Elena Pitsik— Junior onderzoeker bij het Laboratorium voor Neurowetenschappen en Cognitieve Technologieën van de universiteit
De verbinding tussen de computer en de hersenen
Een brein-computerinterface is een systeem dat interactie tussen de hersenen en een computer mogelijk maakt.Het opent een communicatiekanaal tussen de hersenen encomputer en stelt hen in staat informatie met elkaar uit te wisselen. Het eenvoudigste voorbeeld is het genereren van opdrachten voor een extern apparaat met behulp van hersenactiviteit. Een extern apparaat kan een computer, applicatie, robot, drone, prothese, exoskelet of wat dan ook zijn. De reikwijdte van dergelijke interfaces is erg breed.
Het belangrijkste onderdeel van de interface is de technologie voor het opnemen van biologische signalen uit de hersenen.Er zijn veel technologieën die dit kunnen zijntoepassen in interfaces. Signalen van elektrische activiteit worden geregistreerd met behulp van een versterker - een elektro-encefalograaf. Ze worden doorgegeven aan de server, die deze signalen verwerkt. Er zijn zeer kleine, compacte interfaces die gebruik maken van draadloze technologie. Er is letterlijk één klein chipje af. Maar als u van plan bent de interface in een klinische omgeving te gebruiken (bijvoorbeeld voor revalidatie na een beroerte), dan wilt u waarschijnlijk over veel kanalen en big data beschikken. Het verwerken van Big Data vereist veel computerbronnen, daarom wordt meestal een aparte computer met speciale software gebruikt. En nadat deze software het hersensignaal heeft verwerkt, wordt het vertaald in opdrachten voor een extern apparaat, dat feedback geeft. In plaats van een klassieke monitor kan er van alles zijn: van een applicatie om je humeur te monitoren tot een robotbesturingssysteem.
Brain-to-computer-interfaces kunnen in drie hoofdtypen worden ingedeeld.Ten eerste is dit een actieve neurale interface, diehoudt in dat de gebruiker direct en bewust een extern apparaat of applicatie bestuurt. De neurointerface is de hersenactiviteit die de gebruiker genereert, leest, verwerkt en omzet in commando's. Het tweede type is een reactieve neurale interface. Daarin wordt hersenactiviteit niet bewust door de hersenen geproduceerd, maar gestimuleerd door externe invloeden - licht, geluid, tactiele sensaties, commando's. Bijvoorbeeld beelden of geluidsstimulatie die een bepaalde reactie in onze geest teweegbrengen. En we kunnen dit antwoord niet bewust genereren zonder een externe stimulus, dus we hebben een vorm van feedback nodig. Een brein-computerinterface zoekt naar deze reactie op een externe stimulus in onze hersenen en gebruikt deze om commando's te genereren en een extern apparaat te besturen of om feedback te profileren. Het derde type neurale interface is een passieve neurale interface. Het meest complexe en onbegrijpelijke, omdat er geen commando's voor een extern apparaat worden gegenereerd en er helemaal geen controle is. Deze interface zit passief op u en bewaakt uw toestand tijdens uw dagelijkse activiteiten. Dat wil zeggen: u leest, werkt, bestuurt een auto en de neurale interface houdt u in de gaten. Het kan worden gebruikt om uw aandachtsniveau, focus, vermoeidheid en cognitieve belasting bij te houden en u ook wat feedback te geven over uw toestand.
Neurorevalidatie en ander gebruik van interfaces
De neurointerface heeft een grote sociale betekenis voor de ontwikkeling van verschillende revalidatiesystemen en het verbeteren van de levenskwaliteit van mensen met aanvullende behoeften.Zoals mensen met het lock-in-syndroom -ze verloren alle mogelijkheden om contact te maken met de buitenwereld, maar behielden tegelijkertijd hun bewustzijn; Dit zijn volledig verlamde mensen die niet kunnen praten, bewegen of zelfs hun ogen kunnen bewegen. Ze hebben dus geen andere communicatiemogelijkheden dan het gebruik van neurale interfaces om hun hersenactiviteit te lezen en deze in specifieke commando's te vertalen. Deze opdrachten kunnen bestaan uit het genereren van spraak, het besturen van verschillende applicaties om de dagelijkse functionaliteit te behouden en het bieden van basiscommunicatie met andere mensen. Een minder ernstige aandoening is gedeeltelijke verlamming. Bijvoorbeeld mensen in een rolstoel die niet kunnen lopen, of verschillende parese na een beroerte of als gevolg van een blessure. In het geval van verlamming, als deze ongeneeslijk is, kan de kwaliteit van leven van zo iemand worden verbeterd door hem te voorzien van een soort exoskelet of orthese die kan worden bestuurd met behulp van een neurale interface. Dit is een van de meest populaire gebieden in de ontwikkeling van neurale interfaces.
De meest populaire toepassing van neurale interfaces in de geneeskunde is neurorehabilitatie.Dit is een kans om het revalidatieproces te versnelleneen persoon na een blessure of beroerte die training gebruikt met een ‘brain-computer’-interface, waarbij de motorische activiteit wordt ondersteund, dat wil zeggen een reeks denkbeeldige bewegingen. Er zijn veel onderzoeken die hebben aangetoond dat dergelijke interfaces het revalidatieproces van mensen aanzienlijk versnellen en verbeteren, waardoor hun verloren motorische functies worden hersteld.
Onlangs zijn brein-naar-computer-interfaces doorgebroken op de reguliere markt en hebben ze een breder publiek gekregen.Tegenwoordig kan de neurale interface op eBay worden gekocht voorklein geld, het kost zelfs minder dan een smartphone. Allereerst worden ze gebruikt voor entertainment - in de game-industrie. Ook worden heel vaak neurale interfaces gebruikt om verschillende toestanden te monitoren: stemmings- of slaapfasen. Neurale interfaces voor meditatie helpen een persoon te ontspannen en begeleiden hem op basis van de resultaten van het monitoren van zijn hersenactiviteit. Soortgelijke apparaten worden ook gebruikt om verschillende systemen te ontwikkelen voor het trainen van cognitieve vaardigheden: aandacht, concentratie of cognitieve belasting. Dit is een belangrijk gebied omdat het bijvoorbeeld kan worden gebruikt bij de ontwikkeling van cognitieve belastingsystemen voor vliegtuigpiloten en vrachtwagenchauffeurs.
Wat zijn de hersenen en hoe u de activiteit ervan kunt meten
Jij en ik zijn onze hersens.De hersenen bestaan uit cellen die we noemenneuronen. En elk neuron bestaat uit een kern, een lichaam en verschillende processen die zorgen voor de communicatie met andere neuronen - dit zijn dendrieten, axonen en een terminal (een voortzetting van het axon voor communicatie met andere neuronen - "High-Tech"). Eén neuron is een vrij eenvoudige structuur, maar er zijn miljarden neuronen in het hoofd. Zo creëren ze samen een enorm netwerk dat complexe datasets kan verwerken en voor ons als individuen kan zorgen.
Het brein is een supercomputer, dat wil zeggen een systeem dat enorme hoeveelheden informatie kan verwerken.Neuronen interageren voornamelijk met elkaartwee manieren: elektriciteit en chemische bindingen. Een elektrisch signaal wordt geproduceerd door een neuron en via een axon doorgegeven aan de synapsen (verbindingen tussen neuronen - “High-Tech”) van een ander neuron. Wanneer een elektrisch signaal aankomt bij de uitgang van een neuron, wordt het omgezet in chemische boodschappen die neurotransmitters worden genoemd. En ze worden overgedragen van de output van het ene neuron naar de input van een ander neuron, dat ze op zijn beurt ontvangt, verwerkt, omzet in een elektrisch signaal en ze verder in de keten doorstuurt. Een neuron kan een elektrisch signaal ontvangen en door zichzelf doorgeven, of het uitdoven, het niet ontvangen en de keten onderbreken. Al onze activiteiten vormen een netwerk van neuronen die continu flitsen en een bepaald patroon vormen waardoor we veel actieve soorten menselijke activiteit kunnen verwerken.
Er zijn verschillende methoden om de elektrische activiteit van de hersenen te meten.Ten eerste is dit magnetische encefalografie,waarbij elektromagnetische velden worden gemeten die ontstaan als gevolg van elektrische activiteit in de hersenen. Een MEG-machine is een groot apparaat waarin een persoon bewegingloos zit, omdat de elektroden die het magnetische veld aflezen niet op het hoofd zijn geplaatst, maar op enige afstand daarvan. MEG is zeer gevoelig voor diverse externe interferenties – waaronder het magnetische veld van de aarde en andere magnetische velden waarmee onze hele realiteit letterlijk gevuld is. Om MEG goed te laten werken, moet het daarom in een afgeschermde ruimte worden geplaatst. Een andere methode is nabij-infraroodspectroscopie. Dit is een neuroimaging-technologie waarmee we de processen in de hersenen kunnen visualiseren. Het maakt gebruik van infrarood licht om de concentratie van oxy- en deoxyhemoglobine te meten. Het apparaat bestaat uit een dop waaraan cilinders zijn bevestigd, strak grenzend aan het oppervlak van de hoofdhuid en verdeeld in twee typen: bron en detector. De bron zendt een lichtstraal uit in het infraroodbereik. Dit licht gaat door de huid, de schedel en de bovenste laag van de cortex, dat wil zeggen de hersenen. Het gaat er doorheen, keert terug naar het oppervlak van de hoofdhuid en wordt opgevangen door de detector. Bovendien bevat alles wat te zien is zeer belangrijke informatie over het zuurstofniveau in het bloed. Wanneer we een actie uitvoeren, bijvoorbeeld tikken, is ons bloed in de motorzone verzadigd met zuurstof. We kunnen dit meten en definiëren als een patroon. De volgende technologie is elektro-encefalografie, de meest effectieve hiervan. Het kan worden gebruikt in een neurale interface omdat het relatief goedkoop en vrij eenvoudig is. Ik zette een dop op, draaide de elektroden rond, smeerde ze in met pasta - en ze werkten. Een EEG-installatie – een elektro-encefalograaf – is ook een hoed die op iemands hoofd wordt geplaatst. Het is nodig om de elektroden strakker op het hoofd van de persoon te drukken en ze correct te positioneren.
Waarom zouden neurale interfaces in de hersenen zijn ingebed?
Elektro-encefalografen zijn anders.Ze schrijven signalen met verschillende resoluties en hebbenander aantal kanalen. EEG's zijn er ook in twee soorten. Kortom, er zijn invasieve en niet-invasieve EEG. Een invasieve EEG omvat een operatie waarbij uw schedel wordt geopend en elektroden direct op het oppervlak van uw hersenen worden geplaatst. Het is duidelijk dat deze technologie niet bij mensen wordt gebruikt. Het wordt voornamelijk gebruikt in de dierwetenschappen om hun activiteit te bestuderen, die sterk lijkt op menselijke activiteit. Het EEG-signaal, dat rechtstreeks van het oppervlak van de cortex en een zeer kleine groep neuronen wordt gelezen, presteert beter dan niet-invasieve technologie. Omdat het vrij is van verschillende artefacten die kenmerkend zijn voor EEG.
Er zijn gebieden waarop invasieve interfaces erg belangrijk zijn en in feite de enige technologie die de toestand van een persoon kan verlichten.Dit is bijvoorbeeld epilepsie.Ons laboratorium bestudeert een vorm van epilepsie die afwezigheidsepilepsie wordt genoemd. Dit is epilepsie die niet gepaard gaat met epileptische aanvallen. Een persoon ervaart geen stuiptrekkingen tijdens een aanval, hij verbreekt eenvoudigweg een tijdje de verbinding met de wereld. En hij weet er niets van, dat de verbinding met hem is verbroken. Deze toestand is ook erg gevaarlijk, ondanks het feit dat er geen andere externe manifestaties zijn dan het feit dat de persoon zich heeft losgekoppeld van de realiteit. Omdat hij bijvoorbeeld niet weet dat hij afwezigheidsepilepsie heeft en flauwvalt tijdens het rijden. Daarom is het voorkomen van alle aanvallen ook erg belangrijk, en de interface kan dit voorkomen. Wanneer een persoon een aanval krijgt, worden in de eerste plaats verschillende hersenritmes gesynchroniseerd - dit is heel gemakkelijk op te vangen. Bovendien wordt een aanval voorafgegaan door een bepaald soort activiteit; enige tijd vóór de aanval kunnen we bepalen wat er vervolgens zal gebeuren. Wanneer de neurale interface dit detecteert, kan deze impulsen naar de hersenen sturen die deze aanval helpen onderdrukken. Tegelijkertijd zal iemand die deze interface regelmatig draagt, niets voelen en niet weten dat hij op het punt stond een aanval te krijgen.
Neuralink Elona Musk is anders dan andereninvasieve neuro-interfaces doordat de elektroden die het EEG schrijven zich op zeer dunne filamenten bevinden (dunner dan een mensenhaar), en veel elektroden zich op één filament bevinden.Het is mogelijk om maximaal drieduizend elektroden op te nemen.Dit is een enorme hoeveelheid gegevens. Omdat ze zich op de cortex bevinden, zijn ze erg klein en schrijven ze een signaal van een kleine groep neuronen. Zo kunnen we heel subtiele activiteit opvangen.
Musk's technologie lost gedeeltelijk het probleem op dat veel voorkomt bij het gebruik van niet-invasieve EEG-veldspreiding (uit het Engels "elektrische veldsterkte" - "Hi-tech").Wanneer we een niet-invasieve EEG schrijven, leggen we deze over elkaar heenelektrode op het hoofd, en registreert vanuit een grote groep neuronen. Het genereert een algemeen energieveld. Elektrische velden van verschillende neuronen overlappen elkaar en interfereren met elkaar. Wanneer we dus een bepaald soort activiteit schrijven, hebben we feitelijk veel verschillende activiteiten, wat de verwerking belemmert. En een heel groot probleem met alle invasieve interfaces is dat ons lichaam niet wil dat er vreemde voorwerpen in worden gestopt.
Een niet-invasief EEG is een EEG dat we doorlopend gebruiken.In wezen zijn dit elektroden die erop worden geplaatstoppervlak van het hoofd met een dop. Elke elektrode registreert de activiteit van een specifieke groep neuronen. De locatie van de elektroden is erg belangrijk omdat deze het verwerkingsresultaat sterk beïnvloedt.
Een elektro-encefalogram is een elektrisch signaal.Het verwerken van dit signaal is een taak van de radiofysica.We kunnen conventionele analysemethoden gebruiken om de kenmerken van dit signaal te isoleren. Onze taak is om bepaalde patronen te benadrukken die overeenkomen met deze beweging.
De belangrijkste problemen bij het maken van neurale interfaces
Waarom is het zo moeilijk om een neurale interface te creëren?Omdat dit zeer moeilijke taken zijn:EEG verwerken en patronen identificeren. Ze vereisen een geïntegreerde en zorgvuldige aanpak. Ten eerste omdat elke persoon individueel is, net als zijn hersenen. Zelfs homozygote tweelingen hebben heel verschillende hersenen, zoals vingerafdrukken. We kunnen niet één universeel systeem creëren dat voor alle mensen hetzelfde werkt. Het moet voor iedereen aangepast, gekalibreerd en voortdurend veranderd worden. De volgende reden zijn de specifieke kenmerken van de taak. Elke persoon kan dezelfde taak anders uitvoeren en verschillende activiteiten verzamelen. Ook de plaatsing van sensoren is een menselijke factor. In verschillende experimenten kunnen de sensoren iets anders worden gepositioneerd, maar dit is ook erg belangrijk, omdat ze een andere activiteit zullen schrijven. Een andere reden is de niet-stationaire dynamiek van de hersenen op alle tijdschalen. Dit betekent dat het voortdurend verandert op alle tijdschalen. We kunnen een groot stuk EEG-signaal nemen, het in seconden opsplitsen, en elke seconde zal anders zijn. Hersenen veranderen voortdurend, evolueren en passen zich aan aan hun externe omgeving. Een belangrijk probleem is het hoge ruisniveau in EEG-opnames en artefacten. Omdat we elektroden op het oppervlak van de hoofdhuid plaatsen, en daaronder, tussen de huid en de schedel, zijn er spiervezels die werken, bewegen en een soort motorische artefacten op het EEG-signaal creëren. Bovendien bewegen we voortdurend onze ogen, knipperen we, en dit alles geeft ook begeleiding aan het EEG, dat niet alleen zichtbaar is op de kanalen op het voorhoofd, maar ook op de achterkant van het hoofd. Bovendien klopt ons hart. Bij bijna alle mensen zijn hartartefacten op het EEG aanwezig. Ze ontstaan door de pulsatie van bloed in de bloedvaten onder de huid.
Er zijn coole methoden die ons helpen alle artefacten kwijt te raken.U kunt artefacten verwijderen of filteren.Er zijn methoden waarmee u componenten kunt verwijderen die overeenkomen met de hartslag en oculomotorische artefacten, en het EEG-signaal kunt filteren binnen het bereik dat we nodig hebben. Vervolgens wordt tijd-frequentieanalyse gebruikt als signaalanalysemethode. We evalueren de energie van elk ritme en kijken welk ritme enige dynamiek bevat die verband houdt met het effect waarnaar we op zoek zijn. Tijdfrequentieanalyse omvat wavelets, Fourier-analyse, enz.
De volgende stap is om functionele verbindingen tot stand te brengen tussen verschillende hersengebieden.Als we iets doen (we bewegen onze handen,(denk aan handbewegingen), onze hersengebieden werken synchroon of desynchroon met elkaar samen. Tijdens deze interactie beïnvloeden ze elkaar. Op basis van deze invloeden is het mogelijk een netwerk van functionele verbindingen op te bouwen dat beschrijft welke verbindingen worden versterkt en welke worden verzwakt. Op basis hiervan kunnen we een conclusie trekken over hoe onze activiteit wordt opgebouwd en verwerkt door neuronen op een schaal van het hele brein. Kunstmatige neurale netwerken zijn hier het meest veelbelovend omdat ze snel werken en gebaseerd zijn op een biologisch model van neuronen.
Het EEG-signaal is een complexe structuur met veel componenten, maar de complexiteit ervan verandert in de loop van de tijd en afhankelijk van wat we doen.Vanuit de dynamiek van deze complexiteit kunnen we dat begrijpengebeurt, evalueer het, classificeer het en maak op basis hiervan een soort classificatie. Een specifiek voorbeeld is het verwijderen van artefacten. Laten we zeggen dat we een meerkanaals EEG-signaal hebben, en dat vertoont artefacten die interferentie veroorzaken op bijna alle kanalen. En ze zien eruit als oculomotorische artefacten. Ze worden verwijderd met behulp van de onafhankelijke componentenmethode. Elk signaal wordt opgesplitst in verschillende componenten die hun eigen informatie bevatten. Eén ervan bevat iets dat we niet nodig hebben in het signaal: datzelfde oculomotorische artefact. Wij pakken het en gooien het weg. We krijgen een helder, informatiever signaal met daarin wat we nodig hebben. Filtratie is een fundamenteel iets.
Een signaal kan in verschillende frequentiebereiken worden gefilterd.Alfaritme (8–14 Hz) en bètaritme (15–30 Hz) -dit zijn de twee hersenritmes, de twee frequentiecomponenten, die de meeste informatie bevatten over hoe de hersenen motorische activiteit verwerken. Als we denkbeeldige of echte bewegingen willen classificeren, wenden we ons tot het alfa- en bètaritme en zoeken we naar een patroon daarin.
Het vinden van een patroon is een classificatietaak.Om naar het patroon te kijken kunnen we dat doengebruik de tijdfrequentieanalysemethode. Het patroon is motorische activiteit op het EEG, en het meest genoemde patroon is gebeurtenisgerelateerde desynchronisatie. We nemen de activiteit van het alfaritme. Het bevat veel informatie over hoe we bewegen. Deze informatie is als volgt: wanneer we een beweging maken, neemt het aantal neuronen dat betrokken is bij het verwerken van informatie af. Het alfaritme wordt dus onderdrukt. De amplitude neemt af en het genereert minder energie. Deze onderdrukking van het alfaritme blijft gedurende de hele beweging bestaan. Als we zien dat het alfaritme is afgenomen, kunnen we zeggen dat er op dat moment beweging heeft plaatsgevonden. Een persoon balt bijvoorbeeld zijn hand tot een vuist. Het alfaritme valt, de energie neemt af. Hij desynchroniseert en we kunnen het zien. Vervolgens maakt de persoon zijn hand los en wordt het alfaritme hersteld en keert terug naar zijn normale toestand. Het hele probleem is dat desynchronisatie duidelijk zichtbaar is in gemiddelde gegevens. We nemen verschillende bewegingen, berekenen voor elke beweging het golfoppervlak, middelen ze en krijgen een helder beeld. We nemen één beweging, tellen het golfoppervlak en zien niets. We begrijpen er niets van, omdat deze beweging een heel subtiel effect heeft.
Zie ook:
Bekijk hoe de zomer eruit ziet op Saturnus
Er was een foto van hoe woestijnstof in de Atlantische Oceaan 'stroomt'
Kijk wat de opvolgertelescoop van Hubble in de ruimte kan zien