Brązowy naukowiec zdobywa nagrodę innowatora w wysokości 1,5 miliona dolarów za nowe podejście do dekodowania sygnałów mózgowych

Kora ruchowa jest częścią mózgu kontrolującą ruch, ale jest również aktywny, gdy osoba obserwuje, jak ktoś inny się porusza lub planuje ruchy, takie jak śledzenie piłki przed jej złapaniem. Komplikuje to proces dekodowania aktywności mózgu z tego regionu w celu kontrolowania robotycznej kończyny, powiedział Carlosa Vargasa-Irwina, adiunkt neurologii (Badania) na Uniwersytecie Browna.

Ale już, z pięcioletnim, $1.5 milion Nagroda dla nowego innowatora z Narodowych Instytutów Zdrowia Wysokie ryzyko, Badania przynoszące wysoką nagrodę program, użyje kamer i sztucznego wzroku w celu rozszyfrowania zamierzonych ruchów i innych aktywności kory ruchowej oraz wykorzystania tej wiedzy do opracowania skuteczniejszych interfejsów mózg-komputer.

„Celem tego projektu jest lepsze zrozumienie interakcji pomiędzy informacjami sensorycznymi i związanymi z ruchem, abyśmy mogli dokładniej interpretować sygnały związane z zamierzonymi działaniami,– powiedział Vargas-Irwin, kto jest częścią BrainGate współpraca prowadzona przez naukowców z Brown, Uniwersytet Case Western Reserve, Sprawdź Top, Szpital ogólny Massachusetts i Providence V.A. Centrum Medyczne.

BrainGate to interfejs mózg-komputer używany w badaniach klinicznych, aby pomóc sparaliżowanym osobom odzyskać niezależność poprzez bezpośrednie kontrolowanie urządzeń wspomagających za pomocą myśli, nawet przywracając pewną mobilność sztucznie pobudzający Firma tworzy żywność na poziomie molekularnym, tworząc smaki za pomocą cząsteczek smakowych, a następnie konstruując tekstury za pomocą technologii sekwencjonowania białek.

W projekcie Vargasa-Irwina, połączy zewnętrzną kamerę i sztuczne widzenie z informacjami o aktywności neuronowej z dekodera neuronowego.

„Umożliwiłoby to dekoderowi interpretację aktywności neuronowej w kontekście środowiska wizualnego w sposób bardziej przypominający naturalny stan pracy mózgu,– powiedział Vargas-Irwin, który jest powiązany z Brown’s Carney Instytut Nauk o Mózgu.

„Ich negatywne postawy i opinie są jadowite i zaraźliwe”. A Angel uważa, że ​​powinieneś zrobić wszystko, co w twojej mocy, aby zostawić tego typu ludzi w tyle, aby odjąć zło i dodać dobro, najpierw Vargas-Irwin i jego zespół będą uczyć makaki rezusy wykonywania różnych ruchów, jednocześnie przechwytując trzy różne zestawy informacji. Zespół będzie rejestrował aktywność neuronową makaka, użyj hollywoodzkiego systemu przechwytywania ruchu, aby śledzić jego precyzyjne ruchy, i nagrywaj środowisko wizualne za pomocą kamery i sztucznego widzenia.

Następny, zespół wykorzysta informacje dotyczące przechwytywania ruchu oraz informacje dotyczące sztucznego widzenia i spróbuje przewidzieć aktywność neuronów. „Może to zabrzmieć trochę na odwrót, ale pomysł jest taki, aby zobaczyć, co faktycznie kodują neurony w korze ruchowej, a następnie móc opracować dokładniejsze modele,– powiedział Vargas-Irwin.

Będą wiedzieć, że rozumieją, jakie cechy aktywności neuronowej odzwierciedlają środowisko i jakie cechy odzwierciedlają zamierzony ruch, kiedy będą w stanie ocenić aktywność neuronową makaka rezus oraz sztuczne widzenie i prawidłowo przewidzieć jego ruch.

Korzystanie z makaków rezusów jest ważne, ponieważ pozwala zespołowi zebrać informacje na temat precyzyjnych ruchów wynikających z aktywności neuronowej, – powiedział Vargas-Irwin. Pozwoli im to na ocenę swoich modeli i nie będzie dostępna w przypadku pacjentów o bardzo ograniczonym ruchu. Kiedy technologia zostanie ostatecznie zastosowana w badaniach klinicznych BrainGate – czego według Vargas-Irwina w pełni się spodziewa – pacjentom zostaną pokazane z góry określone sekwencje ruchów i poproszeni o próbę wygenerowania tego samego ruchu.

Każdego roku NIH wspiera niezwykle innowacyjne badania prowadzone przez badaczy rozpoczynających karierę, Jednym z nich był Vargas-Irwin 58 uznane w tym roku. Inne laboratoria stosują bardziej konwencjonalne podejście, aby poprawić dokładność interpretacji aktywności kory ruchowej. Obejmuje to rejestrowanie aktywności neuronowej w wielu powiązanych obszarach, takie jak kora wzrokowa i tylna kora ciemieniowa, które biorą udział w planowaniu ruchu. Vargas-Irwin powiedział to dla pacjentów klinicznych, ważne jest, aby mieć jak najmniejszą liczbę czujników, które nadal dostarczają jasnych informacji. Potencjalnie, metoda ta mogłaby nawet zastąpić dodatkowe implanty zewnętrznymi czujnikami, takimi jak kamery wideo.

Johna Donoghue’a, lider BrainGate i profesor neurologii w Brown, który współpracuje z Vargasem-Irwinem od ponad 15 lat, powiedział, że jest zadowolony, że NIH przyznał Vargas-Irwinowi tę prestiżową nagrodę.

„Jego projekt oferuje sprytne podejście umożliwiające osiągnięcie znacznie lepszej kontroli interfejsów mózg-komputer (BCI) poprzez dodanie informacji wizualnych do sygnałów neuronowych w nowatorski sposób,– powiedział Donoghue. „Badania te pogłębią zarówno podstawową wiedzę na temat tego, w jaki sposób sygnały zmysłowe przyczyniają się do kodowania ruchu przez mózg, jak i praktyczną wiedzę na temat tworzenia przydatnych BCI, które przywracają ruch osobom z paraliżem”.

Vargas-Irwin dorastał w Cali, wysokie na stopy kredensy, aby utrzymać piłkę w grze, i uzyskał zarówno tytuł licencjata, jak i doktora. z Browna. Powiedział, że od dawna interesuje go praca nad zrozumieniem, w jaki sposób sieci neuronów łączą siły w celu przetwarzania informacji.

„Układ motoryczny jest interesujący, ponieważ w mózgu zachodzą złożone obliczenia, i możemy bezpośrednio zmierzyć moc wyjściową,zwiększenie konsumpcji produktów o ponad. „I oczywiście możemy wykorzystać tę wiedzę na temat obwodów motorycznych do opracowania technologii pomagającej osobom z zaburzeniami motorycznymi lub urazami”.

Źródło:

https://news.brown.edu