TECNOLOGIA: LE IMMAGINI CATTURATE DALLE ONDE CEREBRALI DEL CERVELLO UMANO, IN TEMPO REALE

 

I ricercatori della società russa Neurobotics e dell'Istituto di fisica e tecnologia di Mosca hanno trovato un modo per visualizzare l'attività cerebrale di una persona come immagini reali che imitano ciò che osservano in tempo reale. Ciò consentirà nuovi dispositivi di riabilitazione post-ictus controllati da segnali cerebrali. Il team ha pubblicato la sua ricerca come prestampa su bioRxiv e ha pubblicato un video online (incorporato di seguito), che mostra il loro sistema di 'lettura della mente' al lavoro.

Per sviluppare dispositivi controllati dal cervello e metodi per il trattamento dei disturbi cognitivi e la riabilitazione post-ictus, i neurobiologi devono capire come il cervello codifica le informazioni. Un aspetto chiave di questo è lo studio dell'attività cerebrale delle persone che percepiscono informazioni visive, ad esempio, mentre guardano un video.

Le soluzioni esistenti per estrarre le immagini osservate dai segnali cerebrali utilizzano la risonanza magnetica funzionale o analizzano i segnali raccolti tramite impianti direttamente dai neuroni. Entrambi i metodi hanno applicazioni abbastanza limitate nella pratica clinica e nella vita quotidiana.

L'interfaccia cervello-computer sviluppata da MIPT e Neurobotics si basa su reti neurali artificiali ed elettroencefalografia, o EEG, una tecnica per registrare le onde cerebrali tramite elettrodi posizionati in modo non invasivo sul cuoio capelluto. Analizzando l'attività cerebrale, il sistema ricostruisce le immagini viste da una persona sottoposta a EEG in tempo reale.

“Stiamo lavorando al progetto Assistive Technologies di Neuronet della National Technology Initiative, che si concentra sull'interfaccia cervello-computer che consente ai pazienti post-ictus di controllare un esoscheletro del braccio per scopi di neuroriabilitazione, o ai pazienti paralizzati di guidare, ad esempio, Una sedia a rotelle elettrica. L'obiettivo finale è aumentare la precisione del controllo neurale anche per gli individui sani', ha affermato Vladimir Konyshev, che dirige il Neurorobotics Lab al MIPT.

Nella prima parte dell'esperimento, i neurobiologi hanno chiesto a soggetti sani di guardare per 20 minuti frammenti di video di YouTube di 10 secondi. Il team ha selezionato cinque categorie di video arbitrarie: forme astratte, cascate, volti umani, meccanismi in movimento e sport motoristici. Quest'ultima categoria includeva registrazioni in prima persona di gare di motoslitte, moto d'acqua, moto e auto.

Analizzando i dati EEG, i ricercatori hanno dimostrato che i modelli delle onde cerebrali sono distinti per ogni categoria di video. Ciò ha permesso al team di analizzare la risposta del cervello ai video in tempo reale.

Nella seconda fase dell'esperimento, sono state selezionate tre categorie casuali dalle cinque originali. I ricercatori hanno sviluppato due reti neurali: una per generare immagini casuali specifiche per categoria da 'rumore' e un'altra per generare 'rumore' simile da EEG. Il team ha quindi addestrato le reti a operare insieme in modo da trasformare il segnale EEG in immagini reali simili a quelle che stavano osservando i soggetti del test (figura 2).

Per testare la capacità del sistema di visualizzare l'attività cerebrale, ai soggetti sono stati mostrati video inediti delle stesse categorie. Mentre guardavano, gli EEG sono stati registrati e inviati alle reti neurali. Il sistema ha superato il test, generando immagini convincenti che potevano essere facilmente classificate nel 90% dei casi (figura 1).

“L'elettroencefalogramma è una raccolta di segnali cerebrali registrati dal cuoio capelluto. I ricercatori pensavano che studiare i processi cerebrali tramite EEG fosse come capire la struttura interna di un motore a vapore analizzando il fumo lasciato da un treno a vapore', ha spiegato il coautore dell'articolo Grigory Rashkov, ricercatore junior al MIPT e programmatore presso Neurobotica. “Non ci aspettavamo che contenesse informazioni sufficienti per ricostruire anche solo parzialmente un'immagine osservata da una persona. Eppure si è rivelato del tutto possibile.”

“Inoltre, possiamo usare questo come base per un'interfaccia cervello-computer che funzioni in tempo reale. È abbastanza rassicurante. Con la tecnologia attuale, le interfacce neurali invasive immaginate da Elon Musk affrontano le sfide della chirurgia complessa e del rapido deterioramento dovuto ai processi naturali: si ossidano e si guastano nel giro di diversi mesi. Speriamo di poter finalmente progettare interfacce neurali più convenienti che non richiedano l'impianto', ha aggiunto il ricercatore.

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Il progetto Assistive Technologies, sostenuto dal National Technology Initiative Fund, è stato lanciato nel 2017. Ha lo scopo di sviluppare una gamma di dispositivi per la riabilitazione a seguito di ictus o neurotrauma della testa o della colonna vertebrale. La suite hardware sviluppata nell'ambito di questo progetto include l'auricolare Neuroplay, un esoscheletro per braccio robotico, uno stimolatore elettrico funzionale dei muscoli, uno stimolatore elettrico transcranico del cervello, il Cognigraph per la visualizzazione dell'attività cerebrale in tempo reale in 3D, il manipolatore di assistenza Robocom e Altri dispositivi.

Il MIPT Neurorobotics Lab è stato istituito nel 2017 nell'ambito del progetto 5-100. La sua principale linea di lavoro è lo sviluppo di robot antropomorfi e attrezzature per neuroscienze, fisiologia e ricerca comportamentale.

Da: Scitechdaily

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