Нейронна мережа у мозку людини задля просунутого протезування

Печиво для кінцівки

В майбутньому деякі дослідники сподіваються, що люди, які втратять використання кінцівки, зможуть контролювати роботизовані протези за допомогою інтерфейсів мозкових комп'ютерів - як Люк Скайуокер зробив без особливих зусиль в «Зоряних війнах».

Проблема полягає в тому, що сигнали мозку складні для декодування, що означає, що існуючі інтерфейси мозкових комп'ютерів, які контролюють роботизовані кінцівки, часто бувають повільними або незграбними.

Але це може змінитися. Минулого тижня команда лікарів і нейробіологів опублікувала в журналі Nature Medicine статтю про інтерфейсі «мозок-комп'ютер», в якому використовується нейронна мережа для декодування сигналів мозку в точній русі за допомогою реалістичною, керованої розумом роботизованої руки.

Декодер мозку

Дослідники взяли дані у 27-річної квадріплегічної людини, у якого було безліч мікроелектродів, імплантованих в його мозок, і нагодували його в серію нейронних мереж, які є системами штучного інтелекту, слабо модельованими за схемами наших мізків, які перевершують при пошуку шаблонів у великих наборах інформації.

Після тренувань протягом майже двох з половиною років нейронні мережі отримали досить гарне уявлення про те, які сигнали мозку пов'язані з конкретними м'язовими командами і як передати їх роботизованою кінцівки.

Візьміть колесо

Не тільки нейронна мережа дозволяла пацієнтові переміщати роботизовану руку з більшою точністю і меншою затримкою, ніж існуючі системи, але це ще краще, коли дослідники дозволяли їй тренуватися. Тобто нейронна мережа змогла навчити себе того, які сигнали мозку відповідали тим, які рухи рук ефективніше без будь-яких натяків дослідників.

З нейронною мережею волонтер в експерименті зміг зібрати і маніпулювати трьома маленькими предметами роботизованою рукою - здатність, яка легко сприймається як належне, але часто вислизає від тих, хто покладається на протезні кінцівки, щоб орієнтуватися в повсякденному житті.

Джерела: MedicalXpress