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O motor novo aparência-baseou intenções das voltas do sistema de BMI em acções

Um sistema de relação wearable novo (BMI) da cérebro-máquina poderia melhorar a qualidade de vida para os povos com deficiência orgânica do motor ou paralisia, mesmo aquelas esforçando-se com fechado-na síndrome - quando uma pessoa é inteiramente consciente mas incapaz de se mover ou se comunicar.

Uma equipe multi-institucional, internacional dos pesquisadores conduzidos pelo laboratório de Woon-Hong Yeo no Instituto de Tecnologia de Geórgia combinou a eletrônica macia sem fio do escalpe e a realidade virtual em um sistema de BMI que permitisse que o usuário imagine uma acção e controle sem fio uma cadeira de rodas ou um braço robótico.

A equipe, que os pesquisadores incluídos da universidade de Kent (Reino Unido) e de universidade de Yonsei (República da Coreia), descrevem o motor novo aparência-baseou o sistema de BMI este mês na ciência avançada jornal.

A vantagem principal deste sistema ao usuário, comparada ao que actualmente existe, é que é macio e confortável vestir, e não tem nenhuns fios.”

Woon-Hong Yeo, professor adjunto, escola da aspérula de George W. da engenharia mecânica

Os sistemas de BMI são uma tecnologia da reabilitação que analise o cérebro de uma pessoa sinalize e traduza essa actividade neural nos comandos, transformando intenções em acções. O método não invasor o mais comum para adquirir aqueles sinais é electroencefalografia, o EEG, que exige tipicamente um tampão incómodo do crânio do eléctrodo e uma Web tangled dos fios.

Estes dispositivos confiam geralmente pesadamente em geles e as pastas a ajudar a manter o contacto de pele, exigem tempos de instalação extensivos, são geralmente incómodas e incômodas usar-se. Os dispositivos igualmente sofrem frequentemente da aquisição deficiente do sinal devido aos produtos manufacturados materiais da degradação ou do movimento - o “ruído subordinado” que pode ser causado por algo como a moedura de dentes ou piscar do olho. Este ruído aparece nos cérebro-dados e deve ser filtrado para fora.

O sistema portátil Yeo projetado, eléctrodos imperceptíveis de integração do EEG do microneedle com circuitos sem fio macios, oferece a aquisição melhorada do sinal. Exactamente medir aqueles sinais do cérebro é crítica a determinar que acções um usuário quer executar, assim que a equipe integrou um componente do algoritmo de aprendizagem poderoso da máquina e da realidade virtual para endereçar esse desafio.

O sistema novo foi testado com quatro assuntos humanos, mas não foi estudado com indivíduos deficientes ainda.

“Esta é apenas uma primeira demonstração, mas nós somos excitados com o que nós vimos,” o Yeo notável, director do centro da tecnologia de Geórgia para relações Humano-Céntricas e da engenharia sob o instituto para a eletrônica e a nanotecnologia, e um membro do pequeno instituto para a tecnologia biológica e a ciência biológica.

Paradigma novo

A equipe de Yeo introduziu originalmente a relação macia, wearable da cérebro-máquina do EEG em um estudo 2019 publicado na inteligência de máquina da natureza. O autor principal desse trabalho, Musa Mahmood, era igualmente o autor principal do artigo de investigação novo da equipe.

“Esta relação nova da cérebro-máquina usa um paradigma totalmente diferente, envolvendo acções de motor imaginadas, tais como o agarramento com uma ou outra mão, que livra o assunto de ter que olhar demasiado estímulos,” disse Mahmood, um pH. Estudante do D. no laboratório de Yeo.

No estudo 2021, os usuários demonstraram o controle exacto de exercícios da realidade virtual usando seus pensamentos - sua aparência do motor. As sugestões visuais aumentam o processo para o usuário e os pesquisadores que recolhem a informação.

“Os alertas virtuais provaram ser muito úteis,” Yeo disse. “Aceleram e melhoram o acoplamento e a precisão do usuário. E nós podíamos gravar a actividade contínua, de alta qualidade da aparência do motor.”

De acordo com Mahmood, o trabalho futuro no sistema centrar-se-á sobre a colocação de aperfeiçoamento do eléctrodo e uma integração mais avançada do EEG estímulo-baseado, usando-se o que aprenderam dos últimos dois estudos.

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.