Улучшение управления протезами рук:достижения в области точного интерфейса «мозг-компьютер»

Моушн-дизайн INSIDER

В ходе исследования на макак-резусах нейробиологи из Немецкого центра приматов выяснили, как можно улучшить функциональность интерфейсов мозг-компьютер и, следовательно, мелкую моторику нейропротезов. (Изображение:Андрес Агудело-Торо)

Исследователи из Немецкого центра приматов, Института исследований приматов им. Лейбница в Гёттингене, разработали новый протокол обучения интерфейсам мозг-компьютер в ходе исследования на макаках-резусах. Метод позволяет точно управлять протезами рук, используя только сигналы мозга. Исследователям удалось показать, что для этого контроля в первую очередь важны нейронные сигналы, которые контролируют различные положения рук в мозгу, а не, как предполагалось ранее, сигналы, контролирующие скорость движения. Результаты важны для улучшения точного управления нейронными протезами рук, которые могут вернуть парализованным пациентам часть или всю их подвижность.

Носить сумки с покупками, протягивать нитку в игольное ушко — мощные и точные захваты являются частью нашей повседневной жизни. Мы осознаем, насколько важны наши руки, только тогда, когда больше не можем ими пользоваться, например, из-за параплегии или таких заболеваний, как БАС, которые вызывают прогрессирующий паралич мышц.

Чтобы помочь пациентам, ученые десятилетиями исследовали нейропротезы. Эти искусственные руки, руки или ноги могли бы вернуть людям с ограниченными возможностями подвижность. Поврежденные нервные соединения соединяются через интерфейсы мозг-компьютер, которые декодируют сигналы мозга, преобразуют их в движения и, таким образом, могут управлять протезом. Однако до сих пор протезы рук не обладали необходимой мелкой моторикой для использования в повседневной жизни.

«Насколько хорошо работает протез, зависит в первую очередь от нейронных данных, считываемых компьютерным интерфейсом, который им управляет», — сказал Андрес Агудело-Торо, ученый из лаборатории нейробиологии Немецкого центра приматов и первый автор исследования. "Предыдущие исследования движений рук и кистей были сосредоточены на сигналах, которые контролируют скорость хватательных движений. Мы хотели выяснить, могут ли нейронные сигналы, отображающие положения рук, лучше подходить для управления нейропротезами".

Для исследования ученые работали с макаками-резусами (Macaca mulatta). Как и люди, они обладают высокоразвитой нервной и зрительной системой, а также выраженной мелкой моторикой. Это делает их особенно подходящими для исследования хватательных движений.

Чтобы подготовиться к основному эксперименту, ученые научили двух макак-резус перемещать по экрану руку виртуального аватара. На этом этапе обучения обезьяны выполняли движения собственной рукой, одновременно видя на экране соответствующее движение виртуальной руки. Информационная перчатка с магнитными датчиками, которую обезьяны носили во время выполнения задания, записывала движения рук животных.

Как только обезьяны освоили задачу, их научили управлять виртуальной рукой на следующем этапе, «представляя» захват. Была измерена активность популяций нейронов в корковых областях мозга, которые конкретно отвечают за контроль движений рук. Исследователи сосредоточились на сигналах, которые представляют различные положения рук и пальцев, и адаптировали алгоритм интерфейса мозг-компьютер, который преобразует нейронные данные в движение, в соответствующий протокол.

«Отклоняясь от классического протокола, мы адаптировали алгоритм так, чтобы важным было не только место назначения движения, но и то, как вы туда доберетесь — путь выполнения», — пояснил Андрес Агудело-Торо. «В конечном итоге это привело к наиболее точным результатам».

Затем исследователи сравнили движения руки аватара с данными реальной руки, которые они ранее записали, и смогли показать, что они выполнялись с сопоставимой точностью.

«В нашем исследовании нам удалось показать, что сигналы, контролирующие положение руки, особенно важны для управления нейропротезом», — сказал Хансйорг Шербергер, руководитель лаборатории нейробиологии и старший автор исследования. «Эти результаты теперь могут быть использованы для улучшения функциональности будущих интерфейсов мозг-компьютер и, таким образом, также для улучшения мелкой моторики нейронных протезов».

Источник