Elena Pitsik— Cercetător junior la Laboratorul de neuroștiințe și tehnologii cognitive al Universității
Conexiunea dintre computer și creier
O interfață creier-calculator este un sistem care permite interacțiunea dintre creier și computer.Deschide un canal de comunicare între creier șicomputer și le permite să facă schimb de informații între ele. Cel mai simplu exemplu este generarea de comenzi pentru un dispozitiv extern care utilizează activitatea creierului. Un dispozitiv extern poate fi un computer, o aplicație, un robot, o dronă, o proteză, un exoschelet sau orice altceva. Domeniul de aplicare al acestor interfețe este foarte larg.
Cea mai importantă componentă a interfeței este tehnologia de înregistrare a semnalelor biologice din creier.Există multe tehnologii care pot fiaplicați în interfețe. Semnalele activității electrice sunt înregistrate folosind un amplificator - un electroencefalograf. Acestea sunt transmise serverului, care procesează aceste semnale. Există interfețe foarte mici, compacte, care utilizează tehnologia wireless. Există literalmente un mic cip. Dar dacă intenționați să utilizați interfața într-un cadru clinic (pentru reabilitarea post-accident vascular cerebral, de exemplu), atunci probabil că doriți să aveți multe canale și date mari. Procesarea Big Data necesită o mulțime de resurse de calcul, așa că cel mai adesea este utilizat un computer separat cu software special. Și după ce acest software procesează semnalul creierului, acesta este tradus în comenzi pentru un dispozitiv extern, oferind feedback. În loc de un monitor clasic, poate exista orice: de la o aplicație pentru monitorizarea stării de spirit până la un sistem de control al robotului.
Interfețele Brain-computer pot fi împărțite în trei tipuri principale.În primul rând, aceasta este o interfață neuronală activă, careimplică faptul că utilizatorul controlează în mod direct și conștient un dispozitiv sau o aplicație externă. Neurointerfața este activitatea creierului pe care utilizatorul o generează, citește, procesează și o convertește în comenzi. Al doilea tip este o interfață neuronală reactivă. În ea, activitatea creierului nu este produsă de creier în mod conștient, ci este stimulată de influențe externe - lumină, sunet, senzații tactile, comenzi. De exemplu, imagini sau stimulare sonoră care declanșează un anumit răspuns în mintea noastră. Și nu putem genera în mod conștient acest răspuns, fără un stimul extern, așa că avem nevoie de un fel de feedback. O interfață creier-calculator caută acest răspuns la un stimul extern din creierul nostru și îl folosește pentru a genera comenzi și a controla un dispozitiv extern sau pentru a profila feedback. Al treilea tip de interfață neuronală este o interfață neuronală pasivă. Cel mai complex și de neînțeles, deoarece nu implică generarea de comenzi pentru un dispozitiv extern și nici un control deloc. Această interfață se așează pasiv pe tine și îți monitorizează starea în timpul activităților tale zilnice. Adică citești, lucrezi, conduci o mașină, iar interfața neuronală te monitorizează. Poate fi folosit pentru a vă urmări nivelul de atenție, concentrare, oboseală, încărcătură cognitivă și, de asemenea, pentru a vă oferi feedback despre starea dumneavoastră.
Neuroreabilitare și alte utilizări ale interfețelor
Neurointerfața are o semnificație socială ridicată pentru dezvoltarea diferitelor sisteme de reabilitare și îmbunătățirea calității vieții persoanelor cu nevoi suplimentare.Cum ar fi persoanele cu sindromul blocat -au pierdut orice posibilitate de contact cu lumea exterioară, dar și-au păstrat în același timp conștiința; Aceștia sunt oameni complet paralizați care nu pot să vorbească, să se miște sau chiar să își miște ochii. Astfel, ei nu au alte opțiuni de comunicare în afară de utilizarea interfețelor neuronale pentru a-și citi activitatea creierului și a o traduce în comenzi specifice. Aceste comenzi pot fi generarea vorbirii, controlul diferitelor aplicații pentru a menține funcționalitatea de zi cu zi, precum și pentru a oferi o comunicare de bază cu alte persoane. O afecțiune mai puțin gravă este paralizia parțială. De exemplu, persoane în scaun cu rotile care nu pot merge sau diverse pareze după un accident vascular cerebral sau ca urmare a unei răni. În cazul paraliziei, dacă este incurabilă, atunci calitatea vieții unei astfel de persoane poate fi îmbunătățită, oferindu-i un fel de exoschelet sau orteză care poate fi controlată folosind o interfață neuronală. Aceasta este una dintre cele mai populare domenii în dezvoltarea interfețelor neuronale.
Cea mai populară aplicație a interfețelor neuronale în medicină este neuroreabilitarea.Aceasta este o oportunitate de a accelera procesul de reabilitareo persoană după o accidentare sau un accident vascular cerebral utilizând antrenamentul cu o interfață „creier-calculator”, care implică susținerea activității motorii, adică o serie de mișcări imaginare. Există multe studii care au arătat că astfel de interfețe accelerează și îmbunătățesc semnificativ procesul de reabilitare a oamenilor, restabilindu-le funcțiile motorii pierdute.
Recent, interfețele creier-computer s-au extins pe piața principală și au obținut o audiență mai largă.Astăzi, interfața neuronală poate fi cumpărată de pe eBay pentrubani mici, va costa chiar mai puțin decât un smartphone. În primul rând, sunt folosite pentru divertisment - în industria jocurilor de noroc. De asemenea, foarte des, interfețele neuronale sunt folosite pentru a monitoriza diverse stări - starea de spirit sau fazele de somn. Interfețele neuronale pentru meditație ajută o persoană să se relaxeze și să o ghideze în conformitate cu rezultatele monitorizării activității sale cerebrale. Dispozitive similare sunt, de asemenea, folosite pentru a dezvolta diverse sisteme de formare a abilităților cognitive - atenție, concentrare sau încărcare cognitivă. Acesta este un domeniu important deoarece poate fi folosit, de exemplu, în dezvoltarea sistemelor de încărcare cognitivă pentru piloții de avioane și șoferii de camioane.
Ce este creierul și cum îi puteți măsura activitatea
Tu și cu mine suntem creierul nostru.Creierul este format din celule numiteneuronii. Și fiecare neuron este format dintr-un nucleu, un corp și diverse procese care asigură comunicarea sa cu alți neuroni - acestea sunt dendrite, axoni și un terminal (o continuare a axonului pentru comunicarea cu alți neuroni - „High-Tech”). Un neuron este o structură destul de simplă, dar există miliarde de neuroni în cap. Astfel, împreună creează o rețea uriașă care poate procesa seturi complexe de date și poate furniza pentru noi ca indivizi.
Creierul este un supercomputer, adică un sistem capabil să proceseze cantități uriașe de informații.Neuronii interacționează între ei în principaldouă moduri - electricitate și legături chimice. Un semnal electric este produs de un neuron și transmis printr-un axon către sinapsele (conexiuni între neuroni - „High-Tech”) ale altui neuron. Când un semnal electric ajunge la ieșirea unui neuron, acesta este convertit în niște mesaje chimice numite neurotransmițători. Și sunt transmise de la ieșirea unui neuron la intrarea altuia, care, la rândul său, le primește, le procesează, le transformă într-un semnal electric și le transmite mai departe de-a lungul acestui lanț. Un neuron poate fie să primească și să transmită un semnal electric prin el însuși, fie să-l stingă, nu să-l primească și să întrerupă lanțul. Oricare dintre activitățile noastre formează o rețea de neuroni care clipesc continuu, formând un anumit tipar care ne permite să procesăm multe tipuri active de activitate umană.
Există mai multe metode de măsurare a activității electrice a creierului.În primul rând, aceasta este encefalografia magnetică,care presupune măsurarea câmpurilor electromagnetice care apar ca urmare a activității electrice din creier. Un aparat MEG este un dispozitiv mare în care o persoană stă nemișcată deoarece electrozii care citesc câmpul magnetic nu sunt așezați pe cap, ci sunt amplasați la o oarecare distanță de acesta. MEG este foarte sensibil la diferite interferențe externe - inclusiv câmpul magnetic al pământului și alte câmpuri magnetice cu care întreaga noastră realitate este literalmente umplută. Prin urmare, pentru ca MEG să funcționeze bine, acesta trebuie plasat într-o cameră ecranată. O altă metodă este spectroscopia în infraroșu apropiat. Aceasta este o tehnologie de neuroimagistică care ne permite să vizualizăm procesele care au loc în creier. Utilizează lumina infraroșie pentru a măsura concentrația de oxi- și deoxihemoglobină. Dispozitivul constă dintr-un capac de care sunt atașați cilindri, strâns adiacent suprafeței scalpului și împărțit în două tipuri - sursă și detector. Sursa emite un fascicul de lumină în domeniul infraroșu. Această lumină trece prin piele, craniu și stratul superior al cortexului, adică creier. Trece prin, se întoarce înapoi la suprafața scalpului și este prins de detector. Mai mult, tot ceea ce poate fi văzut poartă informații foarte importante despre nivelul de oxigen din sânge. Când efectuăm o acțiune, cum ar fi atingerea, sângele nostru din zona motorie este saturat cu oxigen. Putem măsura acest lucru și îl putem defini ca un model. Următoarea tehnologie este electroencefalografia, cea mai eficientă dintre acestea. Poate fi folosit într-o interfață neuronală deoarece este relativ ieftin și destul de simplu. Am pus un capac, am răsucit electrozii, i-am uns cu pastă - și au funcționat. O instalație EEG - un electroencefalograf - este, de asemenea, o pălărie care este plasată pe capul unei persoane. Este necesar să apăsați electrozii mai strâns pe capul persoanei și să-i poziționați corect.
De ce ar trebui să fie încorporate interfețele neuronale în creier?
Electroencefalografele sunt diferite.Ei scriu semnale cu rezoluții diferite și aunumăr diferit de canale. EEG-urile vin și în două tipuri. Practic, există EEG invaziv și non-invaziv. Un EEG invaziv implică o intervenție chirurgicală pentru a vă deschide craniul și a plasa electrozi direct pe suprafața creierului. Este clar că această tehnologie nu este folosită la om. Este folosit în principal în știința animalelor pentru a studia activitatea lor, care este foarte asemănătoare cu activitatea umană. Semnalul EEG, care este citit direct de pe suprafața cortexului și a unui grup foarte mic de neuroni, are performanțe mai bune decât tehnologia neinvazivă. Deoarece este lipsit de diverse artefacte care sunt caracteristice EEG.
Există zone în care interfețele invazive sunt foarte importante și de fapt singura tehnologie care poate atenua starea unei persoane.De exemplu, aceasta este epilepsia.Laboratorul nostru studiază un tip de epilepsie numită epilepsie absentă. Aceasta este epilepsie care nu este asociată cu convulsii. O persoană nu experimentează convulsii în timpul unui atac, pur și simplu se deconectează de la lume pentru un timp. Și nu știe despre asta, că este deconectat. Această condiție este, de asemenea, foarte periculoasă, în ciuda faptului că nu există alte manifestări externe decât faptul că persoana s-a deconectat de la realitate. Pentru că s-ar putea, de exemplu, să nu știe că are epilepsie de absență și leșina în timp ce conduce. Prin urmare, prevenirea tuturor atacurilor este, de asemenea, foarte importantă, iar interfața îl poate preveni. Când o persoană are un atac, în primul rând, diferite ritmuri ale creierului sunt sincronizate - acest lucru este foarte ușor de prins. În plus, un atac este precedat de un anumit tip de activitate - cu ceva timp înainte de atac putem stabili ce se va întâmpla în continuare. Când interfața neuronală detectează acest lucru, poate trimite impulsuri către creier care ajută la suprimarea acestui atac. În același timp, o persoană care poartă această interfață în mod regulat nu va simți nimic și nu va ști că tocmai era pe cale să aibă un atac.
Neuralink-ul lui Elon Musk este diferit de alțiineurointerfețe invazive prin faptul că electrozii care scriu EEG sunt situați pe filamente foarte subțiri (mai subțiri decât un fir de păr uman), iar o mulțime de electrozi sunt localizați pe un filament.Este posibil să înregistrați până la 3 mii de electrozi.Aceasta este o cantitate imensă de date. Având în vedere că sunt localizați pe cortex, sunt foarte mici și scriu un semnal de la un grup mic de neuroni. Astfel putem surprinde o activitate foarte subtilă.
Tehnologia lui Musk rezolvă parțial problema obișnuită atunci când se utilizează EEG neinvaziv - răspândirea câmpului (din engleză „electric field strength” - „Hi-tech”).Când scriem un EEG non-invaziv, suprapunemelectrod pe cap și înregistrează dintr-un grup mare de neuroni. Acesta generează un câmp energetic general. Câmpurile electrice de la diferiți neuroni se suprapun și interferează unul cu celălalt. Deci, atunci când scriem un anumit tip de activitate, avem de fapt multe activități diferite, care interferează cu procesarea. Și o problemă foarte mare cu toate interfețele invazive este că corpul nostru nu dorește să fie introduse obiecte străine în el.
Un EEG neinvaziv este un EEG pe care îl folosim continuu.În esență, aceștia sunt electrozi plasațisuprafața capului cu capac. Fiecare electrod înregistrează activitatea unui anumit grup de neuroni. Locația electrozilor este foarte importantă deoarece influențează foarte mult rezultatul procesării.
O electroencefalograma este un semnal electric.Procesarea acestui semnal este o sarcină a radiofizicii.Putem folosi tehnici de analiză convenționale pentru a izola caracteristicile acestui semnal. Sarcina noastră este să evidențiem anumite tipare care corespund acestei mișcări.
Principalele dificultăți în crearea interfețelor neuronale
De ce este atât de dificil să creezi o interfață neuronală?Pentru că acestea sunt sarcini foarte dificile:procesează EEG și identifică tipare. Ele necesită o abordare integrată și atentă. În primul rând, pentru că fiecare persoană este individuală, la fel ca creierul său. Chiar și gemenii homozigoți au creiere foarte diferite, precum amprentele digitale. Nu putem crea un sistem universal care să funcționeze la fel pentru toți oamenii. Trebuie ajustat, calibrat și schimbat constant pentru toată lumea. Următorul motiv este specificul sarcinii. Fiecare persoană poate îndeplini aceeași sarcină în mod diferit și poate acumula activități diferite. Amplasarea senzorilor este, de asemenea, un factor uman. În diferite experimente, senzorii pot fi poziționați ușor diferit, dar acest lucru este și foarte important, deoarece vor scrie o activitate diferită. Un alt motiv este dinamica non-staționară a creierului pe toate scările de timp. Aceasta înseamnă că se schimbă constant pe toate scalele de timp. Putem lua o bucată mare de semnal EEG, o descompunem în secunde și fiecare secundă va fi diferită. Creierul este în continuă schimbare, evoluează și se adaptează la mediul lor extern. O problemă importantă este nivelul ridicat de zgomot în înregistrările și artefactele EEG. Pentru că plasăm electrozi pe suprafața scalpului, iar dedesubt, între piele și craniu, există fibre musculare care lucrează, se mișcă și creează un fel de artefacte motorii pe semnalul EEG. În plus, ne mișcăm ochii în mod constant, clipim și toate acestea oferă și ghidare EEG, care este vizibil nu numai pe canalele de pe frunte, ci și pe spatele capului. În plus, inima ne bate. Artefactele cardiace sunt prezente pe EEG la aproape toți oamenii. Ele apar din pulsația sângelui în vasele de sub piele.
Există metode interesante care ne ajută să scăpăm de toate artefactele.Puteți elimina artefactele sau le puteți filtra.Există metode care vă permit să eliminați componentele corespunzătoare bătăilor inimii, artefactelor oculomotorii și să filtrați semnalul EEG în intervalul de care avem nevoie. În continuare, analiza timp-frecvență este utilizată ca metodă de analiză a semnalului. Evaluăm energia fiecărui ritm și vedem care dintre ele conține unele dinamice asociate cu efectul pe care îl căutăm. Analiza timp-frecvență include wavelets, analiză Fourier etc.
Următorul pas este de a stabili conexiuni funcționale între diferite zone ale creierului.Când facem ceva (ne mișcăm mâinile,imaginați-vă mișcările mâinii), regiunile creierului nostru interacționează fie sincron, fie desincron. Ele se influențează reciproc în timpul acestei interacțiuni. Pe baza acestor influențe, este posibil să construim o rețea de conexiuni funcționale care să descrie ce conexiuni sunt întărite și care sunt slăbite și, pe baza acesteia, putem trage o concluzie despre modul în care activitatea noastră este construită și procesată de neuroni pe o scară de tot creierul. Rețelele neuronale artificiale sunt cele mai promițătoare aici, deoarece funcționează rapid și se bazează pe un model biologic de neuroni.
Semnalul EEG este o structură complexă cu multe componente, dar complexitatea sa se modifică în timp și în funcție de ceea ce facem.Din dinamica acestei complexități putem înțelege căse întâmplă, evaluați-l, clasificați-l și faceți un fel de clasificator pe această bază. Un exemplu specific este îndepărtarea artefactelor. Să presupunem că avem un semnal EEG multicanal și arată artefacte care produc interferențe pe aproape toate canalele. Și arată ca artefacte oculomotorii. Ele sunt îndepărtate folosind metoda componentelor independente. Fiecare semnal este descompus în mai multe componente care conțin propriile informații. Una dintre ele conține ceva de care nu avem nevoie în semnal - acel artefact foarte oculomotor. Îl luăm și îl aruncăm. Primim un semnal curat, mai informativ, care conține ceea ce avem nevoie. Filtrarea este un lucru de bază.
Un semnal poate fi filtrat în diferite intervale de frecvență.Ritm alfa (8–14 Hz) și ritm beta (15–30 Hz) -acestea sunt cele două ritmuri ale creierului, cele două componente de frecvență, care conțin cele mai multe informații despre modul în care creierul procesează activitatea motrică. Dacă vrem să clasificăm mișcările imaginare sau reale, apelăm la ritmul alfa și beta și căutăm un model pe ele.
Găsirea unui model este o sarcină de clasificare.Să ne uităm la modelul putemutilizați metoda analizei timp-frecvență. Modelul este activitatea motorie pe EEG, iar cel mai frecvent citat este desincronizarea legată de evenimente. Luăm activitatea ritmului alfa. Conține multe informații despre cum ne mișcăm. Aceste informații sunt următoarele: atunci când facem o mișcare, numărul de neuroni care sunt implicați în procesarea informațiilor scade. Astfel, ritmul alfa este suprimat. Amplitudinea acestuia scade și generează mai puțină energie. Această suprimare a ritmului alfa continuă pe toată durata mișcării. Dacă vedem că ritmul alfa a scăzut, putem spune că mișcarea a avut loc în acel moment. De exemplu, o persoană își strânge mâna într-un pumn. Ritmul alfa scade, energia lui scade. El se desincronizează și o putem vedea. Apoi persoana își strânge mâna, iar ritmul alfa este restabilit și revine la starea sa normală. Întreaga problemă este că desincronizarea este clar vizibilă în datele medii. Facem mai multe mișcări, calculăm suprafața wavelet pentru fiecare, le facem o medie și obținem o imagine strălucitoare. Facem o mișcare, numărăm suprafața ei wavelet și nu vedem nimic. Nu înțelegem nimic pentru că această mișcare este un efect foarte subtil.
Vezi și:
Vezi cum arată vara pe Saturn
S-a făcut o fotografie despre cum praful deșertului „curge” în Oceanul Atlantic
Vedeți ce poate vedea telescopul succesor al lui Hubble în spațiu