MIT-Forscher haben einen neuen Algorithmus zur Schaffung von Prothesen, die Signale des Gehirns in die Tat umsetzen bei Patienten, die gelähmt sind oder Gliedmaßen amputiert hatte entwickelt.
Die Technik, in einem Papier als Leitartikel in der Oktober-Ausgabe des Journal of Neurophysiologie veröffentlicht beschrieben, vereint scheinbar unvereinbare Ansätze durch experimentelle Gruppen geachtet werden, dass Prototypen dieser neuronalen Prothesen bei Tieren oder Menschen.
"Die Arbeit stellt einen wichtigen Fortschritt in unserem Verständnis, wie man Algorithmen in neuralen Prothesen für Menschen, die sich nicht bewegen, zu handeln oder sprechen können bauen", sagte Lakshminarayan "Ram" Srinivasan (MIT SM, Ph.D. '06), Hauptautor des Papiers.
Srinivasan, derzeit Postdoc am Center for Nervous System Repair des Massachusetts General Hospital und ein Medizinstudent in der Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology (HST), begann auf dem Algorithmus, während ein Student in MIT Department of Electrical Ingenieurwissenschaften und Informatik (WSA).
Beide Trauma und Krankheit kann zu Lähmungen oder Amputationen führen, wodurch die Fähigkeit sich zu bewegen oder trotz der Fähigkeit zu denken und bilden Absichten zu sprechen. In Rückenmarksverletzungen, Schlaganfälle und Krankheiten wie Amyotrophe Lateralsklerose (Lou-Gehrig-Krankheit), können die Neuronen, die Befehle ausführen vom Gehirn zu Muskeln verletzt werden. In Amputation, sind beide Nerven und Muskeln verloren.
Neuronale Prothesen sind eine Ingenieur-Ansatz zur Behandlung von Lähmungen und Amputationen. Hier sind die Elektronik verwendet werden, um die neuronalen Signale, die eine individuelle Absichten für die Prothese oder Computer sie verwenden möchten, reflektieren zu überwachen. Algorithmen bilden das Bindeglied zwischen neuronalen Signale, die aufgezeichnet werden, und der Benutzer die Absichten, die decodiert, um die Prothese zu drängen.
In den vergangenen zehn Jahren Bemühungen um Prototypen dieser Geräte haben auf verschiedenen Grenzen im Zusammenhang mit Hirnregionen, die Aufnahme Modalitäten und Anwendungen gegliedert. Die MIT-Technik bietet einen gemeinsamen Rahmen, dass all diese verschiedenen Bemühungen zugrunde liegt.
Die Forschung nutzt eine Methode namens grafische Modelle, die weit verbreitet ist, um Probleme in der Informatik wie Speech-to-Text-oder automatisierte Video-Analyse angewendet. Die grafische Modelle von dem MIT-Team eingesetzt werden Diagramme aus Kreisen und Pfeilen, wie neuronale Aktivität resultiert aus einer tatsächlichen Absichten für die prothetische Gerät sie verwenden repräsentieren.
Die Diagramme stellen die mathematische Beziehung zwischen der Person die Absichten und das neuronale Manifestation dieser Absicht, ob die Absicht durch eine electoencephalography (EEG), intrakranielle Elektroden-Arrays oder die optische Bildgebung gemessen wird. Diese Signale können von einer Reihe von Hirnregionen, einschließlich kortikalen oder subkortikalen Strukturen kommen.