Техника, продемонстрированная 56-летним мужчиной, правая рука которого была ампутирована, использует неинвазивный мониторинг мозга, фиксируя активность мозга, чтобы определить, какие части мозга участвуют в захвате объекта. Используя эту информацию, исследователи создали компьютерную программу или интерфейс мозг-машина (ИМТ), который улавливал намерения субъекта и позволял ему успешно хватать предметы, включая бутылку с водой и кредитную карту. Субъект хватал выбранные объекты 80 процентов времени, используя высокотехнологичную бионическую руку, прикрепленную к культю инвалида.
По словам исследователей, предыдущие исследования, в которых использовались либо хирургически имплантированные электроды, либо миоэлектрический контроль, основанный на электрических сигналах от мышц руки, показали аналогичные показатели успеха.Хосе Луис Контрерас-Видаль, нейробиолог и инженер из UH, сказал, что неинвазивный метод предлагает несколько преимуществ: он позволяет избежать рисков хирургической имплантации электродов за счет измерения активности мозга с помощью электроэнцефалограммы кожи головы или ЭЭГ.
И миоэлектрические системы подходят не всем, потому что они требуют, чтобы нейронная активность мышц, связанных с захватом рук, оставалась неизменной.Результаты исследования были опубликованы 30 марта в Frontiers in Neuroscience в разделе «Нейропротезирование».
Контрерас-Видал, Хью Рой и Лилли Кранц Каллен, заслуженный профессор электротехники и вычислительной техники в UH, были ведущим автором статьи вместе с аспирантами Харшавардханом Ашоком Агашем, Эндрю Янг Пэком и Юханг Чжан.Работа, финансируемая Национальным научным фондом, впервые демонстрирует контроль ИМТ на основе ЭЭГ протезной руки с несколькими пальцами, которую может схватить человек с ампутированной конечностью. По словам Контрерас-Видаль, это также может привести к разработке более совершенных протезов.
Исследователи заявили, что помимо демонстрации того, что протезный контроль возможен с помощью неинвазивной ЭЭГ, исследование предлагает новое понимание неврологии схватывания и будет применимо к реабилитации при других типах травм, включая инсульт и травму спинного мозга.Субъекты исследования — пять здоровых мужчин и женщин-правшей, всем в возрасте от 20 лет, а также люди с ампутированными конечностями — были протестированы с помощью 64-канальной активной ЭЭГ с электродами, прикрепленными к коже черепа для регистрации активности мозга. Контрерас-Видаль сказал, что активность мозга регистрировалась во многих областях, включая моторную кору и области, которые, как известно, использовались для наблюдения за действиями и принятия решений, и происходила между 50 и 90 миллисекундами до того, как рука начала хвататься.
По его словам, это свидетельствует о том, что мозг предсказывает движение, а не отражает его.«Современные нейропротезы верхних конечностей восстанавливают некоторую степень функциональных возможностей, но не могут приблизиться к простоте использования и ловкости естественной руки, особенно для хватательных движений», — пишут исследователи, отмечая, что работа с инвазивными кортикальными электродами, как было показано, позволяет некоторым ручное управление, но не на уровне, необходимом для повседневной деятельности.«Кроме того, неотъемлемые риски, связанные с хирургическим вмешательством, необходимым для имплантации электродов, наряду с долговременной стабильностью записанных сигналов, вызывают беспокойство. …
Здесь мы показываем, что возможно извлечь подробную информацию о предполагаемых захватных движениях к различным объектам. естественным, интуитивным образом, по множеству сигналов ЭЭГ кожи головы ».До сих пор считалось, что это возможно только с сигналами мозга, полученными инвазивно внутри или на поверхности мозга.
Исследователи впервые зарегистрировали активность мозга и движения рук у здоровых добровольцев, когда они подняли пять предметов, каждый из которых был выбран для иллюстрации разного типа захвата: банка с газировкой, компакт-диск, кредитная карта, небольшая монета и отвертка. Записанные данные были использованы для создания декодеров нейронной активности в двигательные сигналы, которые успешно реконструировали хватательные движения.Затем они наделили пациенту с ампутированной конечностью нейропротезную руку с компьютерным управлением и сказали ему наблюдать и вообразить, как он контролирует руку, когда она двигается и захватывает предметы.
Для построения алгоритма использовались данные ЭЭГ субъекта, а также информация о движениях протезной руки, полученная от трудоспособных добровольцев.Контрерас-Видаль сказал, что дополнительная практика, наряду с уточнением алгоритма, может увеличить вероятность успеха до 100 процентов.
