मोटर कॉर्टेक्स मस्तिष्क का वह भाग है जो गति को नियंत्रित करता है, लेकिन यह तब भी सक्रिय होता है जब कोई व्यक्ति किसी और को चलते हुए देखता है या आंदोलनों की योजना बनाता है, जैसे गेंद को पकड़ने से पहले उसे ट्रैक करना. यह रोबोटिक अंग को नियंत्रित करने के लिए उस क्षेत्र से मस्तिष्क गतिविधि को डिकोड करने की प्रक्रिया को जटिल बनाता है, कहा कार्लोस वर्गास-इरविन, तंत्रिका विज्ञान के एक सहायक प्रोफेसर (अनुसंधान) ब्राउन यूनिवर्सिटी में.

अभी, पांच साल के साथ, $1.5 दस लाख न्यू इनोवेटर अवार्ड राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान से भारी जोखिम, उच्च-इनाम अनुसंधान कार्यक्रम, वह मोटर कॉर्टेक्स में जानबूझकर गतिविधियों और अन्य गतिविधियों को डिकोड करने और अधिक प्रभावी मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस विकसित करने के लिए उस ज्ञान को लागू करने के उद्देश्य से कैमरे और कृत्रिम दृष्टि का उपयोग करेगा।.

"इस परियोजना का लक्ष्य संवेदी और गति-संबंधी जानकारी के बीच की बातचीत को बेहतर ढंग से समझना है ताकि हम इच्छित कार्यों से संबंधित संकेतों की अधिक सटीक व्याख्या कर सकें।",वर्गास-इरविन ने कहा, जो का हिस्सा है BrainGate ब्राउन के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में सहयोग, केस वेस्टर्न रिजर्व यूनिवर्सिटी, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, मैसाचुसेट्स जनरल अस्पताल और प्रोविडेंस वी.ए. चिकित्सा केंद्र.

ब्रेनगेट एक मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस है जिसका उपयोग क्लिनिकल परीक्षण में लकवाग्रस्त लोगों को उनके विचारों के साथ सहायक उपकरणों को सीधे नियंत्रित करके स्वतंत्रता प्राप्त करने में मदद करने के लिए किया जा रहा है।, यहां तक ​​कि कृत्रिम रूप से कुछ गतिशीलता बहाल करना भी उत्तेजक मांसपेशियों.

वर्गास-इरविन की परियोजना में, वह एक तंत्रिका डिकोडर से तंत्रिका गतिविधि की जानकारी के साथ एक बाहरी कैमरा और कृत्रिम दृष्टि को जोड़ देगा.

“यह डिकोडर को दृश्य वातावरण के संदर्भ में तंत्रिका गतिविधि की व्याख्या इस तरह से करने की अनुमति देगा जो मस्तिष्क की प्राकृतिक संचालन स्थिति से अधिक निकटता से मिलती जुलती हो।,वर्गास-इरविन ने कहा, जो ब्राउन से संबद्ध है मस्तिष्क विज्ञान के लिए कार्नी संस्थान.

यह करने के लिए, पहले वर्गास-इरविन और उनकी टीम रीसस मकाक को अलग-अलग हरकतें करने के लिए प्रशिक्षित करेंगी, जबकि वे जानकारी के तीन अलग-अलग सेट कैप्चर करेंगे. टीम मकाक की तंत्रिका गतिविधि को रिकॉर्ड करेगी, इसकी सटीक गतिविधियों पर नज़र रखने के लिए हॉलीवुड जैसी मोशन कैप्चर प्रणाली का उपयोग करें, और दृश्य वातावरण को कैमरे और कृत्रिम दृष्टि से रिकॉर्ड करें.

सही स्थिति बनाए रखने और परीक्षा के दौरान स्थिर रहने में आपकी सहायता के लिए पट्टियों और तकियों का उपयोग किया जा सकता है, टीम मोशन कैप्चर जानकारी और कृत्रिम दृष्टि जानकारी लेगी और तंत्रिका गतिविधि की भविष्यवाणी करने का प्रयास करेगी. “यह थोड़ा पीछे की ओर लग सकता है, लेकिन विचार यह देखना है कि मोटर कॉर्टेक्स में न्यूरॉन्स वास्तव में क्या एन्कोडिंग कर रहे हैं और फिर अधिक सटीक मॉडल विकसित करने में सक्षम हो सकते हैं,वर्गास-इरविन ने कहा.

उन्हें पता चल जाएगा कि वे समझते हैं कि तंत्रिका गतिविधि की कौन सी विशेषताएं पर्यावरण को प्रतिबिंबित करती हैं और कौन सी विशेषताएं इच्छित आंदोलन को दर्शाती हैं जब वे रीसस मकाक की तंत्रिका गतिविधि और कृत्रिम दृष्टि ले सकते हैं और इसके आंदोलन की सही भविष्यवाणी कर सकते हैं.

रीसस मकाक का उपयोग करना महत्वपूर्ण है ताकि टीम तंत्रिका गतिविधि के परिणामस्वरूप होने वाली सटीक गतिविधियों के बारे में जानकारी एकत्र कर सके, वर्गास-इरविन ने कहा. यह उन्हें अपने मॉडलों का मूल्यांकन करने की अनुमति देगा और यह उन मानव रोगियों के लिए उपलब्ध नहीं होगा जिनकी गति बहुत सीमित है. जब तकनीक को अंततः ब्रेनगेट क्लिनिकल परीक्षणों में लागू किया जाता है - जिसका वर्गास-इरविन ने कहा कि उन्हें पूरी तरह से अनुमान है - रोगियों को पूर्व निर्धारित आंदोलन अनुक्रम दिखाए जाएंगे और उसी आंदोलन को उत्पन्न करने का प्रयास करने के लिए कहा जाएगा.

प्रत्येक वर्ष एनआईएच प्रारंभिक कैरियर शोधकर्ताओं के असामान्य रूप से नवीन अनुसंधान का समर्थन करता है, वर्गास-इरविन इनमें से एक थे 58 इस साल मान्यता मिली. अन्य प्रयोगशालाएँ मोटर कॉर्टेक्स गतिविधि की व्याख्या में सटीकता में सुधार के लिए अधिक पारंपरिक दृष्टिकोण अपना रही हैं. इसमें कई संबंधित क्षेत्रों में तंत्रिका गतिविधि को रिकॉर्ड करना शामिल है, जैसे दृश्य प्रांतस्था और पश्च पार्श्विका प्रांतस्था, जो गति योजना में शामिल हैं. वर्गास-इरविन ने कहा कि नैदानिक ​​रोगियों के लिए, कम से कम सेंसर होना महत्वपूर्ण है जो अभी भी स्पष्ट जानकारी प्रदान करते हैं. संभावित, यह विधि अतिरिक्त प्रत्यारोपणों को वीडियो कैमरे जैसे बाहरी सेंसर से भी बदल सकती है.

जॉन डोनॉघ्यू, ब्रेनगेट नेता और तंत्रिका विज्ञान के ब्राउन प्रोफेसर जिन्होंने वर्गास-इरविन के साथ कई वर्षों तक काम किया है 15 वर्षों, उन्होंने कहा कि उन्हें यह देखकर खुशी हुई कि एनआईएच ने वर्गास-इरविन को प्रतिष्ठित पुरस्कार से सम्मानित किया.

“उनका प्रोजेक्ट मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस के लिए बेहतर नियंत्रण प्राप्त करने के लिए एक चतुर दृष्टिकोण लाता है (बीसीआई) एक नवीन तरीके से तंत्रिका संकेतों में दृश्य जानकारी जोड़कर,डोनोग्यू ने कहा. "यह शोध इस बात की बुनियादी समझ को आगे बढ़ाएगा कि संवेदी संकेत मस्तिष्क द्वारा गति की कोडिंग में कैसे योगदान करते हैं और उपयोगी बीसीआई कैसे बनाया जाए जो पक्षाघात से पीड़ित लोगों की गति को बहाल करता है, इस बारे में व्यावहारिक ज्ञान को आगे बढ़ाएगा।"

वर्गास-इरविन कैली में पले-बढ़े, कोलंबिया, और अपनी स्नातक की डिग्री और पीएच.डी. दोनों अर्जित कीं. ब्राउन से. उन्होंने कहा कि वह लंबे समय से यह समझने में रुचि रखते हैं कि न्यूरॉन्स के नेटवर्क जानकारी को संसाधित करने के लिए कैसे एकजुट होते हैं.

"मोटर प्रणाली दिलचस्प है क्योंकि मस्तिष्क में एक जटिल गणना हो रही है, और हम सीधे आउटपुट को माप सकते हैं," उन्होंने कहा. "और निश्चित रूप से हम मोटर सर्किट की इस समझ का उपयोग मोटर विकारों या चोटों वाले लोगों की मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी विकसित करने के लिए कर सकते हैं।"

स्रोत:

HTTPS के://news.brown.edu