scientifique Brown gagne 1,5M $ prix innovateur pour une nouvelle approche de décodage des signaux du cerveau

Le cortex moteur est la partie du cerveau qui contrôle les mouvements, mais il est aussi actif quand une personne regarde quelqu'un d'autre mouvement ou plansmovements, telles que le suivi d'une balle avant l'attraper. Cela complique le processus de décodage activité cérébrale de cette région afin de contrôler un membre robotisé, m'a dit Carlos Vargas-Irwin, professeur adjoint de neurosciences (recherche) à l'Université Brown.

À présent, avec cinq ans, $1.5 million Prix ​​New Innovator du National Institutes of Health Risque élevé, La recherche de haute récompense programme, il utilisera des caméras et de la vision artificielle dans le but de décoder les mouvements intentionnels et d'autres activités dans le cortex moteur et l'application de ces connaissances pour développer des interfaces informatiques du cerveau plus efficaces.

« L'objectif de ce projet est de mieux comprendre l'interaction entre l'information sensorielle et liée mouvement afin que nous puissions interpréter les signaux liés à des actions visant plus précisément,», A déclaré Vargas-Irwin, qui fait partie de la BrainGate collaboration dirigée par des chercheurs de Brown, Case Western Reserve University, Université de Stanford, Massachusetts General Hospital et de la Providence V.Un. Centre médical.

BrainGate est une interface cerveau-ordinateur utilisé dans un essai clinique pour aider les personnes paralysées à retrouver l'indépendance en contrôlant directement les appareils fonctionnels avec leurs pensées, même rétablir une certaine mobilité par artificiellement stimulant muscles.

Dans le projet de Vargas-Irwin, il associera une caméra externe et la vision artificielle avec les informations de l'activité neuronale d'un décodeur de neurones.

« Cela permettrait au décodeur d'interpréter l'activité neuronale dans le contexte de l'environnement visuel d'une manière qui ressemble plus à l'état de fonctionnement naturel du cerveau,», A déclaré Vargas-Irwin, qui est affilié à Brown Institut Carney pour la science du cerveau.

Pour faire ça, première équipe et son Vargas-Irwin formera macaques rhésus à effectuer des mouvements différents alors qu'ils capturent trois différents ensembles d'informations. L'équipe enregistre l'activité neuronale du macaque, utiliser un système de capture de mouvement Hollywood comme pour suivre ses mouvements précis, et enregistrer l'environnement visuel avec une caméra et vision artificielle.

Suivant, l'équipe prendra les informations de capture de mouvement et les informations de la vision artificielle et essayer de prédire l'activité neuronale. « Cela peut sembler un peu en arrière, mais l'idée est de voir ce que les neurones du cortex moteur encodent en fait et être en mesure de développer des modèles plus précis,», A déclaré Vargas-Irwin.

Ils savent qu'ils comprennent quelles sont les caractéristiques de l'activité neuronale reflètent l'environnement et quelles sont les caractéristiques reflètent le mouvement prévu quand ils peuvent prendre l'activité neuronale de macaque rhésus et la vision artificielle et de prédire correctement son mouvement.

L'utilisation macaques rhésus est important pour que l'équipe peut recueillir des informations sur les mouvements précis qui résultent de l'activité neuronale, Vargas-Irwin ledit. Cela leur permet d'évaluer leurs modèles et ne serait pas disponible chez les patients humains qui ont un mouvement très limité. Lorsque la technologie est finalement appliquée aux essais cliniques Braingate - qui Vargas-Irwin a dit qu'il anticipe pleinement - les patients seront affichés séquences de mouvements prédéterminés et être invités à essayer de générer le même mouvement.

Chaque année, le NIH soutient la recherche particulièrement innovants des chercheurs en début de carrière, Vargas-Irwin était l'un des 58 reconnu cette année. D'autres laboratoires poursuivent une approche plus conventionnelle pour améliorer la précision dans l'interprétation de l'activité du cortex moteur. Cela consiste à enregistrer l'activité neuronale dans de nombreux domaines connexes, tels que le cortex visuel et le cortex pariétal postérieur, qui sont impliqués dans la planification de mouvement. Vargas-Irwin a dit que pour les patients cliniques, il est important d'avoir le moins de capteurs qui fournissent encore des informations claires. Potentiellement, la méthode pourrait même remplacer les implants supplémentaires avec des capteurs externes tels que des caméras vidéo.

John Donoghue, un leader BrainGate et professeur Brown des neurosciences qui a travaillé avec Vargas-Irwin pour plus de 15 années, a dit qu'il était heureux de voir le NIH reconnaissent Vargas-Irwin avec le prestigieux prix.

« Son projet apporte une approche intelligente pour obtenir un contrôle beaucoup mieux pour les interfaces cerveau-ordinateur (BCIs) en ajoutant des informations visuelles à des signaux neuronaux d'une manière nouvelle,» Dit Donoghue. « Cette recherche avancera à la fois des connaissances de base de la façon dont les signaux sensoriels contribuent au codage du mouvement par le cerveau et les connaissances pratiques sur la façon de créer des BCIs utiles qui rétablissent le mouvement aux personnes atteintes de paralysie. »

Vargas-Irwin a grandi à Cali, Colombie, et a obtenu son diplôme de son baccalauréat et doctorat. de Brown. Il a dit qu'il a longtemps été intéressé à travailler pour comprendre comment les réseaux de neurones unissent leurs forces pour traiter l'information.

« Le système de moteur est intéressant parce qu'il ya un lieu calcul complexe de prise dans le cerveau, et nous pouvons mesurer directement la sortie," il a dit. « Et bien sûr, nous pouvons utiliser cette compréhension des circuits automobiles pour développer la technologie pour aider les personnes souffrant de troubles moteurs ou des blessures. »

La source:

https://news.brown.edu