta consapevolmente dal cervello, ma è stimolata da influenze esterne: luce, suono, sensazioni tattili, comandi. Ad esempio, immagini o stimoli sonori che innescano una determinata risposta nella nostra mente. E non possiamo generare consapevolmente questa risposta, senza uno stimolo esterno, quindi abbiamo bisogno di una sorta di feedback. Un'interfaccia cervello-computer cerca questa risposta a uno stimolo esterno nel nostro cervello e la usa per generare comandi e controllare un dispositivo esterno o per profilare il feedback. Il terzo tipo di interfaccia neurale è un'interfaccia neurale passiva. Il più complesso e incomprensibile, perché non prevede la generazione di alcun comando per un dispositivo esterno e nessun controllo. Questa interfaccia si siede passivamente su di te e monitora le tue condizioni durante le tue attività quotidiane. Cioè, leggi, lavori, guidi un'auto e l'interfaccia neurale ti monitora. Può essere utilizzato per monitorare il livello di attenzione, concentrazione, affaticamento, carico cognitivo e anche per darti un feedback sulla tua condizione.
Neuroriabilitazione e altri usi delle interfacce
La neurointerfaccia ha un alto significato sociale per lo sviluppo di vari sistemi di riabilitazione e per il miglioramento della qualità della vita delle persone con bisogni aggiuntivi.Come le persone con la sindrome del lock-in...perdevano ogni possibilità di contatto con il mondo esterno, ma allo stesso tempo conservavano la coscienza; Si tratta di persone completamente paralizzate che non possono parlare, muoversi e nemmeno muovere gli occhi. Pertanto, non hanno altre opzioni per comunicare se non l’utilizzo di interfacce neurali per leggere la loro attività cerebrale e tradurla in comandi specifici. Questi comandi possono essere la generazione vocale, il controllo di varie applicazioni al fine di mantenere la funzionalità quotidiana, nonché fornire comunicazioni di base con altre persone. Una condizione meno grave è la paralisi parziale. Ad esempio, persone su sedia a rotelle che non possono camminare o varie paresi dopo un ictus o in seguito a un infortunio. Nel caso della paralisi, se è incurabile, la qualità della vita di tale persona può essere migliorata fornendogli una sorta di esoscheletro o ortesi che può essere controllata utilizzando un'interfaccia neurale. Questa è una delle aree più popolari nello sviluppo delle interfacce neurali.
L’applicazione più popolare delle interfacce neurali in medicina è la neuroriabilitazione.Questa è un’opportunità per accelerare il processo di riabilitazioneuna persona dopo un infortunio o un ictus utilizza un allenamento con un'interfaccia "cervello-computer", che prevede il supporto dell'attività motoria, cioè una serie di movimenti immaginari. Ci sono molti studi che hanno dimostrato che tali interfacce accelerano e migliorano in modo significativo il processo di riabilitazione delle persone, ripristinando le loro funzioni motorie perdute.
Recentemente, le interfacce da cervello a computer sono entrate nel mercato principale e hanno conquistato un pubblico più ampio.Oggi l'interfaccia neurale può essere acquistata su eBay perpochi soldi, costerà anche meno di uno smartphone. Prima di tutto, vengono utilizzati per l'intrattenimento, nel settore dei giochi. Inoltre, molto spesso, le interfacce neurali vengono utilizzate per monitorare vari stati: umore o fasi del sonno. Le interfacce neurali per la meditazione aiutano una persona a rilassarsi e guidarla in base ai risultati del monitoraggio della sua attività cerebrale. Dispositivi simili vengono anche utilizzati per sviluppare vari sistemi per allenare le capacità cognitive: attenzione, concentrazione o carico cognitivo. Si tratta di un settore importante perché può essere utilizzato, ad esempio, nello sviluppo di sistemi di carico cognitivi per piloti di aerei e camionisti.
Cos'è il cervello e come misurarne l'attività
Tu ed io siamo il nostro cervello.Il cervello è costituito da cellule chiamateneuroni. E ogni neurone è costituito da un nucleo, un corpo e vari processi che ne garantiscono la comunicazione con altri neuroni: questi sono dendriti, assoni e un terminale (una continuazione dell'assone per la comunicazione con altri neuroni - "High-Tech"). Un neurone è una struttura abbastanza semplice, ma nella testa ci sono miliardi di neuroni. Pertanto, insieme creano un’enorme rete in grado di elaborare set di dati complessi e provvedere a noi come individui.
Il cervello è un supercomputer, cioè un sistema in grado di elaborare enormi quantità di informazioni.I neuroni interagiscono principalmente tra lorodue modi: elettricità e legami chimici. Un segnale elettrico viene prodotto da un neurone e trasmesso attraverso un assone alle sinapsi (connessioni tra neuroni - “High-Tech”) di un altro neurone. Quando un segnale elettrico arriva all'uscita di un neurone, viene convertito in alcuni messaggi chimici chiamati neurotrasmettitori. E vengono trasmessi dall'uscita di un neurone all'ingresso di un altro, che, a sua volta, li riceve, li elabora, li trasforma in un segnale elettrico e li trasmette ulteriormente lungo questa catena. Un neurone può ricevere e far passare un segnale elettrico attraverso se stesso, oppure estinguerlo, non riceverlo e interrompere la catena. Qualsiasi nostra attività forma una rete di neuroni che lampeggiano continuamente, formando un determinato schema che ci consente di elaborare molti tipi attivi di attività umana.
Esistono diversi metodi per misurare l'attività elettrica del cervello.Innanzitutto, questa è l'encefalografia magnetica,che prevede la misurazione dei campi elettromagnetici che si presentano come risultato dell’attività elettrica nel cervello. Una macchina MEG è un grande dispositivo in cui una persona siede immobile perché gli elettrodi che leggono il campo magnetico non sono posizionati sulla testa, ma si trovano ad una certa distanza da essa. Il MEG è molto sensibile a varie interferenze esterne, incluso il campo magnetico terrestre e altri campi magnetici di cui è letteralmente piena la nostra intera realtà. Pertanto, affinché il MEG funzioni bene, deve essere collocato in una stanza schermata. Un altro metodo è la spettroscopia nel vicino infrarosso. Si tratta di una tecnologia di neuroimaging che ci consente di visualizzare i processi che si verificano nel cervello. Utilizza la luce infrarossa per misurare la concentrazione di ossi- e deossiemoglobina. Il dispositivo è costituito da un cappuccio a cui sono fissati i cilindri, strettamente adiacenti alla superficie del cuoio capelluto e divisi in due tipologie: sorgente e rilevatore. La sorgente emette un fascio di luce nella gamma degli infrarossi. Questa luce passa attraverso la pelle, il cranio e lo strato superiore della corteccia, cioè il cervello. Passa, ritorna alla superficie del cuoio capelluto e viene catturato dal rilevatore. Inoltre, tutto ciò che può essere visto contiene informazioni molto importanti sul livello di ossigeno nel sangue. Quando eseguiamo un'azione, come picchiettare, il nostro sangue nella zona motoria è saturo di ossigeno. Possiamo misurarlo e definirlo come uno schema. La tecnologia successiva è l'elettroencefalografia, la più efficace di queste. Può essere utilizzato in un'interfaccia neurale perché è relativamente economico e abbastanza semplice. Ho indossato un cappuccio, ho fatto roteare gli elettrodi, li ho lubrificati con la pasta e hanno funzionato. Un'installazione EEG - un elettroencefalografo - è anche un cappello che viene messo sulla testa di una persona. È necessario premere gli elettrodi più saldamente sulla testa della persona e posizionarli correttamente.
Perché le interfacce neurali dovrebbero essere incorporate nel cervello
Gli elettroencefalografi sono diversi.Scrivono segnali con risoluzioni diverse e hannodiverso numero di canali. Anche gli EEG sono di due tipi. Fondamentalmente, esistono EEG invasivi e non invasivi. Un EEG invasivo prevede un intervento chirurgico per aprire il cranio e posizionare gli elettrodi direttamente sulla superficie del cervello. È chiaro che questa tecnologia non è utilizzata negli esseri umani. Viene utilizzato principalmente nella scienza degli animali per studiarne l'attività, che è molto simile a quella umana. Il segnale EEG, che viene letto direttamente dalla superficie della corteccia e da un gruppo molto piccolo di neuroni, ha prestazioni migliori rispetto alla tecnologia non invasiva. Perché è esente dai vari artefatti caratteristici dell'EEG.
Ci sono aree in cui le interfacce invasive sono molto importanti e di fatto l'unica tecnologia in grado di alleviare le condizioni di una persona.Ad esempio, questa è l'epilessia.Il nostro laboratorio studia un tipo di epilessia chiamata epilessia da assenza. Questa è l'epilessia che non è associata a convulsioni. Una persona non sperimenta convulsioni durante un attacco, si disconnette semplicemente dal mondo per un po'. E lui non lo sa, che è disconnesso. Questa condizione è anche molto pericolosa, nonostante non vi siano manifestazioni esterne oltre al fatto che la persona si è disconnessa dalla realtà. Perché potrebbe, ad esempio, non sapere di soffrire di epilessia da assenza e svenire mentre guida. Pertanto, anche prevenire tutti gli attacchi è molto importante e l'interfaccia può impedirlo. Quando una persona ha un attacco, in primo luogo, vengono sincronizzati diversi ritmi cerebrali: questo è molto facile da rilevare. Inoltre, un attacco è preceduto da un certo tipo di attività: qualche tempo prima dell'attacco possiamo determinare cosa accadrà dopo. Quando l’interfaccia neurale lo rileva, può inviare impulsi al cervello che aiutano a sopprimere questo attacco. Allo stesso tempo, una persona che indossa regolarmente questa interfaccia non sentirà nulla e non saprà che stava per avere un attacco.
Neuralink Ilona Mask è diverso dagli altrineurointerfacce invasive in quanto gli elettrodi che scrivono l'EEG si trovano su filamenti molto sottili (più sottili di un capello umano) e molti elettrodi si trovano su un filamento.È possibile registrare fino a 3mila elettrodi.Si tratta di un'enorme quantità di dati. Dato che si trovano sulla corteccia, sono molto piccoli e scrivono un segnale da un piccolo gruppo di neuroni. In questo modo possiamo catturare attività molto sottili.
La tecnologia di Mask risolve parzialmente il problema che è comune quando si utilizza EEG non invasivo - diffusione del campo (dall'inglese "intensità del campo elettrico" - "High-tech").Quando scriviamo un EEG non invasivo, lo sovrapponiamoelettrodo sulla testa e registra da un folto gruppo di neuroni. Genera un campo energetico generale. I campi elettrici di diversi neuroni si sovrappongono e interferiscono tra loro. Quindi, quando scriviamo un certo tipo di attività, in realtà abbiamo molte attività diverse, che interferiscono con l'elaborazione. E un grosso problema con tutte le interfacce invasive è che il nostro corpo non vuole che vi vengano introdotti oggetti estranei.
Un EEG non invasivo è un EEG che usiamo su base continuativa.Essenzialmente, questi sono elettrodi posizionatisuperficie della testa con un cappuccio. Ciascun elettrodo registra l'attività di un gruppo specifico di neuroni. La posizione degli elettrodi è molto importante perché influenza notevolmente il risultato della lavorazione.
Un elettroencefalogramma è un segnale elettrico.L'elaborazione di questo segnale è un compito della radiofisica.Possiamo utilizzare tecniche di analisi convenzionali per isolare le caratteristiche di questo segnale. Il nostro compito è evidenziare alcuni modelli che corrispondono a questo movimento.
Le principali difficoltà nella creazione di interfacce neurali
Perché è così difficile creare un'interfaccia neurale?Perché questi sono compiti molto difficili:elaborare l'EEG e identificare i modelli. Richiedono un approccio integrato e attento. Innanzitutto perché ogni persona è individuale, proprio come il suo cervello. Anche i gemelli omozigoti hanno cervelli molto diversi, come le impronte digitali. Non possiamo creare un sistema universale che funzioni allo stesso modo per tutte le persone. Deve essere adattato, calibrato e cambiato costantemente per tutti. Il motivo successivo sono le specifiche del compito. Ogni persona può svolgere lo stesso compito in modo diverso e accumulare attività diverse. Anche il posizionamento dei sensori è un fattore umano. In diversi esperimenti, i sensori possono essere posizionati in modo leggermente diverso, ma anche questo è molto importante, perché scriveranno un'attività diversa. Un altro motivo è la dinamica non stazionaria del cervello su tutte le scale temporali. Ciò significa che è in costante cambiamento su tutte le scale temporali. Possiamo prendere una grande porzione di segnale EEG, scomporla in secondi e ogni secondo sarà diverso. Il cervello cambia costantemente, si evolve e si adatta al suo ambiente esterno. Un problema importante è l’alto livello di rumore nelle registrazioni e negli artefatti EEG. Perché posizioniamo gli elettrodi sulla superficie del cuoio capelluto e sotto, tra la pelle e il cranio, ci sono fibre muscolari che funzionano, si muovono e creano una sorta di artefatti motori sul segnale EEG. Inoltre, muoviamo costantemente gli occhi, sbattiamo le palpebre e tutto ciò fornisce anche una guida all'EEG, che è visibile non solo sui canali sulla fronte, ma anche sulla parte posteriore della testa. Inoltre, il nostro cuore batte. Gli artefatti cardiaci sono presenti sull'EEG in quasi tutte le persone. Derivano dalla pulsazione del sangue nei vasi sotto la pelle.
Esistono metodi interessanti che ci aiutano a sbarazzarci di tutti gli artefatti.Puoi rimuovere gli artefatti o filtrarli.Esistono metodi che consentono di rimuovere componenti corrispondenti al battito cardiaco, artefatti oculomotori e filtrare il segnale EEG nell'intervallo di cui abbiamo bisogno. Successivamente, l'analisi tempo-frequenza viene utilizzata come metodo di analisi del segnale. Valutiamo l'energia di ciascun ritmo e vediamo quale contiene alcune dinamiche associate all'effetto che stiamo cercando. L'analisi tempo-frequenza comprende wavelet, analisi di Fourier, ecc.
Il passo successivo è stabilire connessioni funzionali tra le diverse aree del cervello.Quando facciamo qualcosa (muoviamo le mani,immaginare i movimenti delle mani), le nostre regioni cerebrali interagiscono in modo sincrono o desincrono. Si influenzano a vicenda durante questa interazione. Sulla base di queste influenze è possibile costruire una rete di connessioni funzionali che descrive quali connessioni vengono rafforzate e quali indebolite e, sulla base di ciò, possiamo trarre una conclusione su come la nostra attività viene costruita ed elaborata dai neuroni su una scala di l'intero cervello. Le reti neurali artificiali sono le più promettenti perché funzionano rapidamente e si basano su un modello biologico di neuroni.
Il segnale EEG è una struttura complessa con molti componenti, ma la sua complessità cambia nel tempo e in base a ciò che facciamo.Dalla dinamica di questa complessità possiamo capirloaccade, valutalo, classificalo e crea una sorta di classificatore su questa base. Un esempio specifico è la rimozione degli artefatti. Diciamo che abbiamo un segnale EEG multicanale e mostra artefatti che danno interferenza su quasi tutti i canali. E sembrano artefatti oculomotori. Vengono rimossi utilizzando il metodo dei componenti indipendenti. Ogni segnale è scomposto in diversi componenti che contengono le proprie informazioni. Uno di essi contiene qualcosa di cui non abbiamo bisogno nel segnale: lo stesso artefatto oculomotore. Lo prendiamo e lo buttiamo via. Otteniamo un segnale pulito e più informativo contenente ciò di cui abbiamo bisogno. La filtrazione è una cosa fondamentale.
Un segnale può essere filtrato in diversi intervalli di frequenza.Ritmo alfa (8–14 Hz) e ritmo beta (15–30 Hz) -questi sono i due ritmi cerebrali, le due componenti di frequenza, che contengono la maggior parte delle informazioni su come il cervello elabora l'attività motoria. Se vogliamo classificare i movimenti immaginari o reali, ci rivolgiamo al ritmo alfa e beta e cerchiamo uno schema su di essi.
Trovare un modello è un'attività di classificazione.Per guardare il modello possiamoutilizzare il metodo di analisi tempo-frequenza. Il modello è l'attività motoria sull'EEG e il più comunemente citato è la desincronizzazione correlata all'evento. Prendiamo l'attività del ritmo alfa. Contiene molte informazioni su come ci muoviamo. Questa informazione è la seguente: quando facciamo un movimento, il numero di neuroni coinvolti nell'elaborazione delle informazioni diminuisce. Pertanto, il ritmo alfa viene soppresso. La sua ampiezza diminuisce e genera meno energia. Questa soppressione del ritmo alfa continua durante l'intero movimento. Se vediamo che il ritmo alfa è diminuito, possiamo dire che in quel momento si è verificato un movimento. Ad esempio, una persona stringe la mano a pugno. Il ritmo alfa cade, la sua energia diminuisce. Si sta desincronizzando e possiamo vederlo. Quindi la persona apre la mano e il ritmo alfa viene ripristinato e ritorna al suo stato normale. L'intero problema è che la desincronizzazione è chiaramente visibile nei dati medi. Prendiamo diversi movimenti, calcoliamo la superficie dell'onda per ciascuno, ne facciamo la media e otteniamo un'immagine luminosa. Prendiamo un movimento, contiamo la sua superficie ondulata e non vediamo nulla. Non capiamo nulla perché questo movimento è un effetto molto sottile.
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