Las interfaces cerebro-computadora BCI funcionan según el principio de que los cambios medibles en la actividad eléctrica del cerebro se producen simplemente pensando en realizar una tarea. Las señales se pueden leer, evaluar y luego convertir en señales de control a través de un sistema de aprendizaje automático, que puedeluego se utilizará para operar una computadora o una prótesis.En un estudio publicado recientemente, investigadores del Instituto Max Planck de Ciencias Cognitivas y Cerebrales Humanas de Leipzig, la Universidad Pública de Navarra y TU Berlin demostraron eso después de solo una hora de entrenamiento con un BCIpodrían detectarse cambios significativos en los cerebros de los sujetos de prueba, lo que significa que el entrenamiento con el BCI también tiene repercusiones directas en la estructura y función neuronales del cerebro.
El estudio interdisciplinario examinó la influencia de dos tipos diferentes de BCI en los cerebros de los sujetos de prueba sin experiencia previa en esta tecnología. Al primer subgrupo se le dio la tarea de imaginar que estaban moviendo sus brazos o pies, en otras palabras, untarea que requiere el uso del sistema motor del cerebro. La tarea asignada al segundo grupo se dirigió al centro visual del cerebro al exigirles que reconocieran y seleccionaran letras en una pantalla. La experiencia muestra que los sujetos de prueba logran buenos resultados en tareas visuales desde el principio yese entrenamiento adicional no mejora estos resultados, mientras que abordar el sistema motor del cerebro es mucho más complejo y requiere práctica. Con el fin de documentar los posibles cambios, se examinaron los cerebros de los sujetos de prueba antes y después de cada experimento BCI utilizando un proceso de visualización especial - MRTtomografía por resonancia magnética.
"Sabemos que el entrenamiento físico intensivo afecta la plasticidad del cerebro", dice Till Nierhaus del Instituto Max Planck de Ciencias Cognitivas y Cerebrales Humanas. La plasticidad se refiere a la capacidad del cerebro para alterar dependiendo de cómo se use. Los científicos distinguen aquíentre la plasticidad funcional, donde solo se producen cambios en la intensidad de las señales entre las sinapsis individuales, y la plasticidad estructural. La plasticidad estructural se refiere a un cambio en las células nerviosas o incluso a la formación de nuevas células nerviosas ". Nos preguntamos si estos impactos en ella plasticidad del cerebro también ocurriría en tareas experimentales de BCI puramente mentales, en otras palabras, si los sujetos de prueba solo piensan en una tarea sin realizarla realmente ", dice Carmen Vidaurre, investigadora de la Universidad Pública de Navarra.
Cambios ocurridos dentro de una hora
Los resultados mostraron cambios medibles precisamente en aquellas regiones del cerebro específicamente requeridas para realizar las tareas. En otras palabras, cambios en las áreas visuales del cerebro en sujetos de prueba dada la tarea visual y cambios en el área motora en la pruebasujetos que practicaron imaginar mover una parte de su cuerpo. Vale la pena señalar que los cambios ocurrieron en períodos muy cortos de tiempo una hora usando BCI, en lugar de semanas, como es el caso en el entrenamiento físico ". Todavía no está claro siestos cambios también ocurrirían si los sujetos de prueba no recibieran retroalimentación a través del sistema BCI de que sus señales cerebrales podrían leerse con éxito ", señala el Dr. Nierhaus. Sin embargo, los resultados en general demuestran que los efectos del entrenamiento con una computadora cerebralla interfaz podría tener beneficios terapéuticos al estimular regiones específicas del cerebro.
"La especificidad espacial de los impactos logrados con BCI podría usarse para apuntar a esas áreas del cerebro afectadas por accidentes cerebrovasculares", explica el profesor Arno Villringer, director del departamento de neurología del MPI para Cognición Humana y Ciencias del Cerebro. "Aprendizaje automáticolos procesos sirven para decodificar o traducir las actividades de BCI en señales de control ", agrega el profesor Klaus-Robert Müller, profesor de aprendizaje automático." Esta es la única forma de convertir actividades individuales de BCI en señales de control sin largos períodos de entrenamiento. Esta lectura personalizada de BCIserá decisivo para determinar si la tecnología se puede utilizar en sistemas de rehabilitación en el futuro "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Max-Planck-Gesellschaft . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :