Elektroda.pl
Elektroda.pl
X

Search our partners

Find the latest content on electronic components. Datasheets.com
Elektroda.pl
Please add exception to AdBlock for elektroda.pl.
If you watch the ads, you support portal and users.

Poręczny interfejs mózg-maszyna zamienia intencje w działania

ghost666 22 Jul 2021 12:07 531 0
  • Poręczny interfejs mózg-maszyna zamienia intencje w działania
    Nowy, nadający się do noszenia system interfejsu mózg-maszyna (BMI) może poprawić jakość życia osób z dysfunkcją motoryczną lub paraliżem, nawet tych zmagających się z zespołem zamknięcia – gdy dana osoba jest w pełni przytomna, ale nie jest w stanie w ogóle się poruszać ani komunikować z otoczeniem.

    Międzynarodowy zespół naukowców kierowany przez laboratorium Woon-Hong Yeoa z Georgia Institute of Technology połączył bezprzewodową, miękką elektronikę do montażu na skórze głowy i system wirtualnej rzeczywistości w zintegrowany system BMI, który pozwala użytkownikowi wyobrazić sobie akcję i bezprzewodowo sterować wózkiem inwalidzkim lub ramieniem robota.

    Zespół, w skład którego weszli naukowcy z University of Kent (Wielka Brytania) i Yonsei University (Republika Korei), opisuje w tym miesiącu w czasopiśmie Advanced Science nowy system BMI oparty na obrazowaniu motorycznym. "Główną zaletą tego systemu dla użytkownika - w porównaniu z obecnymi rozwiązaniami - jest to, że jest miękki i wygodny w noszeniu oraz nie ma żadnych przewodów" powiedział prof. Yeo.

    Systemy BMI to technologia rehabilitacyjna, która analizuje sygnały mózgowe człowieka i przekłada tę aktywność neuronową na polecenia, zamieniając intencje w działania. Najpopularniejszą nieinwazyjną metodą pozyskiwania tych sygnałów jest elektroencefalografia, EEG, która zazwyczaj wymaga niewygodnej sieci elektrod na głowie i splątanej sieci przewodów. Urządzenia te zasadniczo w dużym stopniu opierają się na żelach i pastach, które pomagają utrzymać kontakt ze skórą, wymagają długiego czasu montażu i konfiguracji, są na ogół niewygodne w użyciu. Urządzenia często mają problemy również z powodu słabej akwizycji sygnałów z powodu degradacji materiału lub artefaktów ruchowych — dodatkowego „szumu”, który może być spowodowany czymś takim jak zgrzytanie zębami czy mruganie oczami. Ten szum pojawia się w danych mózgowych i musi zostać odfiltrowany.

    Przenośny system EEG zaprojektowany przez Yeo, integrujący niedostrzegalne elektrody mikroigłowe z miękkimi obwodami bezprzewodowymi, zapewniając lepszą akwizycję sygnału. Dokładny pomiar tych sygnałów mózgowych ma kluczowe znaczenie dla określenia działań, które użytkownik chce wykonać, dlatego zespół zintegrował potężny algorytm uczenia maszynowego i komponent rzeczywistości wirtualnej, aby sprostać temu wyzwaniu.

    Nowy system został przetestowany na czterech osobach, ale nie był jeszcze badany na osobach niepełnosprawnych. "To tylko pierwsza demonstracja, ale jesteśmy podekscytowani tym, co widzieliśmy" zauważył prof. Yeo.

    Nowy paradygmat

    Zespół Yeo pierwotnie wprowadził miękki, nadający się do noszenia interfejs mózg-maszyna EEG już w badaniu z 2019 roku, opublikowanym w Nature Machine Intelligence. Główny autor tej pracy, Musa Mahmood, był także głównym autorem nowego artykułu badawczego zespołu. "Ten nowy interfejs mózg-maszyna wykorzystuje zupełnie inny paradygmat, obejmujący wyimaginowane działania motoryczne, takie jak chwytanie obiema rękami, co uwalnia podmiot od konieczności obserwowania zbyt dużej ilości bodźców" mówi Mahmood, doktorant profesora Yeo.

    W badaniu z 2021 r. użytkownicy wykazali dokładną kontrolę ćwiczeń w wirtualnej rzeczywistości za pomocą swoich myśli – ich wyobrażeń motorycznych. Wskazówki wizualne usprawniają proces zbierania informacji zarówno przez użytkownika, jak i badaczy. "Wirtualne podpowiedzi okazały się bardzo pomocne" powiedział Yeo. "Przyspieszają i poprawiają zaangażowanie i dokładność użytkowników. Udało nam się rejestrować ciągłą, wysokiej jakości aktywność związaną z obrazowaniem motorycznym".

    Według Mahmooda przyszłe prace nad systemem będą koncentrować się na optymalizacji rozmieszczenia elektrod i bardziej zaawansowanej integracji EEG opartego na bodźcach, wykorzystując to, czego nauczyli się z ostatnich dwóch badań.

    Źródło: https://techxplore.com/news/2021-07-wearable-brain-machine-interface-intentions-actions.html

    Cool! Ranking DIY
    About Author
    ghost666
    Translator, editor
    Offline 
    Fizyk z wykształcenia. Po zrobieniu doktoratu i dwóch latach pracy na uczelni, przeszedł do sektora prywatnego, gdzie zajmuje się projektowaniem urządzeń elektronicznych i programowaniem. Od 2003 roku na forum Elektroda.pl, od 2008 roku członek zespołu redakcyjnego.
    ghost666 wrote 10447 posts with rating 8806, helped 157 times. Live in city Warszawa. Been with us since 2003 year.