Олена Піцик, Університет Іннополіс - про те, навіщо імплантувати в мозок нейроінтерфейси

Олена Піцик— молодший науковий співробітник Лабораторії нейронауки та когнітивних технологій Університету

Іннополіс. 

Зв'язок між комп'ютером і мозком

Інтерфейс "мозок - комп'ютер" - це система, яка забезпечує взаємодію між мозком і комп'ютером.Вона відкриває канал зв'язку між мозком ікомп'ютером і дозволяє їм обмінюватися один з одним інформацією. Найбільш простий приклад - це генерація команд для зовнішнього пристрою за допомогою активності мозку. Зовнішнім пристроєм може бути комп'ютер, додаток, робот, дрон, протез, екзоскелет і все що завгодно. Сфера застосування таких інтерфейсів дуже широка.

Найголовніша складова частина інтерфейсу - це технологія записи біологічних сигналів головного мозку.Існує безліч технологій, які можназастосовувати у інтерфейсах. Сигнали електричної активності записуються за допомогою підсилювача електроенцефалографа. Вони передаються сервер, який обробляє ці сигнали. Існують дуже маленькі компактні інтерфейси, які використовують бездротові технології. Там буквально один маленький чіп. Але якщо ви плануєте використовувати інтерфейс у клінічних умовах (для постінсультної реабілітації, наприклад), то, напевно, хочете, щоб у вас було багато каналів та великі дані. Обробка Big Data вимагає дуже багато обчислювальних ресурсів, тому найчастіше використовується окремий комп'ютер, де стоїть спеціальне програмне забезпечення. І після того, як це програмне забезпечення обробить сигнал головного мозку, він переводиться в команди для зовнішнього пристрою, забезпечуючи зворотний зв'язок. На місці класичного монітора може бути будь-що: від застосування моніторингу вашого настрою до системи управління роботом.

Інтерфейси «мозок - комп'ютер» можна розділити на три основні типи.По-перше, це активний нейроінтерфейс, якийпередбачає, що користувач безпосередньо і усвідомлено контролює зовнішній пристрій або програму. Нейроінтерфейс цю активність мозку, яку користувач генерує, зчитує, обробляє та перетворює на комнади. Другий тип – реактивний нейроінтерфейс. У ньому активність мозку не виробляється усвідомлено, а стимулюється зовнішнім впливом — світлом, звуком, тактильними відчуттями, командами. Наприклад, зображення чи звукова стимуляція, які викликають у нас у голові певну відповідь. І цю відповідь ми не можемо усвідомлено, без зовнішнього стимулу згенерувати, тому потребуємо якогось зворотного зв'язку. Інтерфейс "мозок - комп'ютер" шукає в наших мізках цю реакцію на зовнішній стимул і використовує її для генерації команд та управління зовнішнім пристроєм або для профілювання зворотного зв'язку. Третій тип нейроінтерфейсу – це пасивний нейроінтерфейс. Найскладніший і незрозумілий, тому що це взагалі не передбачає генерації жодних команд для зовнішнього пристрою і ніякого контролю. Цей інтерфейс пасивно на вас сидить та моніторить ваш стан у процесі повсякденної діяльності. Тобто ви читаєте, працюєте, керуєте машиною, а нейроінтерфейс моніторить вас. Він може застосовуватися для відстеження рівня уваги, зосередженості, втоми, когнітивного навантаження, а також давати вам якийсь зворотний зв'язок щодо вашого стану.

Нейрореабілітація і інші види застосування інтерфейсів

Нейроінтерфейс має високу соціальну значущість для розробки різних систем реабілітації та підвищення якості життя людей із додатковими потребами.Таких, як люди із синдромом замкненої людини.вони втратили будь-яку можливість контакту із зовнішнім світом, але при цьому зберегли свою свідомість; це повністю паралізовані люди, які не можуть говорити, рухатись і навіть рухати очима. Таким чином, у них немає жодних інших варіантів для комунікації, крім використання нейроінтерфейсів для того, щоб зчитувати їх активність мозку і перетворювати її в певні команди. Цими командами може бути генерація мови, керування різними додатками для того, щоб зберегти повсякденну функціональність, а також забезпечити базову комунікацію з іншими людьми. Менш тяжкий стан – це часткові паралічі. Наприклад, люди в інвалідному візку, які не можуть ходити, або різні парези після інсульту або внаслідок травми. У випадку з паралічем, якщо він невиліковний, то можна покращити якість життя такої людини, якщо надати їй якийсь екзоскелет чи ортез, який можна буде контролювати за допомогою нейроінтерфейсу. Це один із найбільш популярних напрямів у розробці нейроінтерфейсів.

Найпопулярніше застосування нейроінтерфейсів у медицині - це нейрореабілітація.Це можливість прискорити процес реабілітаціїлюдини після травми або інсульту за допомогою тренувань з інтерфейсом "мозок - комп'ютер", який має на увазі підтримку моторної активності, тобто ряд уявних рухів. Існує безліч досліджень, які показали, що такі інтерфейси справді значно прискорюють та покращують процес реабілітації людей, повертаючи їм втрачені моторні функції.

Нещодавно інтерфейси «мозок - комп'ютер» прорвалися на загальнодоступний ринок і отримали ширшу аудиторію.Сьогодні нейроінтерфейс можна купити на eBay заневеликі гроші, він коштуватиме навіть дешевше, ніж смартфон. Насамперед їх застосовують для розваги — в ігровій індустрії. Також дуже часто нейроінтерфейс використовують для моніторингу різних станів - настрої або фаз сну. Нейроінтерфейси для медитації допомагають людині розслаблятися і направляють її відповідно до результатів моніторингу активності його мозку. Використовують подібні пристрої для розробки різних систем тренування когнітивних навичок — уваги, зосередженості або когнітивного навантаження. Це важлива сфера, тому що може застосовуватися, наприклад, для розробки систем когнітивного навантаження для пілотів у літаках, для водіїв-дальнобійників.

Що таке мозок і як можна виміряти його активність

Ми з вами - це наш мозок.Мозок складається з клітин, які називаютьсянейронами. А кожен нейрон складається з ядра, тіла та різних відростків, які забезпечують його комунікацію з іншими нейронами – це дендрити, аксони та термінал (продовження аксона для комунікації з іншими нейронами – «Хайтек»). Один нейрон – досить проста структура, але нейронів у голові – мільярди. Таким чином, усі разом вони створюють величезну мережу, яка може обробляти складні масиви даних та забезпечувати нас як особистостей.

Мозок - це суперкомп'ютер, тобто така система, яка здатна обробляти величезні обсяги інформації.Нейрони взаємодіють один з одним переважнодвома способами - це електрика та хімічні зв'язки. Електричний сигнал виробляється нейроном і через аксон передається на синапси (зв'язки між нейронами - "Хайтек") іншого нейрона. Коли електричний сигнал надходить на вихід одного нейрона, він перетворюється на деякі хімічні повідомлення, які називаються нейротрансмітери. І вони передаються з виходу одного нейрона на вхід іншого, який, у свою чергу, їх приймає, обробляє, перетворює на електричний сигнал і передає далі цим ланцюжком. Нейрон може прийняти і пропустити через себе електричний сигнал, так і погасити його, не прийняти і перервати ланцюжок. Будь-яка наша діяльність формує мережу нейронів, які спалахують безперервно, формують певний патерн, який дозволяє обробити багато активних типів діяльності людини.

Виміряти електричну активність мозку можна декількома методами.По-перше, це магнітна енцефалографія,що передбачає вимірювання електромагнітних полів, що виникають внаслідок електричної активності мозку. МЕГ-установка - це великий пристрій, в якому людина сидить нерухомо, тому що електроди, що зчитують магнітне поле, не накладаються на голову, а знаходяться на певній відстані від неї. МЕГ дуже чутлива до різних зовнішніх перешкод — у тому числі магнітного поля землі, інших магнітних полів, якими буквально переповнена вся наша реальність. Тому щоб МЕГ добре працювала, її потрібно помістити в екрановану кімнату. Ще один метод – спектроскопія ближнього інфрачервоного діапазону. Це технологія нейровізуалізації, яка дозволяє нам візуалізувати процеси, що відбуваються у мозку. Вона використовує інфрачервоний діапазон світла для вимірювання концентрації окси- та дезоксигемоглобіну. Пристрій є шапкою, до якої прикріплені циліндри, щільно прилеглі до поверхні шкіри голови і розділені на два типи - джерело і детектор. Джерело випускає промінь світла в інфрачервоному діапазоні. Це світло проходить через шкіру, череп та верхній шар кортексу, тобто мозку. Він проходить, повертається назад на поверхню шкіри голови та вловлюється детектором. При цьому все, що можна побачити, несе дуже важливу інформацію про рівень кисню в крові. Коли ми чинимо якусь дію, наприклад, тапінг, у нас кров у моторній зоні насичується киснем. Ми можемо це виміряти та визначити як певний патерн. Наступна технологія - це електроенцефалографія, найефективніша з перерахованих. Вона може бути використана в нейроінтерфейс, тому що порівняно недорого коштує і досить проста. Одягнув шапку, покрутив електроди, змастив їх пастою — і вони працюють. Установка ЕЕГ - електроенцефалограф - теж є шапкою, яка одягається на голову людині. Вона потрібна, щоб притиснути електроди щільніше до голови людини і правильно розташувати.

Навіщо нейроінтерфейси впроваджувати в мозок

Електроенцефалограф бувають різні.Вони пишуть сигнали з різною роздільною здатністю і маютьрізну кількість каналів. ЕЕГ також бувають двох видів. В основному виділяють інвазивну та неінвазивну ЕЕГ. Інвазивна ЕЕГ передбачає, що вам буде проводитися хірургічна операція з розкриттям черепа та накладання електродів безпосередньо на поверхню вашого мозку. Зрозуміло, що ця технологія на людях не застосовується. Вона в основному застосовується в науці на тварин для вивчення їхньої активності, яка дуже схожа з активністю людини. Сигнал з ЕЕГ, який зчитується безпосередньо з поверхні кортексу і дуже маленької групи нейронів, має кращі характеристики порівняно з неінвазивною технологією. Тому що він вільний від різних артефактів, характерних для ЕЕГ.

Існують сфери, в яких інвазивні інтерфейси є дуже важливою і фактично єдиною технологією, яка може полегшити стан людини.Наприклад, це епілепсія.На основі нашої лабораторії вивчається такий тип епілепсії, як абсанс-епілепсія. Це епілепсія, яка не пов'язана із судомами. Людина не відчуває судом при нападі, вона просто на якийсь час відключається від світу. І він не знає, що він відключився. Цей стан теж дуже небезпечний, незважаючи на те, що немає жодних зовнішніх проявів, крім того, що людина відключилася від реальності. Тому що він може, наприклад, не знати, що має абсанс-епілепсію, і відключитися за кермом. Тому запобігати всім нападам теж дуже важливо, і інтерфейс може його запобігти. Коли у людини трапляється напад, по-перше, у неї синхронізуються різні мозкові ритми — це дуже легко зловити. Крім того, напад передує певний тип активності — за якийсь час до нападу ми можемо визначити, що зараз буде. Коли нейроінтерфейс це визначає, він може надіслати мозку імпульси, що допомагають цей напад придушити. При цьому людина, яка на постійній основі носить цей інтерфейс, нічого не відчує і не знатиме, що у неї щойно мав відбутися напад.

Neuralink Ілона Маска відрізняється від іншихінвазивних нейроінтерфейси тим, що електроди, які пишуть ЕЕГ, розташовані на дуже тонких нитках (тонше, ніж людський волос), та на одній нитки розташовано дуже багато електродів.Можливий запис до 3 тис. електродів.Це величезний обсяг даних. Зважаючи на те, що вони розташовані на кортексі, вони дуже маленькі і пишуть сигнал із маленької групи нейронів. Таким чином, ми можемо зловити дуже тонку активність.

Технологія Маска частково вирішує проблему, поширену при використанні неінвазивної ЕЕГ - field spread (з англ. «Напруженість електричного поля» - «Хайтек»).Коли ми пишемо неінвазивну ЕЕГ, то накладаємоелектрод на голову, і він записує з великої групи нейронів. Вона генерує загальне енергетичне поле. Електричні поля з різних нейронів накладаються один на одного і заважають одне одному. Таким чином, коли ми пишемо певний тип активності, насправді маємо багато різних активностей, що заважає обробці. І дуже велика проблема з усіма інвазивними інтерфейсами полягає в тому, що наш організм не хоче, щоб до нього пхали сторонні предмети.

Неінвазивна ЕЕГ - це ЕЕГ, яку ми застосовуємо на постійній основі.По суті, це електроди, що накладаються наповерхня голови за допомогою шапки. Кожен електрод пише активність певної групи нейронів. Розташування електродів дуже важливе, тому що сильно впливає на результат обробки.

Електроенцефалограма є електричним сигналом.Обробка цього сигналу – завдання радіофізики.Ми можемо застосовувати звичайні методи аналізу у тому, щоб виділяти особливості цього сигналу. Наше завдання – виділити певні патерни, які відповідають цьому руху.

Головні труднощі при створенні нейроінтерфейси

Чому взагалі так складно створити нейроінтерфейс?Тому що це дуже складні завдання:обробляти ЕЕГ та виділяти патерни. Вони вимагають комплексного та акуратного підходу. По-перше, тому що кожна людина індивідуальна, як і її мозок. Навіть у гомозиготних близнюків дуже різні мізки, як відбитки пальців. Ми не можемо створити одну універсальну систему, яка працює з усіма людьми однаково. Її треба під кожного підлаштовувати, калібрувати та постійно змінювати. Наступна причина – специфіка завдання. Кожна людина може те саме завдання виконувати по-різному і акумулювати різні активності. Розташування сенсорів теж людський фактор. У різних експериментах сенсори можуть розташовуватись трохи по-іншому, але це теж дуже важливо, тому що вони будуть писати іншу активність. Ще одна причина – нестаціонарна динаміка мозку у всіх часових масштабах. Це означає, що вона змінюється у всіх тимчасових масштабах. Ми можемо взяти великий відрізок сигналу ЕЕГ, розбити його на секунди і кожна секунда буде різною. Мізки постійно змінюються, еволюціонують та підлаштовуються під зовнішнє середовище. Важлива проблема – високий рівень шуму в записах ЕЕГ та артефакти. Оскільки ми накладаємо електроди на поверхню шкіри голови, а під нею, між шкірою та черепом, присутні м'язові волокна, які працюють, починають рухатися і створюють якісь рухові артефакти на ЕЕГ-сигналі. Крім цього, ми постійно рухаємо очима, моргаємо, і це все теж дає наведення на ЕЕГ, яке видно не тільки на каналах на лобі, але і на потилиці. Окрім того, у нас б'ється серце. Серцеві артефакти є на ЕЕГ майже у всіх людей. Вони виникають від пульсації крові в судинах під шкірою.

Існують класні методи, які допомагають нам позбутися всіх артефактів.Можна видалити або відфільтрувати артефакти.Існують методи, що дозволяють видаляти компоненти, що відповідають серцебиття, окоруховим артефактам, і відфільтрувати ЕЕГ-сигнал у потрібному діапазоні. Далі застосовується частотно-часовий аналіз як метод аналізу сигналу. Ми оцінюємо енергію кожного ритму і дивимося, який містить певну динаміку, асоційовану з ефектом, який шукаємо. Частотно-часовий аналіз – це вейвлети, аналіз Фур'є та інше.

Наступний етап - встановлення функціональних зв'язків між різними частинами мозку.Коли ми щось робимо (рухаємо руками,уявляємо рухи руками), наші області мозку взаємодіють або синхронно, або десинхронно. Вони впливають один на одного у процесі цієї взаємодії. На основі цих впливів можна побудувати мережу функціональних зв'язків, що описує, які зв'язки посилюються, які слабшають, і на основі цього робити висновок про те, як у масштабі всього мозку будується та обробляється наша активність нейронами. Тут найбільш перспективними є штучні нейронні мережі, тому що вони швидко працюють і засновані на біологічній моделі нейронів.

Сигнал ЕЕГ – це складна структура, де багато компонентів, але її складність змінюється згодом та залежно від того, що ми робимо.За динамікою цієї складності ми можемо зрозуміти, щовідбувається, оцінити це, класифікувати та зробити якийсь класифікатор на цій основі. Конкретний приклад – видалення артефактів. Допустимо, у нас є багатоканальний сигнал ЕЕГ, і на ньому видно артефакти, які дають наведення майже на всіх каналах. І вони схожі на окорухові артефакти. Вони видаляються шляхом незалежних компонентів. Кожен сигнал розкладається на кілька компонентів, які містять інформацію. Один із них містить те, що нам не потрібно в сигналі — той самий окоруховий артефакт. Ми беремо його та викидаємо. Отримуємо чистий, більш інформативний сигнал, що містить те, що потрібно. Фільтрація – базова річ.

Один сигнал можна відфільтрувати в різних частотних діапазонах.Альфа-ритм (8-14 Гц) і бета-ритм (15-30 Гц) -це два ритми мозку, дві частотні компоненти, які містять найбільшу кількість інформації про те, як мозок обробляє моторну активність. Якщо ми хочемо класифікувати уявні чи реальні рухи, ми звертаємося до альфа- та бета-ритму та шукаємо на них патерн.

Пошук патерну - це завдання класифікації.Щоб подивитися на патерн, ми можемоскористатися методом частотно-часового аналізу. Паттерн - це рухова активність на ЕЕГ, а найчастіше згадуваний - це десинхронізація, пов'язана з подією. Ми беремо активність альфа-ритму. Він містить багато інформації про те, як ми рухаємося. Ця інформація полягає в наступному: коли ми здійснюємо рух, зменшується кількість нейронів, які беруть участь у обробці інформації. Таким чином, альфа-ритм пригнічується. У нього зменшується амплітуда і генерує менше енергії. Ось це придушення альфа-ритму триває протягом усього здійснення руху. Якщо бачимо, що альфа-ритм впав, можна сказати, що у цей момент стався рух. Наприклад, людина стискає кисть у кулак. Альфа-ритм падає, його енергія зменшується. Він десинхронізується і ми це бачимо. Потім людина розтискає руку і альфа-ритм відновлюється і повертається до свого звичайного стану. Вся проблема полягає в тому, що десинхронізація добре помітна на усереднених даних. Ми беремо кілька рухів, для кожного вважаємо вейвлетну поверхню, усереднюємо їх, отримуємо яскраву картинку. Ми беремо один рух, вважаємо його вейвлетну поверхню і нічого не бачимо. Нам нічого не зрозуміло, бо цей рух – це дуже тонкий ефект.

Читайте також:

Подивіться, як виглядає літо на Сатурні

З'явилося фото, як пил пустелі «випливає» в Атлантичний океан

Подивіться, що здатний побачити в космосі новий телескоп - наступник Хаббла