使用机器学习后重新连接大脑麻痹
脑机接口和触觉信号恢复的触觉
脊髓损伤后不到一年,伊恩Burkhart准备什么是下一个。2010年潜水事故已经切断了他的脊柱,Burkhart失去感觉和运动低于他的二头肌。但他没有放弃恢复部分功能。
他与医生和理疗师瓦克斯纳俄亥俄州立大学医学中心管理伤病的影响。开始治疗几个月后,他开始问他的医疗团队对他的选择。
“今天我想知道什么是可能的,我希望能在未来,”他说。
学习伙伴,伊恩Burkhart。图片来源:巴特尔
三年后他的伤,他得知参与塑造未来的一种方式。实验试验的脑-机接口(BCI)是由俄亥俄州立大学的一个团队和计划伯特立就在几个街区之外,Burkhart在哪里接受治疗。
“它完美,”Burkhart说。“这是在正确的时间正确的地点。”
“今天我想知道什么是可能的,我可以在未来的希望。”
伊恩•Burkhart NeuroLife学习伙伴
直接连接大脑的肌肉
神经系统之间的通信路径的大脑和身体的其他部位。它从大脑传递信号,允许通信与肌肉和皮肤,所以,当你想拿起铅笔,“神经提供触觉和你的手回答正确通过收缩肌肉挤压运动。当神经系统受损,这些信号可以阻止达到他们的目标,导致瘫痪和无力的感觉。
bci使用计算系统来记录和分析大脑信号,这些信号以命令的形式发送到设备,执行一个动作。数十年来,科学家们一直在努力开发bci瘫痪患者,但这些系统仍主要局限于实验室。俄亥俄州立和巴特尔的团队的目标和其他团体,是创建一个便携设备,可以为这些人恢复一些功能和独立。
巴特尔NeuroLife系统旨在帮助Burkhart重新有意识的控制自己的手指,手,手腕。
一些BCIs分析大脑的电信号与脑电图(EEG)电极系统固定在头皮记录大脑活动。EEG-based bci使参与者能够做简单的事情,例如移动屏幕上的光标,只是他们的想法,或高级控制机器人假肢等任务。
其他好像需要计算机芯片植入直接进入大脑。这些芯片有一个数组的电极记录信号从一个小但特定群体的神经元。虽然更多的入侵,这些系统提供精度,电极记录直接从所需的细胞。巴特尔和俄亥俄州立大学的研究人员选择了一个植入芯片重新连接大脑运动皮层的特定部分回到Burkhart瘫痪的手的肌肉。伯特立的系统,称为NeuroLife,旨在帮助Burkhart重新有意识的控制自己的手指,手,手腕。
在前面的研究,BCI启用Burkhart移动他的手和手臂。(一)植入微电极阵列的位置,位置与神经元活动时手臂的运动。(b)神经肌肉电刺激的袖子。(c)使用的神经旁路系统。(d)神经元发射的位图和直方图对应未遂手腕动作。图片来源:巴特尔
分阶段方法
最早的版本的巴特尔系统不是一个BCI。手术植入芯片之前,Burkhart测试设备,帮助他的肌肉移动,此时由电极坚持他的手臂。当电极应用前臂的小电流,他们暗示特定的肌肉激活和flex。
而不是用他的思想来控制设备,电脑激活电极刺激肌肉运动。“这第一阶段展现出足够的承诺,伊恩同意参与研究项目,”帕特里克·甘兹说,首席研究科学家巴特尔。
“从来没有一个疑问在伊恩的注意,这是去工作,”马西Bockbrader说,助理教授和物理医学与康复医师俄亥俄州立大学和首席研究员审判。”在他看来,这总是一个问题,如何使用它。”
几年他受伤后,借助这个BCI, Burkhart可以移动他的手刷信用卡,搅拌咖啡,甚至玩吉他英雄的一种版本。
NeuroLife系统,Burkhart倒进一个杯子。图片来源:巴特尔
2014年,Burkhart俄亥俄州立大学的瓦克斯纳医学中心接受了脑部手术植入芯片。大小的豌豆,这个芯片,由贝莱德微系统公司,坐在他的运动皮层,大脑的这一区域负责生成自愿的运动。“小电线,像麦克风;每一个听一小部分脑细胞,”甘兹说。有芯片之后,研究小组准备工作第二阶段与更复杂的界面。
使用MATLAB®机器学习算法开发,团队可以解码Burkhart芯片记录了他的大脑活动的想法。翻译Burkhart将手移动到运动的思想,NeuroLife系统需要绕过脊髓。这种神经搭桥技术刺激肌肉Burkhart手中的大脑信号传输到计算机,在算法解码信号,将它们转化为命令。这些命令控制的活动套筒包装Burkhart电极的前臂,刺激他的肌肉将他们按照自己的想法。
几年他受伤后,借助这个BCI, Burkhart可以移动他的手刷信用卡,搅拌咖啡,甚至玩吉他英雄的一种版本®。“所有的创新最终由伊恩,“Bockbrader说。“他不满意,总是想着下一个字母是什么。”
感知和感受
这个惊人的突破代表单向沟通的方向。Burkhart发送信号来他的手臂。他能弹吉他,但他不觉得吉他在手里。
然后她又有了一个主意。他去了其他的研究团队,建议尝试看看Burkhart大脑的芯片是捡起任何残留的触觉。,信号仍然去大脑通过硕果仅存的几个完整的纤维在他的脊柱,即使Burkhart无法感知联系。
运动皮层,芯片可能只有拿起Burkhart电动机的意图。但大脑是适应性强,大脑区域之间的边界可以改变。这是可能的,一些触摸处理运动皮层神经元提供一个微弱的信号,根据甘兹。他的同事们开始持怀疑态度。伯特立高级数据科学家大卫•Friedenberg记得表示怀疑,但认为它可能是值得一试。
为了测试这个想法,他们蒙上Burkhart摸他的胳膊和手的不同部分。通过分析记录在他的大脑芯片,他们可以告诉,运动皮层的一个补丁是捡一些少量的触觉信息,即使Burkhart报道他没有感觉到什么。
对最近NeuroLife研究,(1)检测到神经活动植入微电极阵列。(2)研究决定,剩余触摸信号到达大脑。(3)电刺激的袖子也有一个乐队在上臂提供闭环反馈。(4)接触和动作信号分离。(5)握力是自主控制的联系信号。图片来源:巴特尔
Burkhart并不孤单。少数研究分析大脑活动和触觉感知在脊髓损伤患者像Burkhart。这些研究表明,多达一半的伤害是“感官discomplete。“像Burkhart,其他感官discomplete受伤不能感觉触摸,但残余神经纤维仍感觉信号发送到大脑。巴特尔和俄勒冈州立大学集团下一步是找出如何使用这些信息来Burkhart的优势。
原始NeuroLife系统启用Burkhart执行动作用手,但他仍然在很大程度上无法触摸物体时的感觉。由于缺乏感觉,Burkhart不能可靠地告诉扣人心弦的一个对象时,除非他是看着他的手。巴特尔和俄勒冈州立大学的团队想提供失踪的感觉反馈。
“感官信息的可能性会使系统工作得更好,让我更加独立当我使用该系统,”Burkhart说。“但我不认为这是可能没有另一个手术植入不同设备的感觉区我的大脑。”
巴特尔与Burkhart合作设计一个装置,将与NeuroLife系统提供感官的反馈。他们将无法恢复Burkhart的手的触觉,但他们可以利用剩余touch-sensing大脑信号和BCI提供人工反馈Burkhart当他抓住一个对象。
要做到这一点,团队需要找到一种方法,这些大脑信号路由到设备位于一个地方在Burkhart身上仍有感觉。“这是挑战,找出最好的方法给他反馈该信息在某种程度上,他能理解和理解,“Friedenberg说。
“它提供了很多对未来的希望,这样的设备是改变个人的生活像我自己。这是我期待的。”
伊恩•Burkhart NeuroLife学习伙伴
Burkhart希望该设备是他可以感觉到和控制尽可能自然。他和巴特尔测试几个不同的想法,比如将反馈装置,让它震动当他碰到一个对象。Burkhart仍有感觉,但感觉更自然的设备需要的地方。他需要能够连接人工感官反馈他的触摸。“这样,我的大脑就不会做二次学习的很多,“Burkhart说。
最后,他们决定包装Burkhart vibrotactile乐队的二头肌。那个地方都有完整的感觉,觉得Burkhart最自然。把感觉信息从大脑到设备,研究人员建立和训练有素的机器学习算法在MATLAB信号检测和解码大脑的subperceptual联系。Burkhart摸一个对象在使用BCI的时候,这些算法嘲笑的运动和感觉信号,传输触摸反馈vibrotactile乐队和运动信号电极套管。vibrotactile乐队振实、实时信号Burkhart他触摸的对象。
最初几个尝试与设备有一点尴尬。Burkhart得到感官反馈的时候,这是他的二头肌,不是他的手,这实际上是触摸的对象。“这是一个巨大的挑战,重新映射的部分大脑,“Burkhart说。”,稍加练习之前我能够连接这两个部分在一起。”
虽然没有反馈Burkhart猜如果他触摸物体不能看到,vibrotactile设备,他可以告诉他是扣人心弦的对象是否超过90%的时间,即使蒙上眼睛。没有人工感官反馈系统活跃,Burkhart基本上是猜测或完全不能识别对象接触,根据对象的大小。“这是令人惊讶的我第一次能够做一个测试被蒙上眼睛,“Burkhart说。
不仅可以不考虑Burkhart挑选对象,但他也更有信心在使用系统时由于人工感官的反馈。“这是巨大的,因为我可以知道,我不会放弃的东西当我使用该系统,”他说。“这样真的让它更自然的系统使用。”
这一最新迭代BCI仍然过于庞大和复杂的Burkhart在家使用,然而。现在,它只能用在实验室里,和设置是复杂的。系统经常需要调整和调整。尽管存在这些挑战,团队有信心一天Burkhart在家可以用这个。
“这似乎很牵强七年前我们刚开始的时候,“Friedenberg说。但现在,他说有小的目标。
“它提供了很多对未来的希望,这样的设备将改变个人的生活像我一样,”Burkhart说。“这是我期待的东西。”
