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El nuevo motor imagen-basó intenciones de los giros del sistema de BMI en acciones

Un nuevo sistema de interfaz usable (BMI) de la cerebro-máquina podría perfeccionar la calidad de vida para la gente con la disfunción o la parálisis, incluso ésas del motor luchando con síndrome cerrado - cuando una persona no puede completo consciente pero moverse o comunicar.

Las personas multi-institucionales, internacionales de los investigadores llevados por el laboratorio de Woon-Hong Yeo en el Instituto de Tecnología de Georgia combinaron electrónica suave inalámbrica del cuero cabelludo y realidad virtual en un sistema de BMI que permite que el utilizador se imagine una acción e inalámbrico controle una silla de ruedas o una arma robótica.

Las personas, que los investigadores incluidos de la universidad de Kent (Reino Unido) y de la universidad de Yonsei (República de Corea), describen el nuevo motor imagen-basaron el sistema de BMI este mes en la ciencia avance gorrón.

La ventaja mayor de este sistema al utilizador, comparada a qué existe, es actualmente que es suave y cómodo desgastar, y no tiene ninguna alambres.”

Woon-Hong Yeo, profesor adjunto, escuela de la aspérula de George W. de la ingeniería industrial

Los sistemas de BMI son una tecnología de la rehabilitación que analiza el cerebro de una persona hace señales y traduce esa actividad de los nervios a los mandos, girando intenciones en acciones. El método no invasor más común para detectar esas señales es la electroencefalografía, EEG, que requiere típicamente un casquillo incómodo del cráneo del electrodo y una membrana enredada de alambres.

Estos dispositivos confían generalmente pesado en los geles y las pastas a ayudar a mantener el contacto de piel, requieren tiempos de montaje extensos, son generalmente incómodas e incómodas utilizar. Los dispositivos también sufren a menudo de la adquisición pobre de la señal debido a los artefactos materiales de la degradación o del movimiento - el “ruido ancilar” que se puede causar por algo como esmerilar de dientes o el centelleo del aro. Este ruido aparece en cerebro-datos y se debe filtrar fuera.

El sistema portátil Yeo diseñado, electrodos imperceptibles de integración de EEG del microneedle con los circuitos inalámbricos suaves, ofrece la adquisición perfeccionada de la señal. Exacto la medición de esas señales del cerebro es crítica a determinar qué acciones quiere un utilizador realizar, así que las personas integraron un componente del algoritmo de aprendizaje potente de máquina y de la realidad virtual para dirigir ese reto.

El nuevo sistema fue probado con cuatro temas humanos, pero no se ha estudiado con los individuos lisiados todavía.

“Esto es apenas una primera demostración, pero nos emocionan con qué hemos visto,” Yeo conocido, director del centro de la tecnología de Georgia para los interfaces Humano-Céntricos y de la ingeniería bajo el instituto para la electrónica y la nanotecnología, y pieza del instituto pequeno para la bioingeniería y la ciencia biológica.

Nuevo paradigma

Las personas de Yeo introdujeron originalmente el interfaz suave, usable de la cerebro-máquina de EEG en un estudio 2019 publicado en la inteligencia de máquina de la naturaleza. El autor importante de ese trabajo, Musa Mahmood, era también el autor importante del nuevo trabajo de investigación de las personas.

“Este nuevo interfaz de la cerebro-máquina utiliza un paradigma totalmente diverso, implicando acciones de motor imaginadas, tales como comprensión con cualquier mano, que libera el tema de tener que observar demasiado estímulos,” dijo a Mahmood, un pH. Estudiante de la D. en el laboratorio de Yeo.

En el estudio 2021, los utilizadores demostraron el mando exacto de los ejercicios de la realidad virtual usando sus pensamientos - sus imágenes del motor. Las señales de entrada visuales aumentan el proceso para el utilizador y los investigadores que recopilan la información.

“Las guías virtuales han demostrado ser muy útiles,” Yeo dijo. “Aceleran y perfeccionan el combate y la exactitud del utilizador. Y podíamos registrar actividad contínua, de alta calidad de las imágenes del motor.”

Según Mahmood, el trabajo futuro sobre el sistema se centrará en la colocación óptima del electrodo y una integración más avanzada de EEG estímulo-basado, usando lo que han aprendido de los dos estudios pasados.

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.