エレナ・ピチク— 同大学神経科学・認知技術研究室次席研究員
コンピューターと脳のつながり
ブレイン・コンピュータ・インターフェースは、脳とコンピュータの間の相互作用を可能にするシステムです。それは脳とコンピュータとそれらが互いに情報を交換することができます。最も単純な例は、脳活動を使用した外部デバイス用のコマンドの生成です。外部デバイスは、コンピューター、アプリケーション、ロボット、ドローン、プロテーゼ、外骨格などです。そのようなインターフェースの範囲は非常に広いです。
インターフェイスの最も重要な部分は、脳からの生体信号を記録する技術です。実現できるテクノロジーはたくさんありますインターフェースに適用します。電気活動の信号は、増幅器、つまり脳波計を使用して記録されます。これらの信号はサーバーに送信され、サーバーで信号が処理されます。ワイヤレス技術を使用した非常に小型でコンパクトなインターフェイスがあります。文字通り小さなチップが1つあります。しかし、臨床現場 (脳卒中後のリハビリテーションなど) でインターフェイスを使用する予定がある場合は、多くのチャネルとビッグ データが必要になるでしょう。ビッグ データの処理には大量のコンピューティング リソースが必要となるため、ほとんどの場合、特別なソフトウェアを備えた別のコンピューターが使用されます。そして、このソフトウェアが脳信号を処理した後、外部デバイスへのコマンドに変換され、フィードバックが提供されます。従来のモニターの代わりに、気分を監視するアプリケーションからロボット制御システムまで、何でも使用できます。
脳とコンピュータのインターフェースは、主に3つのタイプに分類できます。まず、これはアクティブ ニューラル インターフェイスです。これは、ユーザーが外部デバイスまたはアプリケーションを直接かつ意識的に制御することを意味します。ニューロインターフェースは、ユーザーが生成、読み取り、処理し、コマンドに変換する脳の活動です。 2 番目のタイプは、リアクティブ ニューラル インターフェイスです。その中で、脳の活動は脳によって意識的に引き起こされるのではなく、光、音、触覚、コマンドなどの外部の影響によって刺激されます。たとえば、私たちの心の中で特定の反応を引き起こす画像や音の刺激です。そして、外部からの刺激がなければ、この答えを意識的に生み出すことはできないので、何らかのフィードバックが必要です。ブレイン コンピューター インターフェイスは、脳内の外部刺激に対するこの反応を探し、それを使用してコマンドを生成し、外部デバイスを制御したり、フィードバックをプロファイリングしたりします。 3 番目のタイプのニューラル インターフェイスは、パッシブ ニューラル インターフェイスです。最も複雑で理解しにくいのは、外部デバイスに対するコマンドの生成や制御がまったく含まれないためです。このインターフェースは受動的にユーザーの上に座って、日常活動中のユーザーの状態を監視します。つまり、あなたが本を読んだり、仕事をしたり、車を運転したりすると、ニューラル インターフェイスがあなたを監視します。注意力、集中力、疲労、認知負荷のレベルを追跡するために使用でき、また自分の状態に関するフィードバックも提供します。
神経リハビリテーションおよびその他のインターフェースの使用
ニューロインターフェースは、さまざまなリハビリテーションシステムの開発や、追加のニーズを持つ人々の生活の質の向上において高い社会的意義を持っています。閉じ込め症候群の人など -彼らは外界との接触の可能性をすべて失ったが、同時に意識は保たれていた。これらは完全に麻痺しており、話すことも動くことも、目を動かすことさえできない人々です。したがって、ニューラルインターフェイスを使用して脳の活動を読み取り、それを特定のコマンドに変換する以外に、通信のオプションはありません。これらのコマンドは、音声の生成、日常の機能を維持するためのさまざまなアプリケーションの制御、および他の人々との基本的なコミュニケーションを提供することができます。それほど重度ではない状態は部分麻痺です。たとえば、車椅子に乗って歩くことができない人、脳卒中や怪我の結果としてさまざまな麻痺を患っている人などです。麻痺の場合、それが不治の場合、ニューラルインターフェースを使用して制御できる何らかの外骨格や装具を提供することで、そのような人の生活の質を改善することができます。これは、ニューラル インターフェイスの開発において最も人気のある分野の 1 つです。
医療におけるニューラル インターフェイスの最も一般的な応用は、ニューロ リハビリテーションです。これはリハビリのプロセスを加速するチャンスです怪我や脳卒中の後の人が、運動活動、つまり一連の想像上の動きをサポートする「ブレイン コンピューター」インターフェイスを使用したトレーニングを利用します。このようなインターフェースが人々のリハビリテーションのプロセスを大幅にスピードアップおよび改善し、失われた運動機能を回復させることを示した多くの研究があります。
最近、脳とコンピューターのインターフェースが主流市場に突破し、より多くの聴衆を獲得しました。現在、ニューラル インターフェイスは eBay で 1 ドルで購入できます。少額のお金であれば、スマートフォンよりもさらに安くなります。まず第一に、それらはエンターテイメント、つまりゲーム業界で使用されます。また、気分や睡眠相などのさまざまな状態を監視するためにニューラル インターフェイスが使用されることもよくあります。瞑想用のニューラル インターフェイスは、人をリラックスさせ、脳活動のモニタリング結果に応じてガイドします。同様のデバイスは、注意力、集中力、認知負荷などの認知スキルを訓練するためのさまざまなシステムの開発にも使用されます。これは、飛行機のパイロットやトラック運転手のための認知負荷システムの開発などに使用できるため、重要な分野です。
脳とは何か、その活動をどのように測定できるか
あなたと私は私たちの脳です。脳はと呼ばれる細胞で構成されていますニューロン。そして、各ニューロンは、核、本体、および他のニューロンとの通信を確実にするさまざまなプロセスで構成されています。これらは、樹状突起、軸索、および末端（他のニューロンと通信するための軸索の延長部分、「ハイテク」）です。 1 つのニューロンは非常に単純な構造ですが、頭の中には数十億個のニューロンがあります。したがって、それらは一緒に、複雑なデータセットを処理し、私たち個人に提供できる巨大なネットワークを構築します。
脳はスーパーコンピュータ、つまり大量の情報を処理できるシステムです。ニューロンは主に相互作用します電気と化学結合の 2 つの方法。電気信号はニューロンによって生成され、軸索を介して別のニューロンのシナプス（ニューロン間の接続 - 「ハイテク」）に伝達されます。電気信号が 1 つのニューロンの出力に到着すると、それは神経伝達物質と呼ばれる化学メッセージに変換されます。そしてそれらは、あるニューロンの出力から別のニューロンの入力に送信され、次にニューロンがそれらを受信し、処理し、電気信号に変換して、このチェーンに沿ってさらに送信します。ニューロンは、電気信号を受信してそれ自体を通過させることも、受信せずに信号を消滅させてチェーンを中断することもできます。私たちの活動はどれも、継続的に点滅するニューロンのネットワークを形成し、人間のさまざまな活動的な活動を処理できるようにする特定のパターンを形成します。
脳の電気的活動を測定する方法はいくつかあります。まず、これは脳磁気検査です。これには、脳内の電気活動の結果として発生する電磁場を測定することが含まれます。 MEG 装置は、磁場を読み取る電極が頭に取り付けられておらず、頭からある程度離れたところに配置されているため、人は動かずに座っている大型の装置です。 MEG は、地球の磁場や私たちの現実全体が文字通り満たされている他の磁場など、さまざまな外部干渉に非常に敏感です。したがって、MEG が適切に機能するには、シールドされた部屋に設置する必要があります。もう一つの方法は近赤外分光法です。これは、脳内で起こっているプロセスを視覚化できる神経画像技術です。赤外線を使用してオキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンの濃度を測定します。この装置は、シリンダーが取り付けられたキャップで構成され、頭皮の表面にぴったりと隣接しており、線源と検出器の 2 つのタイプに分かれています。光源は赤外線範囲の光線を放射します。この光は皮膚、頭蓋骨、皮質の上層、つまり脳を通過します。それは頭皮を通過し、頭皮の表面に戻り、検出器によって捕捉されます。さらに、目に見えるものはすべて、血中の酸素レベルに関する非常に重要な情報を含んでいます。私たちが叩くなどの動作を行うと、運動ゾーンの血液が酸素で飽和します。これを測定し、パターンとして定義できます。次の技術は、これらの中で最も効果的な脳波検査です。比較的安価で非常にシンプルであるため、ニューラル インターフェイスで使用できます。キャップをかぶって、電極を回し、ペーストで潤滑しました - そして、それらは機能しました。 EEG 装置、つまり脳波計も、人の頭にかぶせる帽子のようなものです。電極を人の頭にもっとしっかりと押し付けて、正しく配置する必要があります。
なぜ神経インターフェースを脳に埋め込む必要があるのですか？
脳波計は違います。異なる解像度で信号を書き込み、チャンネル数が違う。脳波にも 2 つのタイプがあります。基本的に、侵襲的脳波と非侵襲的脳波があります。侵襲的EEGには、頭蓋骨を開いて脳の表面に電極を直接配置する手術が含まれます。この技術が人間には使用されていないことは明らかです。これは主に動物科学で、人間の活動と非常によく似た動物の活動を研究するために使用されます。皮質の表面および非常に少数のニューロンのグループから直接読み取られるEEG信号は、非侵襲的技術よりも優れたパフォーマンスを発揮します。それは、脳波の特徴であるさまざまなアーチファクトがないからです。
侵襲的なインターフェースが非常に重要であり、実際、人の状態を緩和できる唯一の技術である分野があります。たとえば、これはてんかんです。私たちの研究室では、欠神てんかんと呼ばれるタイプのてんかんを研究しています。発作を伴わないてんかんです。人は発作中にけいれんを経験せず、単にしばらく世界から切り離されます。そして、彼はそれについて、自分が切断されていることを知りません。この状態は、人が現実から切り離されているという事実以外に外面的な兆候がないにもかかわらず、非常に危険です。なぜなら、例えば、自分が欠神てんかんであることを知らずに、運転中に気を失ってしまう可能性があるからです。したがって、すべての攻撃を防ぐことも非常に重要であり、インターフェイスはそれを防ぐことができます。人が発作を起こすと、まず脳の異なるリズムが同期します。これは非常に簡単にわかります。さらに、攻撃の前には特定の種類のアクティビティが発生します。攻撃の少し前に、次に何が起こるかを判断できます。ニューラルインターフェイスがこれを検出すると、この発作を抑制するために脳にインパルスを送ることができます。同時に、このインターフェースを定期的に着用している人は何も感じず、発作が起きようとしていたことにも気づきません。
Neuralink ElonaMuskは他とは異なりますEEGを書き込む電極が非常に細いフィラメント（人間の髪より細い）に配置され、多くの電極が1つのフィラメントに配置されているという点で、侵襲的なニューロインターフェイス。最大3,000個の電極を記録可能です。これは膨大な量のデータです。それらが皮質に位置していることを考えると、それらは非常に小さく、小さなニューロンのグループからの信号を書き込みます。このようにして、非常に微妙なアクティビティを捉えることができます。
マスクの技術は、非侵襲的EEGを使用するときに一般的な問題を部分的に解決します-フィールドスプレッド（英語の「電界強度」-「ハイテク」から）。非侵襲的脳波を作成するとき、次のことを重ね合わせます。頭に電極を付け、大きなニューロンのグループから記録します。それは一般的なエネルギー場を生成します。異なるニューロンからの電場は重なり合い、互いに干渉します。したがって、特定の種類のアクティビティを作成すると、実際にはさまざまなアクティビティが存在し、処理が妨げられます。そして、すべての侵襲的インターフェースに関する非常に大きな問題は、私たちの体が異物が押し込まれることを望んでいないことです。
非侵襲的EEGは、継続的に使用するEEGです。基本的に、これらは上に配置される電極です。ヘッド表面にキャップが付いています。各電極は、特定のグループのニューロンの活動を記録します。電極の位置は処理結果に大きく影響するため、非常に重要です。
脳波は電気信号です。この信号を処理するのは放射線物理学の仕事です。従来の分析手法を使用して、この信号の特徴を分離できます。私たちの仕事は、この動きに対応する特定のパターンを強調することです。
ニューラルインターフェイスを作成する際の主な問題
ニューラル インターフェイスを作成するのはなぜそれほど難しいのでしょうか?これらは非常に難しいタスクであるため、次のとおりです。EEGを処理してパターンを特定します。統合された慎重なアプローチが必要です。第一に、人はそれぞれ脳と同じように個性があるからです。ホモ接合性の双子であっても、指紋のように脳は大きく異なります。すべての人に同じように機能する単一の普遍的なシステムを作成することはできません。それは誰にとっても調整、校正され、常に変更される必要があります。次の理由は、タスクの詳細です。各人は同じタスクを異なる方法で実行し、異なるアクティビティを蓄積することができます。センサーの配置も人的要因です。異なる実験では、センサーの位置が若干異なる場合がありますが、異なるアクティビティを書き込むことになるため、これも非常に重要です。もう 1 つの理由は、あらゆる時間スケールにおける脳のダイナミクスが非定常であることです。これは、あらゆる時間スケールで常に変化していることを意味します。大きな脳波信号を取得し、それを数秒に分解すると、それぞれの秒が異なります。脳は常に変化し、進化し、外部環境に適応しています。重要な問題は、EEG 記録とアーティファクトにおける高レベルのノイズです。頭皮の表面とその下の皮膚と頭蓋骨の間に電極を配置するため、筋線維が機能し、運動し、脳波信号上にある種の運動アーチファクトを生成します。これに加えて、私たちは常に目を動かし、瞬きします。これらすべてが、額のチャネルだけでなく後頭部にも見える脳波に影響を与えます。それに、私たちの心臓は鼓動しています。心臓アーチファクトは、ほとんどすべての人の脳波上に存在します。それらは、皮膚の下の血管内の血液の脈動から発生します。
すべてのアーティファクトを取り除くのに役立つ素晴らしい方法があります。アーティファクトを削除したり、フィルタリングしたりできます。心拍や眼球運動アーチファクトに対応する成分を除去し、必要な範囲で脳波信号をフィルタリングできる方法があります。次に信号解析手法として時間周波数解析を用います。各リズムのエネルギーを評価し、どのリズムに求めている効果に関連するダイナミクスが含まれているかを確認します。時間周波数解析にはウェーブレット、フーリエ解析などが含まれます。
次のステップは、脳のさまざまな領域間の機能的な接続を確立することです。私たちが何かをするとき（手を動かすとき）、手の動きを想像してください)、私たちの脳の領域は同期または非同期で相互作用します。この相互作用中に、それらは相互に影響を与えます。これらの影響に基づいて、どの接続が強化され、どの接続が弱まるかを説明する機能的接続のネットワークを構築することができます。これに基づいて、私たちの活動がどのように構築され、ニューロンによって処理されるかについての結論を次のスケールで導き出すことができます。脳全体。人工ニューラル ネットワークは高速であり、ニューロンの生物学的モデルに基づいているため、ここでは最も有望です。
EEG 信号は多くのコンポーネントを含む複雑な構造ですが、その複雑さは時間の経過とともに、また私たちの行動に応じて変化します。この複雑さのダイナミクスから次のことが理解できます。発生し、それを評価し、分類し、これに基づいて何らかの分類器を作成します。具体的な例としては、アーティファクトの削除が挙げられます。マルチチャネル EEG 信号があり、ほぼすべてのチャネルに干渉を与えるアーティファクトが信号上に表示されているとします。そしてそれらは眼球運動アーチファクトのように見えます。これらは独立成分法を使用して除去されます。各信号は、独自の情報を含む複数のコンポーネントに分解されます。そのうちの 1 つは、信号に必要のないもの、つまり眼球運動アーティファクトそのものを含んでいます。私たちはそれを受け取って捨てます。必要なものを含む、クリーンでより有益な信号を取得します。濾過は基本的なものです。
1つの信号を異なる周波数範囲でフィルタリングできます。アルファリズム (8 ～ 14 Hz) とベータリズム (15 ～ 30 Hz) -これらは 2 つの脳リズム、2 つの周波数成分であり、脳が運動活動をどのように処理するかについて最も多くの情報が含まれています。想像上の動きと現実の動きを分類したい場合は、アルファとベータのリズムに注目して、それらのパターンを探します。
パターンを見つけることは分類タスクです。パターンを確認するには時間周波数分析法を使用します。パターンは脳波上の運動活動であり、最も一般的に引用されるのはイベント関連の非同期です。アルファリズムの活動を取り上げます。私たちがどのように移動するかについて多くの情報が含まれています。この情報は次のとおりです。私たちが運動をすると、情報の処理に関与するニューロンの数が減少します。したがって、アルファリズムが抑制されます。その振幅は減少し、生成されるエネルギーは少なくなります。このアルファリズムの抑制は楽章全体を通して続きます。アルファリズムが下がっていることがわかれば、その瞬間に動きが起こったと言えます。たとえば、人は手を握りこぶしを作ります。アルファリズムが低下し、エネルギーが減少します。彼は非同期化しており、それがわかります。その後、手を緩めるとアルファリズムが回復し、通常の状態に戻ります。問題全体は、平均化されたデータで非同期がはっきりと確認できることです。いくつかの動きをとり、それぞれのウェーブレット表面を計算し、それらを平均して、明るい画像を取得します。 1 つの動きを取り上げ、そのウェーブレット表面を数えてみますが、何も表示されません。この動きは非常に微妙な効果であるため、何も理解できません。
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