Ученый Браун получил награду в размере 1,5 млн долларов за новый подход к расшифровке сигналов мозга

Моторная кора — это часть мозга, которая контролирует движение, но он также активен, когда человек наблюдает за движением другого человека или планирует движения, например, отслеживание мяча перед его ловлей. Это усложняет процесс декодирования активности мозга из этой области для управления роботизированной конечностью., сказал Карлос Варгас-Ирвин, доцент кафедры нейробиологии (исследование) в Университете Брауна.

Сейчас, с пятилеткой, $1.5 миллиона Премия «Новый новатор» из Национальных институтов здравоохранения Высокий риск, Высокооплачиваемые исследования программа, он будет использовать камеры и искусственное зрение с целью расшифровки намеренных движений и другой активности в моторной коре и применения этих знаний для разработки более эффективных интерфейсов мозг-компьютер..

«Цель этого проекта — лучше понять взаимодействие между сенсорной и связанной с движением информацией, чтобы мы могли более точно интерпретировать сигналы, связанные с предполагаемыми действиями.,- сказал Варгас-Ирвин, кто является частью БрейнГейт сотрудничество под руководством исследователей из Брауна, Университет Кейс Вестерн Резерв, Стэндфордский Университет, Массачусетская больница общего профиля и Провиденс В.А.. Медицинский центр.

BrainGate — это интерфейс «мозг-компьютер», который используется в клинических испытаниях, чтобы помочь парализованным людям восстановить независимость, напрямую управляя вспомогательными устройствами с помощью мыслей., даже восстановление некоторой подвижности искусственным путем стимулирующий мышцы.

В проекте Варгаса-Ирвина, он объединит внешнюю камеру и искусственное зрение с информацией о нейронной активности от нейронного декодера..

«Это позволит декодеру интерпретировать нейронную активность в контексте визуальной среды таким образом, чтобы она больше напоминала естественное рабочее состояние мозга.,- сказал Варгас-Ирвин, кто связан с Брауном Институт наук о мозге Карни.

Сделать это, сначала Варгас-Ирвин и его команда будут обучать макак-резус выполнять различные движения, одновременно собирая три разных набора информации.. Команда запишет нервную активность макаки, использовать голливудскую систему захвата движений для отслеживания точных движений, и записывать визуальную среду с помощью камеры и искусственного зрения.

следующий, команда возьмет информацию о захвате движения и информацию об искусственном зрении и попытается предсказать нейронную активность.. «Это может звучать немного наоборот, но идея состоит в том, чтобы увидеть, что на самом деле кодируют нейроны моторной коры, а затем разработать более точные модели.,- сказал Варгас-Ирвин.

Они будут знать, что понимают, какие особенности нейронной активности отражают окружающую среду, а какие характеристики отражают предполагаемое движение, когда они смогут использовать нервную активность макаки-резус и искусственное зрение и правильно предсказать ее движение..

Использование макак-резус важно для того, чтобы команда могла собрать информацию о точных движениях, возникающих в результате нервной активности., Варгас-Ирвин сказал. Это позволит им оценить свои модели и не будет доступно пациентам-людям с очень ограниченными движениями.. Когда эта технология в конечном итоге будет применена к клиническим испытаниям BrainGate — чего, по словам Варгас-Ирвина, он полностью ожидает — пациентам будут показывать заранее заданные последовательности движений и просить их попытаться воспроизвести одно и то же движение..

Каждый год НИЗ поддерживает необычно инновационные исследования молодых исследователей., Варгас-Ирвин был одним из 58 признан в этом году. Другие лаборатории применяют более традиционный подход для повышения точности интерпретации активности моторной коры.. Это предполагает регистрацию нейронной активности во многих смежных областях., такие как зрительная кора и задняя теменная кора, которые участвуют в планировании движения. Варгас-Ирвин сказала, что для клинических пациентов, важно иметь как можно меньше датчиков, которые при этом предоставляют четкую информацию. Потенциально, метод может даже заменить дополнительные имплантаты внешними датчиками, такими как видеокамеры..

Джон Донохью, руководитель BrainGate и профессор нейробиологии Брауна, работавший с Варгасом-Ирвином более 15 лет, сказал, что ему приятно видеть, что НИЗ наградил Варгаса-Ирвина престижной наградой.

«Его проект предлагает умный подход для достижения гораздо лучшего контроля над мозговыми компьютерными интерфейсами. (ИМК) добавляя визуальную информацию к нейронным сигналам новым способом,- сказал Донохью. «Это исследование будет способствовать как базовому пониманию того, как сенсорные сигналы способствуют кодированию движения мозгом, так и практическим знаниям о том, как создать полезные ИМК, которые восстанавливают движение людям с параличом».

Варгас-Ирвин вырос в Кали., Колумбия, и получил степень бакалавра и доктора философии.. от Брауна. Он сказал, что уже давно заинтересован в том, чтобы понять, как сети нейронов объединяют усилия для обработки информации..

«Двигательная система интересна тем, что в мозгу происходят сложные вычисления., и мы можем напрямую измерить результат," он сказал. «И, конечно же, мы можем использовать это понимание двигательных цепей для разработки технологий, которые помогут людям с двигательными расстройствами или травмами».

Источник:

HTTPS://news.brown.edu