В последние годы нейротехнологии, в частности интерфейсы «мозг-компьютер» (BCI), получили глобальное развитие как одна из наиболее перспективных областей для восстановления здоровья человека, улучшения качества жизни людей с ограниченными возможностями и оптимизации процессов реабилитации. Технологии BCI позволяют напрямую управлять внешними устройствами — роботизированными манипуляторами, протезами, компьютерными интерфейсами, системами связи и средствами передвижения — с помощью мозговой активности, обрабатывая различные нейрофизиологические сигналы (ЭЭГ, ЭМГ, ЭКоГ и др.). Это создает искусственный, но близкий к естественному, коммуникационный мост между центральной нервной системой человека и внешней средой. В частности, системы BCI на основе ЭЭГ широко используются в здравоохранении, реабилитации и биомехатронике, поскольку они относительно недороги, неинвазивны, безопасны и доступны для многих.
Открытая, модульная и высокогибкая архитектура платформы OpenBCI предоставляет значительные преимущества для исследований в этой области. Эта платформа позволяет получать ЭЭГ-сигналы с высоким разрешением, обрабатывать их, классифицировать в искусственных нейронных сетях и управлять движениями протеза кисти в реальном времени. Использование открытых технологий снижает затраты на исследования и упрощает процесс обмена и анализа научных результатов.
Один из основных видов инвалидности — ампутация кисти или полная потеря верхних конечностей создает значительные ограничения в повседневной жизни человека. По данным Всемирной организации здравоохранения, миллионы людей во всем мире нуждаются в возможности восстановления двигательных функций. В этом отношении создание платформ протезов кисти, управляемых мозговыми сигналами, имеет большое значение для общества с экономической, социальной и медицинской точек зрения.
Исследование проводится в следующем случае:
1. Запись мозговых сигналов и их свойств
Протезы рук на основе интерфейса «мозг-компьютер» (BCI) основаны на принципе прямого считывания активности центральной нервной системы человека и преобразования ее в механические движения. Мозговые сигналы возникают в основном в виде электрических импульсов между нейронами, и для их записи используются различные технологии. Наиболее распространенные методы включают электроэнцефалографию (ЭЭГ), электрокортикографию (ЭКоГ) и инвазивные микроэлектродные массивы.
Метод ЭЭГ широко используется в клинической практике и научных исследованиях благодаря своей неинвазивности. Однако сигналы ЭЭГ очень чувствительны к шуму и имеют низкое пространственное разрешение. Поэтому эффективный анализ этих сигналов и извлечение полезной информации является сложной задачей. Именно на этом этапе важную роль играют искусственные нейронные сети (ИНС).
2. Роль искусственных нейронных сетей в обработке сигналов мозга
Искусственные нейронные сети — это вычислительные модели, вдохновлённые активностью биологических нейронов. Они позволяют анализировать, классифицировать и прогнозировать сложные, неопределённые и нелинейные сигналы. При работе с сигналами мозга ИНС выполняют следующие основные задачи:
— отделение полезных сигналов от шума;
— обнаружение намерений движения;
— сопоставление сигналов с командами движения;
— обучение и адаптация в реальном времени.
В частности, нейронные сети на основе глубокого обучения (Deep Neural Networks) очень эффективны в обнаружении скрытых закономерностей в сигналах ЭЭГ. Сверточные нейронные сети (CNN) широко используются для обнаружения пространственных характеристик, а рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM) широко используются для анализа изменяющихся во времени сигналов.
3. Механизм управления движениями протеза руки на основе сигналов мозга
Протезы рук на основе ИНС обычно работают как система, состоящая из нескольких последовательных этапов. Первоначально намерение пользователя выполнить определенное действие (например, согнуть или схватить руку) генерирует нейронную активность в коре головного мозга. Эти сигналы записываются с помощью датчиков и преобразуются в цифровое представление.
На следующем этапе искусственная нейронная сеть анализирует сигналы и определяет конкретное намерение пользователя действовать. Например, классифицируются команды, такие как «зажать пальцы», «повернуть запястье» или «захватить объект». Затем идентифицированные команды передаются на исполнительные механизмы протеза руки, и выполняется механическое движение.
Главное преимущество SNT заключается в том, что он адаптируется к индивидуальным сигналам мозга пользователя. Со временем система обучается, повышая точность и скорость управления.
4. Сенсорная обратная связь и адаптивное управление
В современных протезах рук важно не только выполнять движения, но и обеспечивать пользователю сенсорную обратную связь. Информация, полученная от датчиков давления, прикосновения или положения, обрабатывается сенсорным нейросетевым контроллером (СНТ) и передается в нервную систему. Это позволяет пользователю «чувствовать» протез.
Адаптивные системы управления на основе искусственных нейронных сетей обеспечивают адаптацию протеза к реальным условиям. Например, при изменении веса или свойств поверхности объекта протез руки автоматически регулирует силу движения. Это делает взаимодействие человека и протеза более естественным и эффективным.
5. Преимущества и существующие проблемы
Основными преимуществами протезов рук с интерфейсом «мозг-компьютер», управляемых СНТ, являются:
— высокая точность и интуитивно понятное управление;
— адаптивность к пользователю;
— возможность выполнения сложных движений;
— ускорение процесса реабилитации.
В то же время, эта технология имеет ряд проблем. В частности, до сих пор полностью не решены такие проблемы, как изменчивость мозговых сигналов, вопросы долгосрочной стабильности, высокая потребность в вычислительных ресурсах и проблемы биобезопасности, связанные с инвазивными методами. Однако стремительное развитие в области искусственного интеллекта и нейротехнологий постепенно помогает преодолеть эти проблемы.
В заключение, управляемые мозгом протезы рук на основе искусственных нейронных сетей являются ярким примером интеграции медицины и инженерии и, как ожидается, в будущем станут неотъемлемой частью реабилитационных систем.
Управляемые мозгом протезы рук на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) — одна из наиболее перспективных и инновационных областей современной биомедицинской инженерии. Эта технология позволяет значительно улучшить качество жизни людей с ограниченными возможностями и их реинтеграцию в повседневную жизнь. Прямое обнаружение намерения движения пользователя через интерфейсы «мозг-компьютер» и его передача на протезные механизмы делают взаимодействие человека с техникой более естественным. Высокая гибкость и способность к обучению искусственных нейронных сетей при обработке сигналов мозга позволяют осуществлять точное управление даже на основе зашумленных и сложных сигналов, таких как ЭЭГ. Научно доказано, что возможно создание систем управления, которые адаптируются к индивидуальным характеристикам пользователя, работают в режиме реального времени и обладают высокой точностью.
Литература:
- Lebedev M. A., Nicolelis MAL. Brain–machine interfaces: past, present and future. Trends Neurosci. 2006;29(9):536–546.
- Wolpaw J. R., Birbaumer N., McFarland D. J., Pfurtscheller G., Vaughan T. M. Brain–computer interfaces for communication and control. Clin Neurophysiol. 2002;113(6):767–791.
- Schalk G., Leuthardt E.C. Brain–computer interfaces using electrocorticographic signals. IEEE Rev Biomed Eng. 2011;4:140–154.
