Необычайный рывок в нейропротезировании, позволяющий более быстро и более точно управлять компьютером с помощью мыслей.

26.11.2012

Необычайный рывок в нейропротезировании, позволяющий более быстро и более точно управлять компьютером с помощью мыслей. 
Научной группе Стэнфордского университета (США) удалось разработать наиболее быстрый и наиболее точный из всех ныне существующих алгоритмов для работы мозговых имплантатов, при помощи которого человек может одной лишь мыслью передвигать курсор на экране компьютера. Точность, скорость и естественность движений при этом вдвое превосходит существующие аналоги, приближаясь по всем показателям к движениям настоящей человеческой руки. 
Если парализованный человек представит то, как он двигает какой-то из конечностей, нервные клетки отвечающего за движения участка его мозга тут же активизируются, как будто пытаясь заставить не работающую конечность вновь начать двигаться. Несмотря на травму или болезнь, которая оборвала ниточку, связывающую мозг с мышцами конечности и навсегда её обездвижила, сам участок мозга, который подаёт сигнал к движению той или иной конечности, остаётся целым и невредимым. 
Несколько лет назад учёные, работающие в области неврологии и нейроинженерии и специализирующиеся на протезировании, приступили к разработке сенсоров, имплантируемых в человеческий мозг. После имплантации такой сенсор измеряет степень интенсивности сигналов, исходящих от строго определённого вида нервных клеток, после чего с помощью этих сигналов, прошедших специальный математический алгоритм декодирования, человек может с помощью своих мыслей управлять курсором компьютерной мыши на экране, не притрагиваясь при этом к ней. Данную работу можно отнести к более широкой сфере науки, носящей название «нейропротезирование». 
Относительно недавно группа учёных Стэнфордского университета разработала алгоритм, получивший название ReFIT и благодаря которому можно существенно улучшить скорость и точность работы имплантата, который управляет курсором на экране компьютера. 
Итоги научного исследования были опубликованы в американском журнале «Nature Neuroscience». Автором стал Кришна Шеной, профессор Стэнфордского университета, специалист в областях электроинженерии, биоинженерии и нейробиологии. В научную группу, помимо профессора Шеной, входили также доктор Викаш Гилья и кандидат медицинских наук Пол Нюйюкиан. 
Учёные провели эксперимент, для участия в котором были взяты макаки-резусы. Применение алгоритма ReFIT позволило в разы повысить эффективность имплантата – в частности, скорость его реакции приблизилась к скорости настоящей руки. Более того, даже по прошествии четырёх лет имплантат работал всё так же хорошо, в отличие от своих предшественников, которые обычно через какое-то время начинали работать всё хуже и хуже. 
«Сделанные нами открытия представляют огромную ценность – благодаря им в будущем можно будет ввести систему имплантатов, которая хотя бы отчасти вернёт парализованным людям возможность двигаться. К слову, мы активно тестируем подобные системы уже прямо сейчас в лабораториях Стэнфордского университета», - говорит Шеной. 
Ощутить мысленное движение в реальности. 
Основой системы служит микрочип, имплантируемый в мозг. Он записывает так называемый «потенциал действия», проявляющийся в активности нервных клеток, которую регистрируют специальные электроды, после чего отправляет собранные данные в компьютер для дальнейшей обработки. Интенсивность и частота этого потенциала действия как раз и позволяет судить о том, какое именно движение и в какую сторону намеревался сделать человек (или животное). 
Что касается алгоритма ReFIT, его удалось создать только после того, как учёные отказались от всех старых методов и отбросили в сторону весь прошлый неудачный опыт. До сего момента получаемая от клеток мозга измерялась уже после того, как человек представлял, что он двигает рукой. «Разумеется, подобная «работа в режиме оффлайн» не в силах была помочь достичь каких-либо значительных результатов», - комментирует Гилья (также соавтор итоговой статьи по результатам исследования). 
Учёные вознамерились заставить работать всё ту же систему «в режиме онлайн», для того, чтобы компьютер мог анализировать и незамедлительно осуществлять обратную связь с имплантатом, сразу же, как только подопытная обезьяна начинала вести курсор к цели, отмеченной на экране. 
И разработанная ими система в конечном итоге получила возможность вносить нужные изменения прямо «на ходу», т.е. как раз в то самое время как курсор движется к цели – подобно тому, как наши глаза работают в связке с нашей рукой, когда мы наводим указатель мыши на значок какой-нибудь программы на экране монитора. К примеру, если курсор зашёл слишком далеко в правую сторону, скорее всего, человек или подопытное животное попытается поправить его в правую сторону. Учёные разработали программу так, чтобы та могла учитывать все поправки движения курсора, которые вносятся участником, чтобы добиться большей точности движения курсора, чем могли предложить ранее существовавшие аналоги программы. 
В качестве проверки новой системы учёные проделали следующее: обезьянам дали задачу передвинуть курсор к цели – целью была точка на экране – после чего удержать курсор на месте примерно полсекунды. И ReFIT показал просто превосходные результаты – причём как в плане скорости, так и в плане точности. Во-первых, траектория курсора сама по себе была более прямой и курсор достигал цели в два раза быстрей, чем при использовании старых систем. Скорость была равна примерно 75-85% от обычной скорости руки. 
«В нашей статье вы можете прочесть о поистине удивительных открытиях – о том, как могут взаимодействовать друг с другом мозг и электронное устройство. Кроме того, мне кажется, что нейропротезирование теперь получит резкий скачок вверх в своём развитии, а разработанная нами система вскоре найдёт практическое применение в медицине», - говорит Жозе Кармена, доцент Университета Калифорнии учёный-специалист в сферах неврологии и электроинженерии. 
Алгоритм стал «умнее». 
Курсор на экране при использовании алгоритма ReFIT мог быстрее достичь цели за счёт возможности быстро остановить его при надобности. В более старых аналогичных программах курсор достигал намеченной цели почти так же быстро, как и с ReFIT, однако часто перескакивал через эту цель. Стоит ли говорить о том, что его затем требовалось вернуть обратно, а это тоже занимало время. 
Ключ же к подобной эффективности алгоритма заключался в следующем: применялись последовательные расчёты, в ходе которых электрические сигналы в мозге преобразовывались в движения курсора на экране. Для того, чтобы «научить» алгоритм движениям обезьян, учёным пришлось проделать огромную и уникальную в своём роде работу. Сначала обезьяна передвигала курсор рукой. При этом имплантат собирал данные об активности её мозга и передавал эти данные в компьютер. Затем обезьяна уже мысленно перемещала курсор, в то время как компьютер преобразовывал сигналы, которые посылал её мозг, в соответствующее перемещение курсора на экране, одновременно внося коррективы в работу программы. 
Также в ходе разработки ReFIT было сделано ещё одно новшество, связанное с тем, что алгоритм, кроме всего прочего, собирал также данные о текущем положении и скорости передвижения курсора. По словам Гилья, предыдущие аналоги программы могли анализировать только одно из двух – либо скорость, либо положение, но не оба этих аспекта одновременно. Подобное усложнение в работе программы приводит к более точной и более быстрой её работе. 
Медицина глазами инженера. 
По словам Гилья, изначально целью данной научной работы было тщательное изучение человеческого мозга и протекающих в нём процессов. Однако впоследствии он и его научная команда решили сменить цель на нечто более «осязаемое», что может действительно принести практическую пользу в случае успеха исследователей. «Следует помнить о том, что первичная цель нейроинженерии – сделать разрабатываемое устройство как можно более эффективным в работе», - объясняет Гилья. 
Чтобы создать подобную интерактивную систему, учёные решили отказаться от метода, давно уже общепринятого в нейропротезировании. Как правило, все ведущиеся или проводившиеся исследования в этой сфере заостряли внимание в первую очередь на различиях в определённых нервных клетках мозга. Подобный детальный подход помог учёным понять, какие именно нервные клетки контролируют движения рук человека. 
Однако у этого подхода есть и свои изъяны, как утверждает Гилья. «С точки зрения инженерии процесс наблюдения за отдельными нервными клетками представляет собой большую сложность. Когда мы помещаем электрод близко к поверхности мозга, он, несомненно, воздействует на нервные клетки, делая полученный таким способом результат недостоверным», сказал он. Что касается алгоритма ReFIT, то своей целью он ставит не отдельные нервные клетки, а их небольшие группы, в отличие от традиционного подхода. 
Отказавшись от традиционного подхода, учёные получили ещё одно преимущество: долгосрочность оказываемого эффекта. Обычные нейроимплантаты, приспособленные под строго определённые виды клеток, как правило, со временем постепенно утрачивают свой эффект. Как считалось ранее, по истечении 6-12 месяцев их действие полностью сходит на нет. Однако, как заявляет Гилья, разработанная ими система почти безупречно работает даже спустя более четырёх лет. 
«Конечно, нельзя отрицать того, что нейропротезирование очень далеко продвинулось вперёд, используя связку «компьютер-мозг». Однако до настоящего момента движения таких протезов были слишком неестественны и конвульсивны и напоминали скорее судорожные дёргания выходящей из строя детской игрушки, нежели движения человека. И именно благодаря доктору Шеной нам доступна новая технология, позволяющая добиться более быстрых, более точных и более естественных движений. К тому же эта технология может и должна получить применение в медицине», - говорит Джеймс Гнадт, учёный со степенью кандидата наук, представляющий программу Стэнфордского университета в Национальном институте по изучению неврологических нарушений и инсульта, который, в свою очередь, является частью Института здравоохранения США. 
В данный момент научная команда пока что не торопится разрабатывать протезы, управляемые компьютером – вместо этого они работают над тем, чтобы сделать движения курсора ещё более точными и естественными. Однако, по словам Гилья, создание протезов, использующих их программу, тоже далеко не за горами. Тем более, что добиться ещё более точных движений курсора – это теперь не такая уж и сложная задача, однако в будущем именно пара сделанных сейчас штрихов намного облегчит жизнь сотням и тысячам людей. 
«Я думаю, что нам удастся помочь многим парализованным людям, хотя бы в какой-то степени», - подвёл итог Гилья. В настоящее время уже ведутся клинические испытания, направленные на практическое применение разработки учёных. 
Помимо вышеперечисленных учёных, в работе также принимали участие: Синтия Честек, Джон Каннингхам, Байрон Ю, Джолин Фан, Марк Чёрчланд, Мэтью Кауфман, Джонатан Као и Стефан Рю.

Эта игра запрещена для пользования в гостевом режиме.
Пожалуйста авторизуйтесь или, если Вы новый пользователь,  зарегистрируйтесь. Это бесплатно!

Успехов!