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Le système image image d'indice de masse corporelle de moteur neuf transforme des intentions en actions

Un système d'interface portable neuf (BMI) de cerveau-machine pourrait améliorer la qualité de vie pour des personnes avec le dysfonctionnement de moteur ou la paralysie, même ceux luttant avec le syndrome verrouillé - quand une personne ne peut pas entièrement consciente mais déménager ou communiquer.

Une équipe de recherche multi-institutionnelle et internationale aboutie par le laboratoire de Woon-Hong Yeo à l'Institut de Technologie de la Géorgie a combiné l'électronique et la réalité virtuelle douces sans fil de cuir chevelu dans un système d'indice de masse corporelle qui permet à l'usager d'imaginer une action et de régler sans fil un fauteuil roulant ou une arme robotisée.

L'équipe, que les chercheurs inclus de l'université de Kent (Royaume-Uni) et d'université de Yonsei (république de Corée), décrit le système image image d'indice de masse corporelle de moteur neuf ce mois dans le tourillon a avancé la Science.

Le principal avantage de ce système à l'usager, comparé à ce qui actuel existe, est qu'il est doux et confortable pour s'user, et n'a aucun fil. »

Woon-Hong Yeo, professeur agrégé, école d'aspérule de George W. de l'industrie mécanique

Les systèmes d'indice de masse corporelle sont une technologie de rééducation qui analyse le cerveau d'une personne signale et traduit cette activité neurale en commandes, transformant des intentions en actions. La méthode non envahissante la plus courante pour acquérir ces signes est l'électroencéphalographie, l'EEG, qui exige type un capuchon encombrant de crâne d'électrode et une âme embrouillée des fils.

Ces dispositifs se fondent généralement fortement sur des gels et les pâtes à aider à mettre à jour le contact cutané, ont besoin de des temps d'installation considérables, sont généralement incommodes et inconfortables pour employer. Les dispositifs souffrent également souvent de l'acquisition de signe de pauvres due aux corps étrangers matériels de dégradation ou de mouvement - le « bruit » auxiliaire qui peut être provoqué par quelque chose comme le meulage de dents ou le clignotement d'oeil. Ce bruit apparaît dans les cerveau-caractéristiques et doit être filtré à l'extérieur.

Le système portatif Yeo conçu, électrodes imperceptibles intégrantes d'EEG de microneedle avec les circuits sans fil mous, offres améliorées signalent l'acquisition. Exactement la mesure de ces signes de cerveau est critique à déterminer quelles actions un usager veut exécuter, ainsi l'équipe a intégré une composante puissante d'algorithme et de réalité virtuelle d'apprentissage automatique pour relever ce défi.

Le système neuf a été vérifié avec quatre sujets humains, mais n'a pas été étudié avec les personnes handicapées encore.

« C'est juste une première démonstration, mais nous sommes captivés ce que nous avons vu, » de Yeo remarquable, directeur du centre du tech de la Géorgie pour les surfaces adjacentes Humain-Centrales et du bureau d'études sous l'institut pour l'électronique et la nanotechnologie, et un membre du petit institut pour la bio-ingénierie et les biosciences.

Paradigme neuf

L'équipe de Yeo a initialement introduit la surface adjacente molle et portable de cerveau-machine d'EEG dans une étude 2019 publiée dans l'intelligence informatique de nature. L'auteur important de ce travail, Musa Mahmood, était également l'auteur important du rapport de recherche neuf de l'équipe.

« Cette surface adjacente neuve de cerveau-machine emploie un paradigme entièrement différent, comportant des actions de moteur imaginées, telles que saisir avec l'un ou l'autre de main, qui libère le sujet de devoir regarder excessif des stimulus, » a dit Mahmood, un stagiaire de pH D. dans le laboratoire de Yeo.

Dans l'étude 2021, les usagers ont expliqué le contrôle précis des exercices de réalité virtuelle utilisant leurs pensées - leurs images de moteur. Les repères visuels améliorent le procédé pour l'usager et les chercheurs recueillant des informations.

« Les demandes virtuelles ont prouvé à être très utile, » Yeo a dit. « Ils accélèrent et améliorent l'engagement et l'exactitude d'usager. Et nous pouvions enregistrer l'activité continue et de haute qualité d'images de moteur. »

Selon Mahmood, les travaux futurs sur le système se concentreront sur optimiser l'emplacement d'électrode et l'intégration plus avancée de l'EEG basé sur stimulus, utilisant ce qu'ils ont appris des deux dernières études.

Source:
Journal reference:

Mahmood, M., et al. (2021) Wireless Soft Scalp Electronics and Virtual Reality System for Motor Imagery-Based Brain–Machine Interfaces. Advanced Science. doi.org/10.1002/advs.202101129.