Улучшение управления протезами рук: точные достижения мозг-компьютерного интерфейса

Motion Design INSIDER

В исследовании с резусовыми обезьянами нейробиологи в Немецком приматном центре изучили, как функциональность мозг-компьютерных интерфейсов, а значит, и мелкая моторика нейропротезов может быть улучшена. (Изображение: Andres Agudelo-Toro)

Новый протокол обучения

Исследователи в Немецком приматном центре, Лейбниц-институте по изучению приматов в Геттингене, разработали новый протокол обучения для мозг-компьютерных интерфейсов в исследовании с резусовыми обезьянами. Метод обеспечивает точное управление протезами рук, используя только сигналы от мозга. Ученые смогли показать, что нейронные сигналы, контролирующие разные позы руки в мозге, являются в первую очередь важными для этого управления, а не, как считалось ранее, сигналы, контролирующие скорость движения. Результаты необходимы для улучшения тонкого управления нейронными ручными протезами, которые могут вернуть парализованным пациентам часть или всю их подвижность.

Важность рук в повседневной жизни

Ношение сумок с покупками, вплетение нити в ушко иглы — силовые и точевые захваты являются частью нашей повседневной жизни. Мы осознаем, насколько важны наши руки, только когда больше не можем их использовать, например, из-за параплегии или болезней, таких как БАС, вызывающие прогрессирующее мышечное параличивание.

Чтобы помочь пациентам, ученые десятилетиями исследуют нейропротезы. Эти искусственные руки, ноги или ноги могли бы вернуть людям с инвалидностью их подвижность. Поврежденные нервные связи перепрыгиваются через мозг-компьютерные интерфейсы, которые декодируют сигналы от мозга, переводят их в движения и таким образом могут управлять протезом. Однако до сих пор ручные протезы лишены необходимых мелких моторных навыков для использования в повседневной жизни.

Фокус на позе руки, а не скорости

«Насколько хорошо работает протез, зависит в первую очередь от нейронных данных, считываемых компьютерным интерфейсом, управляющим им», — сказал Андрес Агудело-Торо, ученый в лаборатории нейробиологии Немецкого приматного центра и первый автор исследования. «Предыдущие исследования движений руки и кисти фокусировались на сигналах, контролирующих скорость захвата. Мы хотели выяснить, могут ли нейронные сигналы, представляющие позы руки, быть лучше приспособлены для управления нейропротезами».

Эксперимент с резусовыми обезьянами

Для исследования ученые работали с резусовыми обезьянами (Macaca mulatta). Как люди, они имеют высокоразвитую нервную и зрительную системы, а также выраженную мелкую моторику. Это делает их особенно подходящими для исследования захватывающих движений.

Для подготовки к главному эксперименту ученые обучили двух резусовых обезьян двигать виртуальную аватар-руку на экране. Во время этой фазы обучения обезьяны выполняли движения рукой, одновременно видя соответствующее движение виртуальной руки на экране. Перчатка с магнитными сенсорами, которую носили обезьяны во время задания, записывала движения их рук.

После того как обезьяны выучили задачу, их обучали управлять виртуальной рукой на следующем этапе, «представляя» захват. Измерялась активность популяций нейронов в корковых областях мозга, специфически отвечающих за контроль движений руки. Исследователи фокусировались на сигналах, представляющих разные позы руки и пальцев, и адаптировали алгоритм мозг-компьютерного интерфейса, переводищий нейронные данные в движение, в соответствующем протоколе.

«Отступая от классического протокола, мы адаптировали алгоритм так, что важно не только назначение движения, но и то, как вы туда попадаете — путь выполнения», — объяснил Андрес Агудело-Торо. «Это в конечном счете привело к самым точным результатам».

Результаты и значение

Затем исследователи сравнили движения аватар-руки с данными реальной руки, записанными ранее, и смогли показать, что они выполнялись с сопоставимой точностью.

«В нашем исследовании мы смогли показать, что сигналы, контролирующие позу руки, особенно важны для управления нейропротезом», — сказал Хансйорг Щербергер, руководитель лаборатории нейробиологии и старший автор исследования. «Эти результаты теперь могут быть использованы для улучшения функциональности будущих мозг-компьютерных интерфейсов и, следовательно, для улучшения мелкой моторики нейронных протезов».

Источник