Elena Pitsik— Pesquisador Júnior do Laboratório de Neurociências e Tecnologias Cognitivas da Universidade
Comunicação entre o computador e o cérebro
Uma interface cérebro-computador é um sistema que permite a interação entre o cérebro e um computador.Ele abre um canal de comunicação entre o cérebro ecomputador e permite que eles troquem informações entre si. O exemplo mais simples é a geração de comandos para um dispositivo externo usando a atividade cerebral. Um dispositivo externo pode ser um computador, um aplicativo, um robô, um drone, uma prótese, um exoesqueleto ou qualquer outro. O escopo de tais interfaces é muito amplo.
A parte mais importante da interface é a tecnologia para registrar sinais biológicos do cérebro.Existem muitas tecnologias que podem seraplicar em interfaces. Os sinais de atividade elétrica são registrados por meio de um amplificador - um eletroencefalógrafo. Eles são transmitidos ao servidor, que processa esses sinais. Existem interfaces muito pequenas e compactas que utilizam tecnologia sem fio. Existe literalmente um pequeno chip. Mas se você planeja usar a interface em um ambiente clínico (para reabilitação pós-AVC, por exemplo), provavelmente desejará ter muitos canais e big data. O processamento de Big Data requer muitos recursos computacionais, portanto, na maioria das vezes, é usado um computador separado com software especial. E depois que esse software processa o sinal cerebral, ele é traduzido em comandos para um dispositivo externo, fornecendo feedback. Em vez de um monitor clássico, pode haver qualquer coisa: desde um aplicativo para monitorar seu humor até um sistema de controle de robô.
As interfaces cérebro-computador podem ser divididas em três tipos principais.Em primeiro lugar, esta é uma interface neural ativa, queimplica que o usuário controle direta e conscientemente um dispositivo ou aplicativo externo. A neurointerface é a atividade cerebral que o usuário gera, lê, processa e converte em comandos. O segundo tipo é uma interface neural reativa. Nele, a atividade cerebral não é produzida conscientemente pelo cérebro, mas é estimulada por influências externas - luz, som, sensações táteis, comandos. Por exemplo, imagens ou estímulos sonoros que desencadeiam uma determinada resposta em nossa mente. E não podemos gerar essa resposta conscientemente, sem um estímulo externo, por isso precisamos de algum tipo de feedback. Uma interface cérebro-computador procura essa resposta a um estímulo externo em nossos cérebros e a utiliza para gerar comandos e controlar um dispositivo externo ou para traçar feedback. O terceiro tipo de interface neural é uma interface neural passiva. O mais complexo e incompreensível, pois não envolve a geração de nenhum comando para um dispositivo externo e nenhum controle. Essa interface fica passivamente sobre você e monitora sua condição durante suas atividades diárias. Ou seja, você lê, trabalha, dirige um carro e a interface neural monitora você. Ele pode ser usado para monitorar seu nível de atenção, foco, fadiga, carga cognitiva e também fornecer feedback sobre sua condição.
Neurorreabilitação e outros usos de interfaces
A neurointerface tem alto significado social para o desenvolvimento de diversos sistemas de reabilitação e melhoria da qualidade de vida de pessoas com necessidades adicionais.Como pessoas com síndrome de encarceramento -perderam toda possibilidade de contato com o mundo exterior, mas ao mesmo tempo mantiveram a consciência; São pessoas completamente paralisadas que não conseguem falar, mover-se ou mesmo mover os olhos. Assim, eles não têm outras opções de comunicação além de usar interfaces neurais para ler sua atividade cerebral e traduzi-la em comandos específicos. Esses comandos podem ser geração de fala, controle de diversos aplicativos para manter a funcionalidade do dia a dia, bem como fornecer comunicação básica com outras pessoas. Uma condição menos grave é a paralisia parcial. Por exemplo, pessoas em cadeiras de rodas que não conseguem andar ou várias paresias após um acidente vascular cerebral ou como resultado de uma lesão. No caso da paralisia, se for incurável, a qualidade de vida dessa pessoa pode ser melhorada fornecendo-lhe algum tipo de exoesqueleto ou órtese que possa ser controlado por meio de uma interface neural. Esta é uma das áreas mais populares no desenvolvimento de interfaces neurais.
A aplicação mais popular de interfaces neurais na medicina é a neurorreabilitação.Esta é uma oportunidade para acelerar o processo de reabilitaçãouma pessoa após uma lesão ou acidente vascular cerebral utiliza treinamento com interface “cérebro-computador”, que envolve suporte à atividade motora, ou seja, uma série de movimentos imaginários. Muitos estudos têm demonstrado que tais interfaces realmente aceleram e melhoram significativamente o processo de reabilitação das pessoas, restaurando suas funções motoras perdidas.
Recentemente, as interfaces cérebro-computador surgiram no mercado convencional e conquistaram um público mais amplo.Hoje a interface neural pode ser adquirida no eBay porpouco dinheiro, custará ainda menos que um smartphone. Em primeiro lugar, eles são usados para entretenimento - na indústria de jogos. Além disso, muitas vezes, interfaces neurais são usadas para monitorar vários estados - humor ou fases do sono. As interfaces neurais para meditação ajudam a pessoa a relaxar e a orientá-la de acordo com os resultados do monitoramento de sua atividade cerebral. Dispositivos semelhantes também são usados para desenvolver vários sistemas de treinamento de habilidades cognitivas - atenção, concentração ou carga cognitiva. Esta é uma área importante porque pode ser utilizada, por exemplo, no desenvolvimento de sistemas de carga cognitiva para pilotos de avião e motoristas de caminhão.
O que é o cérebro e como você pode medir sua atividade
Você e eu somos nosso cérebro.O cérebro é composto de células chamadasneurônios. E cada neurônio é composto por um núcleo, um corpo e vários processos que garantem sua comunicação com outros neurônios - são dendritos, axônios e um terminal (uma continuação do axônio para comunicação com outros neurônios - “High-Tech”). Um neurônio é uma estrutura bastante simples, mas existem bilhões de neurônios na cabeça. Assim, juntos eles criam uma enorme rede que pode processar conjuntos de dados complexos e fornecer-nos como indivíduos.
O cérebro é um supercomputador, ou seja, um sistema capaz de processar enormes quantidades de informações.Os neurônios interagem entre si principalmenteduas maneiras - eletricidade e ligações químicas. Um sinal elétrico é produzido por um neurônio e transmitido através de um axônio às sinapses (conexões entre neurônios - “High-Tech”) de outro neurônio. Quando um sinal elétrico chega à saída de um neurônio, ele é convertido em algumas mensagens químicas chamadas neurotransmissores. E eles são transmitidos da saída de um neurônio para a entrada de outro, que, por sua vez, os recebe, processa, transforma-os em um sinal elétrico e os transmite posteriormente ao longo desta cadeia. Um neurônio pode receber e transmitir um sinal elétrico através de si mesmo, ou apagá-lo, não recebê-lo e interromper a cadeia. Qualquer uma de nossas atividades forma uma rede de neurônios que piscam continuamente, formando um certo padrão que nos permite processar muitos tipos ativos de atividade humana.
Existem vários métodos para medir a atividade elétrica do cérebro.Em primeiro lugar, esta é a encefalografia magnética,que envolve a medição de campos eletromagnéticos que surgem como resultado da atividade elétrica no cérebro. Uma máquina MEG é um grande dispositivo no qual uma pessoa fica sentada imóvel porque os eletrodos que leem o campo magnético não estão colocados na cabeça, mas estão localizados a alguma distância dela. O MEG é muito sensível a várias interferências externas - incluindo o campo magnético da Terra e outros campos magnéticos com os quais toda a nossa realidade está literalmente preenchida. Portanto, para que o MEG funcione bem, ele deve ser colocado em uma sala blindada. Outro método é a espectroscopia no infravermelho próximo. Esta é uma tecnologia de neuroimagem que nos permite visualizar os processos que ocorrem no cérebro. Ele usa luz infravermelha para medir a concentração de oxi e desoxihemoglobina. O dispositivo consiste em uma tampa à qual são fixados cilindros, firmemente adjacente à superfície do couro cabeludo e dividido em dois tipos - fonte e detector. A fonte emite um feixe de luz na faixa infravermelha. Essa luz passa pela pele, pelo crânio e pela camada superior do córtex, ou seja, pelo cérebro. Ele passa, retorna à superfície do couro cabeludo e é capturado pelo detector. Além disso, tudo o que pode ser visto traz informações muito importantes sobre o nível de oxigênio no sangue. Quando realizamos uma ação, como bater, nosso sangue na zona motora fica saturado de oxigênio. Podemos medir isso e defini-lo como um padrão. A próxima tecnologia é a eletroencefalografia, a mais eficaz delas. Ele pode ser usado em uma interface neural porque é relativamente barato e bastante simples. Coloquei uma tampa, girei os eletrodos, lubrifiquei com pasta - e funcionaram. Uma instalação de EEG - um eletroencefalógrafo - também é um chapéu colocado na cabeça de uma pessoa. É necessário pressionar os eletrodos com mais força contra a cabeça da pessoa e posicioná-los corretamente.
Por que as interfaces neurais estariam embutidas no cérebro
Os eletroencefalogramas são diferentes.Eles escrevem sinais com diferentes resoluções e têmnúmero diferente de canais. Os EEGs também vêm em dois tipos. Basicamente, existem EEG invasivos e não invasivos. Um EEG invasivo envolve cirurgia para abrir o crânio e colocar eletrodos diretamente na superfície do cérebro. É claro que esta tecnologia não é usada em humanos. É usado principalmente na ciência animal para estudar sua atividade, que é muito semelhante à atividade humana. O sinal EEG, que é lido diretamente da superfície do córtex e de um grupo muito pequeno de neurônios, tem melhor desempenho do que a tecnologia não invasiva. Porque está livre de vários artefatos característicos do EEG.
Existem áreas em que as interfaces invasivas são muito importantes e, de fato, a única tecnologia que pode aliviar a condição de uma pessoa.Por exemplo, isso é epilepsia.Nosso laboratório estuda um tipo de epilepsia chamada epilepsia de ausência. Esta é uma epilepsia que não está associada a convulsões. Uma pessoa não tem convulsões durante um ataque, ela simplesmente se desconecta do mundo por um tempo. E ele não sabe disso, que está desconectado. Essa condição também é muito perigosa, apesar de não haver outras manifestações externas além do fato de a pessoa estar desconectada da realidade. Porque ele pode, por exemplo, não saber que tem epilepsia de ausência e desmaiar enquanto dirige. Portanto, prevenir todos os ataques também é muito importante, e a interface pode evitá-lo. Quando uma pessoa tem um ataque, em primeiro lugar, diferentes ritmos cerebrais são sincronizados - isso é muito fácil de detectar. Além disso, um ataque é precedido por um certo tipo de atividade – algum tempo antes do ataque podemos determinar o que acontecerá a seguir. Quando a interface neural detecta isso, ela pode enviar impulsos ao cérebro que ajudam a suprimir esse ataque. Ao mesmo tempo, uma pessoa que usa essa interface regularmente não sentirá nada e não saberá que estava prestes a sofrer um ataque.
Neuralink Ilona Mask é diferente dos outrosneurointerfaces invasivas em que os eletrodos que escrevem o EEG estão localizados em filamentos muito finos (mais finos que um fio de cabelo humano), e muitos eletrodos estão localizados em um filamento.É possível registrar até 3 mil eletrodos.Esta é uma enorme quantidade de dados. Por estarem localizados no córtex, são muito pequenos e escrevem um sinal de um pequeno grupo de neurônios. Dessa forma, podemos captar atividades muito sutis.
A tecnologia de Mask resolve parcialmente o problema comum ao usar EEG não invasivo - propagação de campo (do inglês "intensidade do campo elétrico" - "alta tecnologia").Quando escrevemos um EEG não invasivo, sobrepomoseletrodo na cabeça e registra um grande grupo de neurônios. Ele gera um campo de energia geral. Os campos elétricos de diferentes neurônios se sobrepõem e interferem uns nos outros. Então, quando escrevemos um determinado tipo de atividade, na verdade temos muitas atividades diferentes, o que interfere no processamento. E um grande problema com todas as interfaces invasivas é que nosso corpo não quer que objetos estranhos sejam enfiados nele.
Um EEG não invasivo é um EEG que usamos continuamente.Essencialmente, estes são eletrodos colocados emsuperfície da cabeça com um boné. Cada eletrodo registra a atividade de um grupo específico de neurônios. A localização dos eletrodos é muito importante porque influencia muito o resultado do processamento.
Um eletroencefalograma é um sinal elétrico.Processar este sinal é uma tarefa da radiofísica.Podemos usar métodos de análise convencionais para isolar as características deste sinal. Nossa tarefa é destacar certos padrões que correspondem a esse movimento.
As principais dificuldades na criação de interfaces neurais
Por que é tão difícil criar uma interface neural?Porque estas são tarefas muito difíceis:processar EEG e identificar padrões. Eles exigem uma abordagem integrada e cuidadosa. Em primeiro lugar, porque cada pessoa é individual, tal como o seu cérebro. Mesmo os gêmeos homozigotos têm cérebros muito diferentes, como as impressões digitais. Não podemos criar um sistema universal que funcione da mesma forma para todas as pessoas. Deve ser ajustado, calibrado e alterado constantemente para todos. O próximo motivo são as especificidades da tarefa. Cada pessoa pode realizar a mesma tarefa de forma diferente e acumular atividades diferentes. A colocação de sensores também é um fator humano. Em diferentes experimentos, os sensores podem ser posicionados de forma ligeiramente diferente, mas isso também é muito importante, pois eles escreverão uma atividade diferente. Outra razão é a dinâmica não estacionária do cérebro em todas as escalas de tempo. Isto significa que está em constante mudança em todas as escalas de tempo. Podemos pegar um grande pedaço de sinal de EEG, dividi-lo em segundos e cada segundo será diferente. Os cérebros estão constantemente mudando, evoluindo e se adaptando ao ambiente externo. Um problema importante é o alto nível de ruído nas gravações e artefatos de EEG. Como colocamos eletrodos na superfície do couro cabeludo, e embaixo, entre a pele e o crânio, existem fibras musculares que funcionam, se movimentam e criam algum tipo de artefato motor no sinal EEG. Além disso, movemos constantemente os olhos, piscamos, e tudo isso também orienta o EEG, que é visível não só nos canais da testa, mas também da nuca. Além disso, nosso coração bate. Os artefatos cardíacos estão presentes no EEG em quase todas as pessoas. Eles surgem da pulsação do sangue nos vasos sob a pele.
Existem métodos interessantes que nos ajudam a nos livrar de todos os artefatos.Você pode remover artefatos ou filtrá-los.Existem métodos que permitem remover componentes correspondentes aos batimentos cardíacos, artefatos oculomotores e filtrar o sinal EEG na faixa que precisamos. Em seguida, a análise tempo-frequência é usada como método de análise de sinal. Avaliamos a energia de cada ritmo e vemos qual deles contém alguma dinâmica associada ao efeito que procuramos. A análise tempo-frequência inclui wavelets, análise de Fourier, etc.
A próxima etapa é estabelecer conexões funcionais entre diferentes áreas do cérebro.Quando fazemos algo (movemos as mãos,imagine os movimentos das mãos), nossas regiões cerebrais interagem de forma síncrona ou dessincronizada. Eles influenciam um ao outro durante essa interação. Com base nessas influências, é possível construir uma rede de conexões funcionais que descreve quais conexões são fortalecidas e quais são enfraquecidas, e com base nisso, podemos tirar uma conclusão sobre como nossa atividade é construída e processada pelos neurônios em uma escala de todo o cérebro. As redes neurais artificiais são as mais promissoras aqui porque funcionam rapidamente e são baseadas em um modelo biológico de neurônios.
O sinal EEG é uma estrutura complexa com muitos componentes, mas a sua complexidade muda com o tempo e dependendo do que fazemos.A partir da dinâmica desta complexidade podemos entender queacontece, avalie, classifique e faça algum tipo de classificador com base nisso. Um exemplo específico é a remoção de artefatos. Digamos que temos um sinal EEG multicanal e nele são visíveis artefatos que interferem em quase todos os canais. E parecem artefatos oculomotores. Eles são removidos usando o método de componentes independentes. Cada sinal é decomposto em vários componentes que contêm suas próprias informações. Um deles contém algo que não precisamos no sinal – aquele mesmo artefato oculomotor. Nós pegamos e jogamos fora. Recebemos um sinal claro e mais informativo contendo o que precisamos. A filtragem é uma coisa básica.
Um sinal pode ser filtrado em diferentes faixas de frequência.Ritmo alfa (8–14 Hz) e ritmo beta (15–30 Hz) -estes são os dois ritmos cerebrais, os dois componentes de frequência, que contêm a maior parte das informações sobre como o cérebro processa a atividade motora. Se quisermos classificar movimentos imaginários ou reais, recorremos ao ritmo alfa e beta e procuramos um padrão neles.
Encontrar um padrão é uma tarefa de classificação.Para observar o padrão, podemosuse o método de análise tempo-frequência. O padrão é a atividade motora no EEG, e o mais comumente citado é a dessincronização relacionada a eventos. Tomamos a atividade do ritmo alfa. Ele contém muitas informações sobre como nos movemos. Essa informação é a seguinte: quando fazemos um movimento, o número de neurônios envolvidos no processamento da informação diminui. Assim, o ritmo alfa é suprimido. Sua amplitude diminui e gera menos energia. Esta supressão do ritmo alfa continua durante todo o movimento. Se observarmos que o ritmo alfa caiu, podemos dizer que ocorreu movimento naquele momento. Por exemplo, uma pessoa fecha a mão em punho. O ritmo alfa diminui, sua energia diminui. Ele está dessincronizando e podemos ver isso. Então a pessoa abre a mão e o ritmo alfa é restaurado e retorna ao seu estado normal. Todo o problema é que a dessincronização é claramente visível nos dados médios. Tomamos vários movimentos, calculamos a superfície wavelet de cada um, calculamos a média deles e obtemos uma imagem brilhante. Fazemos um movimento, contamos sua superfície wavelet e não vemos nada. Não entendemos nada porque esse movimento é um efeito muito sutil.
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