По магнитной картинке мозга можно прочесть жесты человека. И безо всякой трепанации
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего нашли способ различать жесты рук человека, изучая исключительно данные неинвазивной визуализации мозга и без информации от самих рук. Полученные результаты являются первым шагом в разработке неинвазивного интерфейса мозг-компьютер, который позволит пациентам с параличом, ампутированными конечностями или другими физическими проблемами использовать свой мозг для управления устройствами, помогающими выполнять повседневные задачи.
«Нашей целью было обойтись без инвазивного вмешательства», — говорит старший автор статьи Мингсионг Хуанг, — «Магнитоэнцефалография — МЭГ — обеспечивает безопасный и точный вариант для разработки интерфейса мозг-компьютер».
Магнитный шлем
Исследователи подчеркнули преимущества МЭГ, которая использует шлем со встроенным массивом из 306 датчиков для обнаружения магнитных полей, создаваемых электрическими токами нейронов. Альтернативные методы интерфейса мозг-компьютер включают электрокортикографию (ЭКоГ), которая требует хирургической имплантации электродов в кору мозга, и скальповую электроэнцефалографию (ЭЭГ), которая определяет активность мозга менее точно, поскольку электромагнитное поле сильно искажается костями черепа.
«С помощью МЭГ я могу увидеть, как мозг думает, не делая трепанацию и не прикладывая электроды к самому мозгу», — говорит соавтор исследования Роланд Ли. — «Мне просто нужно надеть шлем МЭГ на голову. Нет никаких электродов, которые могут сломаться при имплантации, нет дорогостоящих, деликатных операций на мозге, нет возможных инфекций мозга».
Ли сравнивает безопасность МЭГ с измерением температуры: «МЭГ измеряет магнитную энергию, излучаемую вашим мозгом, подобно тому, как термометр измеряет тепло, выделяемое вашим телом. Это делает МЭГ абсолютно неинвазивным и безопасным».
Камень-ножницы-бумага
В исследовании оценивалась возможность использования МЭГ для распознавания жестов рук, сделанных 12 добровольцами. На добровольцев надели шлем МЭГ и попросили сделать один из жестов, используемых в игре «Камень-ножницы-бумага». Функциональная информация МЭГ накладывалась на МРТ-изображения, которые давали структурную информацию о мозге. Для интерпретации полученных данных использовалась модель глубокого обучения под названием MEG-RPSnet.
«Особенность этой нейросети в том, что она сочетает в себе пространственные и временные характеристики одновременно», — пишут ученые. — «Это основная причина, по которой она работает лучше, чем предыдущие модели».
Когда были получены результаты исследования, ученые обнаружили, что их методы могут быть использованы для различения жестов рук с точностью более 85%. Эти результаты были сопоставимы с результатами предыдущих исследований с использованием инвазивного интерфейса мозг-компьютер ЭКоГ.
Команда также обнаружила, что измерения МЭГ только половины областей мозга могут дать результаты с небольшой (2-3%) потерей точности, это значит, что будущие шлемы МЭГ могут потребовать гораздо меньшего количества датчиков.
Магнитное поле проходит сквозь кости черепа без искажений. Поэтому ученые сосредоточились на получении магнитной картинки мозга. Она позволила «прочитать» активность мозга без трепанации