脳制御ロボットと神経人工装具を毎日使用することは、重度の運動障害に苦しむ人々にとって、ブレイン・マシン・インターフェース (BMI) の最も重要な約束です。 による新しい研究 テキサス大学オースティン校 ブレイン マシン インターフェース (心の活動を行動に変えるコンピューター システム) の一歩前進です。
この研究では、数人の運動障害者が車椅子を操作して、自分の考えを動きに変換することができました。 この研究は、手術に使用される非侵襲的な機器のためにも重要です。 車椅子.
国際研究チームを率いた、コックレル工学部のチャンドラファミリー電気およびコンピューター工学科の教授であるホセ・デル・R・ミランは、次のように述べています。 「私たちは、これらのタイプのデバイスのエンドユーザーになる人々が、自然環境でナビゲートできることを実証しました。 ブレインマシンインターフェースに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」
思考力のある車椅子の概念は、何年も研究されてきました。 それでも、ほとんどの取り組みは、車椅子がユーザーを制御するのではなく、障害のない人や刺激に依存しています。
この例では、四肢麻痺 (脊髄損傷により腕と脚を動かすことができない) を持つ XNUMX 人が、無秩序で自然な環境でさまざまな程度の成功を収めるために車椅子を操作しました。 インターフェースは彼らの 脳活動、そして機械学習アルゴリズムがそれを車椅子を操作するための指示に変換しました。
科学者たちは、 「これは、運動機能が制限された人々を支援できる、精神を動力とする車椅子の将来の商業化の可能性の兆候です。」
「この研究は、車椅子の操作に非侵襲的な器具が使用されているという点でも重要です。」
驚いたことに、科学者は参加者にデバイスを埋め込んだり、刺激を加えたりしませんでした。 参加者は、脳の電気的活動を記録する電極付きの帽子をかぶらなければなりませんでした。 脳波 （脳波）。 これらの電気信号は増幅されてコンピューターに転送され、各参加者の考えが行動に移されました。
XNUMX つの重要なダイナミクスが、研究の成功に大きく貢献しました。 XNUMX つ目は、ユーザー向けのトレーニング プログラムです。
椅子の動きを視覚化するテクニックは、手足を動かすことを学ぶのと同じ方法でユーザーに教えられました。 研究参加者の脳活動は、命令を出すと変化し、科学者はこれらの変化を監視することができました。
ロボット工学から借用した XNUMX 番目の貢献者。 周囲をよりよく把握するために、科学者たちは車椅子にセンサーを装備しました。 さらに、ロボット知能ソフトウェアを使用して、ユーザーのコマンドのギャップを埋めることで、車椅子が正確かつ安全に移動できるようにしました。
ミラン と, 「馬に乗るのとよく似ています。 ライダーは馬に左に曲がるか、ゲートに入るように指示できます。 しかし、馬は最終的に、それらのコマンドを実行するための最適な方法を見つけ出さなければなりません。」
プロジェクトのチーム メンバーには、イタリアのパドヴァ大学のルカ トニンが含まれます。 イギリスのエセックス大学のSerafeim Perdikis。 ドイツのルール大学ボーフムの Taylan Deniz Kuzu、Jorge Pardo、Thomas Armin Schildhauer、Mirko Aach、Ramón Martínez-Olivera。 スイスのエコール・ポリテクニック・フェデラル・ド・ローザンヌのバスティアン・オルセット。 スイスのバイオおよびニューロエンジニアリングのためのWyssセンターのKyuhwa Lee。
ジャーナルリファレンス：
- ルカ・トニン 他重度の四肢麻痺患者のための BMI 駆動車いすの操作方法の学習。 アイサイエンス。 DOI： 10.1016 / j.isci.2022.105418
