Sterowany umysłem wózek inwalidzki może pomóc sparaliżowanej osobie uzyskać nową mobilność, tłumacząc myśli użytkowników na mechaniczne polecenia. 18 listopada w czasopiśmie iScience naukowcy wykazali, że użytkownicy tetraplegiczni mogą obsługiwać sterowane umysłowo wózki inwalidzkie w naturalnym, zagraconym środowisku po dłuższym treningu.
“Pokazujemy, że wzajemne uczenie się zarówno użytkownika, jak i algorytm interfejsu mózg-maszyna są ważne dla użytkowników, aby z powodzeniem obsługiwać takie wózki inwalidzkie” – mówi José del R. Millán, autor korespondent badania na University of Texas w Austin. „Nasze badania wskazują na potencjalną ścieżkę ulepszonego tłumaczenia klinicznego nieinwazyjnej technologii interfejsu mózg-maszyna”.
Millán i jego współpracownicy zrekrutowali trzy osoby z tetraplegią do badania podłużnego. Każdy z uczestników odbywał sesje treningowe trzy razy w tygodniu przez okres od 2 do 5 miesięcy. Uczestnicy nosili jarmułkę, która wykrywała aktywność ich mózgu za pomocą elektroencefalografii (EEG), która była przekształcana w mechaniczne polecenia dla wózków inwalidzkich za pośrednictwem urządzenia interfejsu mózg-maszyna. Uczestnicy zostali poproszeni o kontrolowanie kierunku wózka inwalidzkiego poprzez myślenie o poruszaniu częściami ciała. W szczególności musieli pomyśleć o poruszaniu obiema rękami, aby skręcić w lewo, i obiema stopami, aby skręcić w prawo.
Podczas pierwszej sesji treningowej trzech uczestników osiągnęło podobny poziom dokładności – gdy reakcje urządzenia były zgodne z myślami użytkowników – od około 43% do 55%. W trakcie szkolenia zespół urządzenia interfejsu mózg-maszyna zauważył znaczną poprawę dokładności u uczestnika 1, który pod koniec treningu osiągnął dokładność ponad 95%. Zespół zaobserwował również wzrost dokładności u uczestnika 3 do 98% w połowie jego treningu, zanim zespół zaktualizował urządzenie o nowy algorytm.
Poprawa zaobserwowana u uczestników 1 i 3 jest skorelowana z poprawą rozróżniania cech, czyli zdolnością algorytmu do rozróżniania wzorca aktywności mózgu zakodowanego dla myśli „idź w lewo” od myśli „idź w prawo”. Zespół odkrył, że lepsze rozróżnianie cech jest nie tylko wynikiem uczenia maszynowego urządzenia, ale także uczenia się w mózgach uczestników. EEG uczestników 1 i 3 wykazało wyraźne przesunięcia we wzorcach fal mózgowych, gdy poprawili dokładność w kontrolowaniu umysłem urządzenia.
„Widzimy z wyników EEG, że badany ugruntował umiejętność modulowania różnych części mózgu, aby wygenerować wzorzec „idź w lewo” i inny wzorzec „idź w prawo”” – mówi Millán. „Uważamy, że w wyniku procesu uczenia się uczestników nastąpiła reorganizacja korowa”.
W porównaniu z uczestnikami 1 i 3, uczestnik 2 nie miał znaczących zmian we wzorcach aktywności mózgu podczas treningu. Jego dokładność wzrosła tylko nieznacznie podczas kilku pierwszych sesji, która pozostała stabilna przez resztę okresu treningowego. Sugeruje to, że samo uczenie maszynowe jest niewystarczające do skutecznego manewrowania takim urządzeniem kontrolowanym umysłem, mówi Millán
Pod koniec szkolenia wszyscy uczestnicy zostali poproszeni o przejechanie na wózkach inwalidzkich przez zagraconą salę szpitalną. Musieli ominąć przeszkody, takie jak ścianki działowe i łóżka szpitalne, które są ustawione tak, aby symulowały rzeczywiste środowisko. Obaj uczestnicy 1 i 3 ukończyli zadanie, podczas gdy uczestnik 2 go nie wykonał.
„Wygląda na to, że aby ktoś uzyskał dobrą kontrolę nad interfejsem mózg-maszyna, która pozwala mu wykonywać stosunkowo złożone codzienne czynności, takie jak prowadzenie wózka inwalidzkiego w naturalnym środowisku, wymaga pewnej neuroplastycznej reorganizacji w naszej korze mózgowej” – mówi Millán.
W badaniu podkreślono również rolę długotrwałego szkolenia użytkowników. Chociaż uczestnik 1 spisał się wyjątkowo pod koniec, miał problemy również podczas kilku pierwszych sesji treningowych, mówi Millán. Badanie podłużne jest jednym z pierwszych, które ocenia kliniczne przełożenie nieinwazyjnej technologii interfejsu mózg-maszyna u osób z tetraplegią.
Następnie zespół chce dowiedzieć się, dlaczego uczestnik 2 nie doświadczył efektu uczenia się. Mają nadzieję przeprowadzić bardziej szczegółową analizę sygnałów mózgowych wszystkich uczestników, aby zrozumieć różnice między nimi i możliwe interwencje dla osób zmagających się z procesem uczenia się w przyszłości.
Źródło historii:
Materiały dostarczone przez Prasa komórkowa. Uwaga: treść może być edytowana pod kątem stylu i długości.