Un nuevo estudio en Medicina traslacional de la ciencia describe tres innovaciones de software que mejoraron sustancialmente la experiencia del usuario y el rendimiento de BrainGate * http://www.braingate2.org/ interfaz de computadora del cerebro BCI.Los investigadores dijeron que las ganancias son un avance significativo en su trabajo continuo para desarrollar y probar una tecnología de asistencia práctica de BCI que las personas con parálisis podrían usar de manera fácil, confiable, independiente y bajo demanda para recuperar el control sobre dispositivos externos.
Los BCI intracorticales, como BrainGate, utilizan una pequeña variedad de electrodos implantados para detectar la actividad eléctrica de las neuronas en la corteza motora del cerebro. Las computadoras luego traducen esas señales en comandos digitales que han permitido a los usuarios controlar dispositivos electrónicos como computadoras ybrazos robóticos simplemente con la intención de mover su propio brazo o mano. La traducción se basa en un decodificador, un algoritmo que infiere las intenciones de movimiento del usuario de los patrones de su actividad neuronal.
Un desafío de decodificar la intención de movimiento de los electrodos intracorticales es que las señales cambian con el tiempo; por lo tanto, los BCI intracorticales han requerido interrupciones frecuentes para la recalibración del decodificador. Los patrones de señales neuronales pueden cambiar cuando los electrodos se mueven incluso levemente; una neurona cuya señal no eradetectado previamente puede terminar uniéndose al conjunto grabado, mientras que otro puede quedar excluido. A medida que las señales neuronales cambian y derivan, el rendimiento del BCI, la capacidad de los usuarios para mover un cursor o un robot al pensar en el movimiento, disminuirá hastael decodificador se puede recalibrar. Esta recalibración generalmente se realiza mediante una tarea especial en la que el participante intenta mover el cursor a los objetivos prescritos para que las intenciones de movimiento puedan asignarse a los nuevos patrones de actividad neuronal.
El avance esencial en el nuevo estudio es un conjunto de actualizaciones de decodificadores que permiten que el algoritmo se recalibre durante el uso práctico de BCI sin hacer que el usuario se detenga para la tarea de calibración cada vez que cambian las señales. Los resultados de la investigación informada en el documento muestran queEl nuevo decodificador conservó el rendimiento de BCI mucho más tiempo que antes e incluso contribuyó a mejorar la velocidad de escritura precisa de los usuarios en un teclado en pantalla. En lugar de pausas frecuentes para la recalibración, los usuarios podrían escribir durante horas, haciendo una pausa solo cuando quisieran y sin necesidad.para que los técnicos intervengan
"Eliminar la necesidad de ejecutar una tarea de calibración cada vez que cambian las señales registradas hará que un BCI clínico sea más fácil de usar y fácil de usar", dijo la autora principal Beata Jarosiewicz, profesora asistente investigación de neurociencia en la Universidad de Brown y BrownInstituto de Ciencia del Cerebro e investigador del Centro Médico de Asuntos de Veteranos de Providence PVAMC.
El equipo de BrainGate incluye científicos, ingenieros y médicos de Brown, Massachusetts General Hospital MGH, PVAMC, Stanford University y Case Western Reserve University.
En una demostración particularmente dramática en el sitio de Stanford del ensayo clínico piloto, una mujer identificada como "T6", diagnosticada con esclerosis lateral amiotrófica, pudo usar BrainGate durante seis sesiones de unas pocas horas cada una durante el transcurso de42 días sin interrupciones para una recalibración explícita después de que el decodificador se inicializó el primer día. T6 pudo escribir párrafos, pausar y pausar el BCI por su cuenta, mientras el decodificador se calibraba solo.
"Ver a nuestros participantes usar este sistema más robusto para escribir en una pantalla de computadora resalta el progreso realizado hacia un sistema clínicamente útil", dijo el Dr. Leigh Hochberg, profesor de ingeniería en Brown, director del Centro de Neurorestauración y Neurotecnología enPVAMC, director de la Unidad de Ensayos de Neurotecnología en MGH Neurology, y autor principal del artículo.
codificación inteligente
Las innovaciones aprovechan la información que se acumula a medida que los participantes del ensayo utilizan el sistema. En una innovación, denominada "inferencia objetivo retrospectiva", el decodificador analiza las selecciones de objetivo recientes de los usuarios para actualizar su interpretación de las señales neuronales subyacentes que lo produjeronPor ejemplo, si un participante mueve el cursor para escribir "BRAINGATE", dijo Jarosiewicz, el decodificador tiene información nueva y definitiva sobre las intenciones de movimiento del usuario durante la trayectoria entre cada letra. Por ejemplo, cuando el cursor se movía de B aR, se puede inferir que las intenciones de movimiento de la persona fueron directamente hacia la R.
"Podemos usar esa información para actualizar el mapa entre las señales neuronales y la 'comprensión' del decodificador de las intenciones de movimiento de la persona", dijo Jarosiewicz.
Mientras tanto, el decodificador ahora también realiza un seguimiento de los niveles de referencia de la actividad neuronal en la corteza motora durante los momentos en que los participantes han optado por detenerse. Debido a los cambios en las señales neuronales a lo largo del tiempo, los patrones de activación de las neuronas en la corteza motora en reposopodría haber cambiado desde la última pausa. Hacer un seguimiento de esta tasa de referencia durante las pausas ayuda al sistema a comenzar con una mejor calibración cuando el usuario decide volver a encender el sistema.
La tercera innovación es realizar un seguimiento, mientras los participantes usan el sistema, de sesgos emergentes en la velocidad del movimiento del cursor y restarlos de los movimientos decodificados. Mantener un mejor equilibrio de velocidades en diferentes direcciones conduce a una mayor precisión y a una mayor intuiciónexperiencia de usuario.
El equipo realizó varias sesiones de investigación para confirmar que las nuevas innovaciones estaban marcando una diferencia significativa y positiva entre los participantes. Estas incluyeron pedirles a los participantes que escribieran durante una o dos horas en algunas sesiones cuando se iniciaron las innovaciones de autocalibración y otras cuandoestaban apagados. El rendimiento se mantuvo estable en las sesiones cuando las funciones estaban activadas, pero se degradó significativamente cuando las funciones estaban desactivadas.
En una de las sesiones de investigación con las innovaciones desactivadas, los investigadores descubrieron que volver a activarlas permitía al sistema rescatar el rendimiento después de que se había degradado por falta de las características.
En principio, el decodificador mejorado se puede aplicar a otras tareas de BCI, como el control tridimensional de un brazo de robot o incluso el brazo o la mano reanimados electrónicamente de una persona. Hay desafíos únicos para hacerlo, reconoció Jarosiewicz, pero es unproblema que el equipo está abordando a continuación.
El objetivo sigue siendo desarrollar BrainGate en un sistema que esté disponible para las personas que lo necesitan, siempre que lo necesiten.
"Todavía hay mucha investigación por hacer", dijo Hochberg. "Con la investigación clínica continua, aprenderemos cómo nuestros hallazgos se extienden a más participantes. Queremos hacer que el sistema sea más rápido, más fácil, más pequeño, totalmente implantado, másportátil, menos exigente de un investigador experto o cuidador, y más ágil en su capacidad para proporcionar control de dispositivos externos.
"En estos estudios, estamos dando pasos hacia sistemas de comunicación robustos y flexibles para personas con movimientos severamente limitados, incluyendo habla limitada o nula. También estamos dedicados no solo a permitir el control sobre computadoras o dispositivos robóticos de asistencia, sino también parapersonas con lesión o accidente cerebrovascular de la médula espinal: trabajando para volver a conectar el cerebro a la extremidad, permitiendo que las potentes señales intracorticales activen los dispositivos de estimulación eléctrica funcional completamente implantados, y reactivando el movimiento intuitivo del propio brazo y mano ".
Hochberg enfatizó: "Nuestros extraordinarios participantes en la investigación son verdaderos pioneros. Participan en el ensayo no porque esperan obtener algún beneficio personal, sino porque quieren ayudarnos a desarrollar y probar un sistema que ayudará a otras personas con parálisisen el futuro."
* Precaución: dispositivo de investigación. Limitado por la ley federal al uso en investigación.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Brown . Original escrito por David Orenstein. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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