Использование нейронных интерфейсов для улучшения воплощения в вспомогательных технологиях

Нейронные интерфейсы быстро трансформируют область вспомогательных технологий, предлагая новую надежду для людей с ограниченными возможностями. Эти системы позволяют осуществлять прямую связь между мозгом и внешними устройствами, усиливая чувство воплощения и контроля. Путем преодоления разрыва между человеческим намерением и машинным действием нейронные интерфейсы обещают восстановить не только функцию, но и глубокое чувство собственности на протезы, инвалидные коляски и средства связи. В этой статье исследуется наука, стоящая за нейронными интерфейсами, механизмы, которые способствуют воплощению, текущие прорывы и путь вперед.

Понимание нейронных интерфейсов

Нейронные интерфейсы, часто называемые интерфейсами мозг-компьютер (BCI), представляют собой системы, которые считывают и интерпретируют нервные сигналы из мозга, переводя их в команды для внешних устройств. Их можно широко классифицировать на инвазивные и неинвазивные типы. Инвазивные интерфейсы, такие как микроэлектродные массивы, имплантированные непосредственно в кору, обеспечивают сигналы высокой точности, но требуют хирургического вмешательства и несут долгосрочные риски стабильности. Неинвазивные альтернативы, такие как крышки электроэнцефалографии (ЭЭГ), безопаснее и проще в развертывании, но страдают от более низкого разрешения сигнала и повышенного шума.

Недавние достижения в области обработки сигналов и машинного обучения значительно улучшили производительность неинвазивных BCI. Например, системы ЭЭГ высокой плотности с 128 или более каналами теперь могут декодировать сложные двигательные намерения с точностью, приближающейся к таковой некоторых инвазивных систем в контролируемых условиях. Кроме того, появляются гибридные подходы, которые сочетают ЭЭГ с функциональной ближней инфракрасной спектроскопией (fNIRS) или электромиографией (EMG), чтобы обеспечить более богатые мультимодальные потоки данных.

Для всестороннего обзора технологии BCI и ее классификаций обратитесь к обзору природы интерфейсов мозг-компьютер.

Наука воплощения

Воплощение — это перцептивное явление, когда внешний объект интегрируется в схему тела. В ассистивной технологии это означает, что пользователь чувствует, что устройство является естественным продолжением себя, а не инструментом. Воплощение возникает из комбинации сенсомоторной конгруэнтности, мультисенсорной обратной связи и последовательного, предсказуемого контроля. Когда протезная рука движется точно в синхронности с намерением пользователя, и когда тактильная или визуальная обратная связь подтверждает это движение, мозг начинает относиться к устройству как к части тела.

Нейробиологические исследования показали, что воплощение тесно связано с областями мозга, участвующими в владении телом, такими как премоторная кора, задняя теменная кора и островок. Эти области объединяют сенсорные входы с двигательными командами для создания когерентного чувства себя. Нейронные интерфейсы, которые обеспечивают высококачественную обратную связь с низкой задержкой, могут эффективно «обманывать» эти области в принятии искусственной конечности в качестве биологической, тем самым повышая принятие и производительность пользователя.

Ключевые компоненты встроенного контроля

• Сенсорная интеграция: Бесшовное выравнивание между предполагаемым движением и наблюдаемым действием устройства является основополагающим. Задержки до 200 миллисекунд могут нарушить чувство собственности.
• Многосенсорная обратная связь: Обеспечение тактильной, проприоцептивной и визуальной обратной связи одновременно усиливает иллюзию воплощения. Протезы теперь включают датчики, которые измеряют силу захвата и контакт кожи.
• Надежность и предсказуемость: Если устройство время от времени не реагирует или производит неожиданные движения, вариант осуществления быстро ломается. Последовательность создает доверие и нейронную пластичность, которая поддерживает долгосрочную интеграцию.

Исследование, проведенное в Science Reports, посвященное варианту осуществления у пользователей протезов, подчеркивает, что даже пассивная визуальная обратная связь, когда она временно согласована с двигательным намерением, значительно повышает субъективное чувство собственности.

Как нейронные интерфейсы усиливают воплощение

Традиционные вспомогательные устройства часто полагаются на косвенные методы управления, такие как джойстики, переключатели или миоэлектрические датчики, размещенные на остаточных мышцах. Эти подходы могут ощущаться неестественно и требуют сознательного внимания, ограничивая чувство агенства пользователя. Нейронные интерфейсы обходят эти промежуточные шаги, переводя мозговую активность непосредственно в команды устройства. Этот прямой путь от мысли к действию является критическим фактором воплощения.

В типичной протезной системе, управляемой BCI, пользователь представляет движение (например, закрытие руки). Нейронный интерфейс декодирует это намерение и отправляет команду на протезный привод. Одновременно датчики на протезе отправляют обратную связь - например, приложенное давление или угол пальцев - обратно пользователю, либо через электрическую стимуляцию кожи, либо через визуальные / звуковые сигналы. Эта замкнутая петля управления имитирует естественный сенсомоторный цикл, заставляя устройство чувствовать себя реальной конечностью.

Декодирование и адаптация в реальном времени

Современные BCI используют алгоритмы машинного обучения, которые со временем адаптируются к уникальным нейронным паттернам пользователя. Эти модели можно ежедневно перекалибровывать для учета изменений качества сигнала или состояния пользователя (например, усталости). Адаптивное декодирование повышает точность и снижает когнитивную нагрузку, необходимую для управления устройством. Результатом является более плавное и автоматическое взаимодействие, которое необходимо для сильного чувства воплощения.

Например, исследователи из Университета Питтсбурга продемонстрировали, что тетраплегические пациенты, использующие внутрикортикальные BCI, могут управлять роботизированными руками с семью степенями свободы, выполняя такие задачи, как питье и самообслуживание с замечательной ловкостью.Ощущение воплощения, о котором сообщалось в этих испытаниях, значительно выше, чем в любой предыдущей протезной системе, как описано в Исследование Lancet по использованию роботизированных рук на основе BCI .

Современные технологии и тематические исследования

Разрабатывается и тестируется широкий спектр технологий нейронного интерфейса в клинических и лабораторных условиях. Ниже приведены некоторые из наиболее перспективных подходов, каждый со своим потенциалом воплощения.

Инвазивные микроэлектродные лучи

Массив Юты, сетка из кремниевых микроэлектродов 10х10, остается золотым стандартом для нейронной записи высокого разрешения. Обычно он имплантируется в моторную кору и может записывать от сотен отдельных нейронов одновременно. Эти массивы использовались в клиническом испытании BrainGate2, где участники достигли управления курсором и роботизированной работы конечностей просто мышлением. Высокое пространственно-временное разрешение позволяет интуитивно контролировать, а при сочетании с электрической стимуляцией для сенсорной обратной связи показатели воплощения приближаются к физиологическим уровням.

ЭЭГ-базированные BCI

Неинвазивные крышки ЭЭГ гораздо более доступны и интегрируются в вспомогательные устройства потребительского класса. Недавние инновации включают в себя сухие электроды, которые устраняют необходимость в проводящем геле, делая настройки быстрее и комфортнее. Системы на основе ЭЭГ могут управлять инвалидными колясками, компьютерными курсорами и даже экзоскелетами. В то время как вариант осуществления часто слабее из-за более низкой точности сигнала, достижения в машинном обучении и добавление вибротактильной обратной связи значительно улучшились. Например, исследование из Университета Хьюстона показало, что участники, использующие ЭЭГ-управляемые эксоскелеты рук с тактильной обратной связью, сообщили о среднем значении варианта осуществления 4,2 из 5.

Стимулирующие подходы

Некоторые BCI используют вызванные потенциалы, а не волевые сигналы. Например, устойчивые визуальные вызванные потенциалы (SSVEP) позволяют пользователям выбирать цель, просто глядя на мерцающий значок. Хотя это менее естественно, чем моторные изображения, это обеспечивает высокую точность и скорость. Воплощение в таких системах меньше связано с собственностью и больше с агентством - ощущение, что взгляд непосредственно контролирует устройство. Поскольку эти системы становятся более отзывчивыми, воплощение все еще может быть улучшено за счет последовательной обратной связи.

Оригинальное название: The Luke Arm

Рука LUKE (Life Under Kinetic Evolution) представляет собой модульную протезную систему, которая интегрируется как с традиционным миоэлектрическим управлением, так и экспериментально с нейронными интерфейсами. Она предлагает несколько моделей захвата и движений запястья. Когда в паре с BCI с замкнутым контуром, который обеспечивает сенсорную обратную связь через имплантированные электроды нервной манжеты, пользователи сообщают о том, что рука принадлежит им - достижение, известное как «биоморфное воплощение». Эта веха документирована в Фронтиеры в статье Neuroscience о нейронных протезах с замкнутым контуром .

Преодоление вызовов

Несмотря на значительный прогресс, необходимо преодолеть несколько препятствий, прежде чем нейронные интерфейсы смогут обеспечить надежное и долгосрочное воплощение для всех пользователей.

Долгосрочная стабильность имплантатов

Инвазивные электроды часто деградируют в течение месяцев или лет из-за иммунного ответа мозга. Глиальные рубцы инкапсулируют электроды, увеличивая импеданс и снижая качество сигнала. Исследователи разрабатывают новые материалы, такие как гибкие полимерные массивы и биоактивные покрытия, чтобы минимизировать реакцию тканей. Например, подход «Neuralink» использует ультратонкие нити и роботизированное устройство для введения для уменьшения травмы. Долгосрочные исследования необходимы для подтверждения стабильности после нескольких лет.

Сигнальная прочность и задержка

Неинвазивные BCI подвержены артефактам движения мышц, морганий глаз и шума окружающей среды. Усовершенствованные алгоритмы деноизации и адаптивная фильтрация могут смягчить эти проблемы, но задержка остается проблемой. Реализация требует контроля в реальном времени; задержки выше 100 миллисекунд могут разрушить иллюзию. Краевые вычисления и оптимизированные модели нейронных сетей используются для сокращения времени обработки до менее 50 миллисекунд для многих систем.

Обратная связь Fidelity

Современные системы сенсорной обратной связи ограничены. В то время как электрическая стимуляция соматосенсорной коры или периферических нервов может вызывать грубые тактильные ощущения, воссоздать богатое, нюансированное ощущение естественного прикосновения чрезвычайно сложно. Подходы, которые используют узорчатую стимуляцию для передачи текстуры, температуры и давления, находятся в стадии исследования. Перспективным направлением является «биомиметическая» стимуляция, которая кодирует данные датчиков в пространственно-временных моделях, имитирующих естественные афферентные сигналы. Резюме исследования NIH по восстановлению прикосновения через BCIs детали текущей работы в этой области.

Доступность и стоимость

Большинство современных нейронных интерфейсов непомерно дороги и требуют специализированных клинических команд для обслуживания. Для достижения широкого распространения необходимо снизить затраты, а обучение должно быть упрощено. Модульные, плагин-и-игровые конструкции и облачные алгоритмы калибровки могут снизить барьеры. Открытые платформы BCI, такие как OpenViBE и аппаратное обеспечение, такое как гарнитура OpenBCI, помогают демократизировать доступ, но производительность клинического уровня остается недостижимой для многих.

Будущие направления

Следующее десятилетие обещает трансформационные достижения в технологии нейронных интерфейсов, обусловленные междисциплинарным сотрудничеством в области нейронауки, материаловедения, робототехники и ИИ.

Полностью имплантируемые беспроводные системы

Исследователи работают над устройствами, которые полностью имплантированы, включая источник питания и беспроводную телеметрию. Это устранит внешние провода и разъемы, уменьшит риск заражения и улучшит удобство пользователей. Недавние демонстрации беспроводных внутрикортикальных BCI у приматов, не являющихся людьми, достигли скорости передачи данных, достаточной для контроля в реальном времени. В ближайшее время ожидаются испытания на людях.

Би-направленное взаимодействие

Истинное воплощение требует не только чтения двигательного намерения, но и записи сенсорной информации обратно в мозг. Разрабатываются двунаправленные BCI, которые могут как записывать, так и стимулировать нейроны. Такие системы позволят пользователям «чувствовать» то, к чему прикасается протез, включая текстуру, скольжение и температуру. Ранние работы показали, что крысы могут научиться различать различные текстуры посредством электрической стимуляции коры ствола. Расширение этого до человеческих протезов является основной целью.

Машинное обучение для персонализированного воплощения

Модели ИИ, которые адаптируются к уникальным нейронным сигнатурам каждого пользователя, могут ускорить обучение и улучшить воплощение. Персонализированные декодеры, которые учитывают повседневную изменчивость состояний мозга (например, настроение, усталость), сделают BCI более надежными. Усиление обучения также может быть использовано для автоматической оптимизации стратегий управления, сокращая время обучения пользователя от часов до минут.

Интеграция с дополненной реальностью

Комбинирование нейронных интерфейсов с очками дополненной реальности (AR) может накладывать визуальные сигналы, которые улучшают воплощение, такие как отображение виртуальной руки, которая соответствует движениям протеза. AR также может обеспечить обучающую анимацию и обратную связь в реальном времени, ускоряя адаптацию пользователя. Этот мультимодальный подход может быть особенно полезен для реабилитации после инсульта или травмы спинного мозга, где должна проводиться кортикальная реорганизация.

Этические соображения

По мере того, как нейронные интерфейсы становятся все более мощными, этические вопросы требуют тщательного размышления. Вопросы конфиденциальности, автономии и идентичности имеют первостепенное значение. Данные мозга уникально личные; несанкционированный доступ может выявить мысли, эмоции или намерения. Надежное шифрование и управление данными, контролируемые пользователем, должны быть встроены в будущие системы. Кроме того, потенциал для «нейроулучшения» вызывает опасения по поводу справедливости и принуждения. Вспомогательные BCI предназначены для терапевтического использования, но грань между восстановлением и улучшением может размыться.

Сама реализация несет философский вес. Если протез чувствует себя полностью как собственное тело, изменяется ли схема тела мозга навсегда? Могут ли пользователи испытывать чувство потери, если устройство удалено? Ранние данные свидетельствуют о том, что некоторые пользователи BCI сообщают о ощущении «фантомной конечности» для устройства после длительного использования. Долгосрочная психологическая поддержка и ориентированный на пользователя дизайн должны быть интегрированы в клинические протоколы.

Руководство ВОЗ по этике в области нейротехнологий обеспечивает основу для ответственного развития.