Когда человек с травмой спинного мозга пытается пошевелить рукой или ногой, его мозг генерирует четкие электрические сигналы, соответствующие этому движению. Но поврежденный спинной мозг не может передать эти команды нервам в конечностях. Современные нейротехнологии часто фокусируются на вживляемых электродах, которые считывают эти сигналы напрямую из мозга или позвоночника. Однако этот подход сопряжен с рисками инфекций и требует сложных хирургических операций.
Авторы новой работы из университета Вита-Салюте Сан-Раффаэле в Испании и Университетской больницы Лозанны в Швейцарии решили проверить, можно ли обойтись без имплантации, используя для считывания сигналов обычную ЭЭГ-шапку с электродами на поверхности головы. Главная сложность в том, что такой метод плохо «слышит» сигналы из глубоких структур мозга, особенно те, что отвечают за движения ног.
Мозг контролирует движения нижних конечностей в основном в центральной области, а движения рук — ближе к поверхности. Поэтому пространственное картирование и расшифровка намерений для ног — задача куда более трудная
Для анализа слабых и «зашумленных» сигналов ЭЭГ ученые применили алгоритм машинного обучения. В ходе эксперимента пациентам с травмами спинного мозга надевали ЭЭГ-гарнитуру и просили мысленно выполнить простые движения. Собранные данные алгоритм пытался классифицировать.
На первом этапе исследователям удалось успешно отличить состояние «попытки движения» от состояния «покоя». Однако точная расшифровка конкретных типов движений (например, различий между ходьбой и подъемом по лестнице) пока остается проблемой. Результаты опубликованы в научном журнале APL Neuroengeneering.
Несмотря на ограниченные результаты, исследование — важный шаг в разработке полностью неинвазивных нейроинтерфейсов. Ученые планируют усовершенствовать алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы научить их распознавать более широкий спектр двигательных намерений. В перспективе эти сигналы можно будет передавать на спинальные стимуляторы, которые, минуя поврежденный участок, активировали бы нервы в парализованных конечностях, возвращая пациентам возможность двигаться.
Ранее Наука Mail рассказывала о новом ИИ-алгоритме для распознавания сигналов в нейроинтерфейсах.
