Мозг компьютерный: «Мозг-компьютерные» интерфейсы позволяют двигаться и говорить с помощью силы мысли

Содержание

«Мозг-компьютерные» интерфейсы позволяют двигаться и говорить с помощью силы мысли

Микрочип в коре мозга дает парализованному человеку возможность самостоятельно взять чашку кофе, а испытуемые в лаборатории играют в «Супер Марио», просто думая о движениях. О том, как это происходит, и о нейрокомпьютерных интерфейсах, разрабатываемых в НИУ ВШЭ, рассказала младший научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований Елизавета Окорокова в рамках проекта «Университет, открытый городу: Лекции молодых ученых Вышки в Культурном центре ЗИЛ».

Как устроены нейрокомпьютерные интерфейсы

Кэти Хатчинсон 15 лет назад попала в тяжелую автокатастрофу, из-за полученной травмы спинного мозга она оказалась полностью парализованной и лишилась речи. Много лет она провела недвижимой в инвалидном кресле, целиком завися от других людей. Но затем ученые из Университета Брауна начали разрабатывать «мозг-компьютерный» интерфейс, который позволил бы Кэти совершать мелкие движения с помощью роботизированной руки. В сенсомоторную кору ее мозга был внедрен микрочип, и в течение года Кэти училась управлять рукой-роботом силой мысли. Просто думая о том, что она двигает рукой, Кэти действительно двигала ею. Так, спустя 15 лет, она смогла самостоятельно взять и поднести к лицу термос с кофе и отпить из него.

По словам Елизаветы Окороковой, это был один из первых случаев, когда удалось восстановить моторные функции для полностью парализованного человека. На этом примере легко объяснить, что такое «мозг-компьютерный» интерфейс: это система, которая позволяет человеку управлять некой машиной (рукой-роботом, или инвалидным креслом, или гаджетом) с помощью сигналов своего организма (мозга). «Мозг-компьютерные» интерфейсы используются в клинических целях для восстановления пациентов, но не только. Здоровые люди хотят жить веселее и интереснее, поэтому крупные фирмы с помощью тех же технологий хотят разрабатывать различные гаджеты.

Как изучать мозг

Мозг — это «главный процессор» человека. Все функции мозга до сих пор не известны, ученые находятся лишь на пути к пониманию того, как и что он делает. Помимо собственно головного мозга ключевую роль играют центральная нервная система (добавляется спинной мозг) и периферическая нервная система, то есть нервы, а также органы зрения, обоняния и осязания. Человек рождается с фиксированным количеством нейронов (около 100 млрд). Эти клетки уникальны: они не восстанавливаются, зато могут друг с другом «общаться». Они объединяются в сети и сообщаются электронными импульсами — почти как в электрической цепи.

Есть два типа методов изучения мозга. Первый — инвазивный, путем изучения мозга изнутри во время операции или с помощью внедрения специального аппарат внутрь организма. Инвазивные методы хороши тем, что позволяют напрямую добраться до сигналов нервной системы и гораздо точнее их считывать. Но вскрывать мозг не всегда возможно и хочется. Тогда на помощь приходят неинвазивные методы. Среди них: электроэнцефалограмма (считывание электрических импульсов с поверхности головы), магнитная энцефалография (считывание магнитных полей с поверхности головы), МРТ (сканирование активности разных областей мозга), айтрекинг («слежение» за взглядом человека).

«Мозг-компьютерные» интерфейсы должны быть персонализированными. Нельзя просто перенести данные, полученные от одного человека, на другого пользователя и ожидать, что интерфейс сработает

Впрочем, самый известный широкой публике из неинвазивных методов — МРТ — не годится для создания «мозг-компьютерных» интерфейсов. Дело в том, что прибор для МРТ — слишком громоздкая конструкция, а интерфейс должен быть мобильным и портативным. Поэтому наиболее часто используется электроэнцефалограмма (ЭЭГ): ее устройство напоминает шапочку с электродами.

«Но на этом романтика заканчивается, — отмечает Елизавета Окорокова. — С помощью ЭЭГ вы получаете огромный массив данных, который нужно как-то обработать и отсеять лишние сигналы, чтобы понять, что же происходит».

Обработка данных ведется с помощью математических моделей. Нужные данные потом трансформируются и переносятся на интерфейс, который теперь может, например, «реконструировать» то или иное движение конечности.

Важный момент: «мозг-компьютерные» интерфейсы должны быть персонализированными. Нельзя просто перенести данные, полученные от одного человека, на другого пользователя и ожидать, что интерфейс сработает.

Как проводятся эксперименты

«Мозг-компьютерные» интерфейсы нуждаются в тестировании. Чтобы испытуемому во время экспериментов не было скучно, в лаборатории Вышки ему предлагают игровой формат. Например, силой мысли сыграть в «Супер Марио»: если испытуемый думает о правой руке, герой компьютерной игры бежит вправо, если о левой — налево. Проводят эксперименты и с «имитацией» большего количества движений: помимо рук добавляются ноги и даже язык.

Такие эксперименты, начинающиеся как игровые, в конечном счете востребованы в клиническом плане: управлять можно не только компьютерным персонажем, но и инвалидной коляской и другими приспособлениями, которыми пользуются пациенты с тяжелыми травмами. Эта система может позволить людям, лишившимся речи, общаться: их мысли будут трансформироваться во фразы.

Но что если проблема не в отказе спинного мозга и параличе, а в отсутствии какого-то органа чувств или конечности? Интерфейсы, способные заместить их, также разрабатываются в Вышке. В их основе — анализ сигналов миограммы (мышечной активности кисти руки и предплечья). Подробнее о проекте Елизаветы Окороковой и ее коллег, который должен привести к созданию интеллектуального протеза кисти, можно прочитать здесь.

Создан компьютерный интерфейс, позволяющий печатать взглядом со скоростью 60 букв в минуту

Печать взглядом со скоростью одной буквы в секунду стала реальностью — исследователи создали нейрокомпьютерный интерфейс, позволяющий это делать. Отдел науки «Газеты.Ru» рассказывает, каким образом можно связать взгляд и компьютер.

21 сентября 09:50

Нейрокомпьютерный интерфейс (НКИ) — изобретение не новое: соответствующие разработки начались еще в 1970-х годах в Калифорнийском университете. НКИ представляет собой систему, позволяющую головному мозгу человека обмениваться информацией с компьютером. Такие системы могут передавать информацию либо в одну сторону (мозг — компьютер или компьютер — мозг), либо обмениваться с человеком данными в обоих направлениях.

Подобные системы играют огромную роль в повышении качества жизни людей, страдающих различными заболеваниями: они могут имитировать сетчатку глаза и восстанавливать зрение при помощи электронного имплантата, давать парализованному человеку возможность управлять курсором на экране компьютера, набирать текст при помощи взгляда или даже контролировать действия имитирующего ту или иную конечность робота.

Если нейрокомпьютерный интерфейс соединить, например, с очками дополненной реальности, то человек сможет взглядом управлять освещением в комнате, переключать каналы телевизора и даже связываться с врачом.

НКИ может быть инвазивным — в этом случае в мозг пациента вживляется микрочип, который воспринимает электрические сигналы, испускаемые нейронами мозга во время передачи информации, а также неинвазивным. В этом случае на голове человека закрепляются электроэнцефалографические электроды, которые фиксируют вызванные потенциалы — электрическую реакцию мозга на внешние раздражители. Эти сигналы передаются компьютерному интерфейсу, который действует в соответствии с полученными командами.

Одной из способностей нейрокомпьютерного интерфейса является передача мозгу визуальной информации. Благодаря этому человек может печатать при помощи взгляда — правда, не очень быстро. Один из наиболее известных неинвазивных интерфейсов такого типа — он называется Р300 speller —

позволяет своему владельцу набирать пять символов в минуту, скорость передачи информации при этом составляет около 0,5 бит в секунду. Если для выполнения той же задачи используется НКИ инвазивного типа, процесс происходит немного быстрее — скорость передачи данных возрастает до 1,7–2,4 бит в секунду.

Журнал Proceedings of the National Academy of Sciences опубликовал статью группы китайских и американских исследователей, возглавляемой Сяоганом Чэнем из Университета Цинхуа.

Ученые сумели разработать неинвазивный нейрокомпьютерный интерфейс, позволяющий человеку печатать взглядом со скоростью от 50 до 60 символов в минуту.

В экспериментах приняли участие 18 человек в возрасте от 22 до 29 лет, средний возраст испытуемого составил 25 лет. Оборудование для опыта представляло собой специальный экран, разделенный на 40 клеток. В них были написаны 26 букв английского алфавита, 10 цифр от нуля до девяти, а еще четыре клетки были отведены под знаки препинания, пробел и клавишу backspace, которая позволяет стирать ошибочно введенную букву. Каждая клетка экрана испускала мерцание на определенной частоте, издавая таким образом присущий только ей сигнал.

В ходе первого опыта людей учили работать с интерфейсом, указывая, на какой букве следует сфокусировать взгляд, при этом компьютер испускал звуковой сигнал, когда ему удавалось «понять», куда смотрит испытуемый.

Второй эксперимент предназначался для того, чтобы человек при помощи взгляда напечатал фразу «High speed BCI» («Высокоскоростной НКИ»), при этом людям на это давалось три попытки. Каждый человек переводил взгляд с одной буквы на другую, задерживаясь на каждом символе в течение 0,5–1 секунды. Мерцание, испускаемое каждой клеткой, заставляло головной мозг по-разному реагировать на буквы. Закрепленные на голове участников эксперимента электроэнцефалографические электроды считывали электрический сигнал мозга и передавали его на интерфейс. Когда компьютер «понимал», на какую букву смотрит человек, он издавал световой сигнал и печатал символ на экране.

Скорость набора текста существенно

превысила все предыдущие достижения нейрокомпьютерных интерфейсов, составив 50 символов в минуту (средняя скорость передачи информации — 4,45 бит в секунду) в первом эксперименте и 60 символов в минуту во втором (средняя скорость передачи данных — 4,50 бит в секунду). В целом минимальная скорость передачи данных составила 3,33, а максимальная — 5,25 бит в секунду.

Авторы исследования акцентируют внимание на том, что количество ошибок, допущенных испытуемыми, было совсем незначительно: в 91% случаев опечаток не было вовсе. Одиннадцать человек сумели все три раза напечатать требуемое словосочетание без единой ошибки, а вот один испытуемый опечатался семь раз — после каждой ошибки он успешно пользовался клавишей backspace и стирал последний символ.

Ученые утверждают, что созданный ими нейрокомпьютерный интерфейс — удобный в использовании и позволяющий печатать около 12 слов в минуту — будет полезен для многих людей, страдающих от паралича или сопровождающихся им болезней.

Статья, описывающая принцип работы нового интерфейса, была опубликована в журнале PNAS 20 октября. Вечером того же дня сразу несколько изданий опубликовали краткие новостные заметки, в которых говорилось, что китайские ученые создали

первое в мире устройство, «способное переводить мысли человека в слова» и «распознавать сигналы головного мозга и интерпретировать их в звуки». Говорилось также о создании «прибора, который умеет распознавать те буквы и слова, о которых мы думаем в то время, когда мы говорим вслух или про себя»,

а также «устройства, которое наделено свойством извлечения звуков речи в тот момент, когда идет смена электрической активности головного мозга человека». Помимо этого, все издания единогласно утверждали, что автор изобретения — профессор Сяоган Чень из Университета Тсиньхуа.

В действительности изобретение исследовательской группы Сяогана Чэня — не первое в мире устройство такого рода. Разработка нейрокомпьютерных интерфейсов началась еще в 1970-х годах, и в настоящее время они активно используются пораженными различными недугами людьми.

Синтезаторы речи — устройства, переводящие образы или печатный текст в звуки, — также уже изобретены: все, кто интересуется выступлениями физика-теоретика Стивена Хокинга, страдающего от бокового амиотрофического склероза, могли слышать, как этот прибор работает.

А вот описанный китайскими учеными интерфейс печатает текст, а не озвучивает его — так же, как и его более медленный предшественник Р300 speller. Распознает он не «буквы и слова, о которых мы думаем», а воспринимает реакцию мозга на мерцание отдельных участков специального монитора — читать человеческие мысли ни один прибор, к сожалению или к счастью, пока не способен.

Кроме того, Университета Тсиньхуа в Китае не существует, а вот название пекинского Университета Цинхуа дословно переводится как «благородный» или «изящный» университет.

Мозг можно присоединить к компьютеру через USB – Наука – Коммерсантъ

Андрей Баранов

Нейрокомпьютерный интерфейс, он же — интерфейс "мозг-компьютер" (НКИ, ИМК, brain-computer interface, BCI) позволяет осуществлять прямой обмен информацией между мозгом человека и электронными системами. Обычная электроэнцефалограмма используется тогда не для диагностики, а для преобразования электрического потенциала мозга в команды для компьютера.

Это позволяет людям с ограниченными физическими возможностями управлять, к примеру, своей инвалидной коляской или домашним роботом силой мысли. Да и вполне здоровые могут осуществлять поиск в интернете с помощью сигналов, передаваемых из мозга в мышь, освободив руки.

Помимо неинвазивного метода фиксации мозговых импульсов с помощью энцефалограммы существует и технология, когда в тело внедряются электроды, непосредственно воспринимающие импульсы отдельных групп нейронов. Широко известны эксперименты группы Мигеля Николекиса, в которых обезьяна через введенные в мозг электроды управляла искусственной рукой, — что приближает к разработке управляемых протезов для человека. Но чаще нейрокомпьютерный интерфейс задействован для управления компьютерной системой, а не отдельными устройствами, и взаимодействует с центральной нервной системой, а не с периферийными нервами или, например, с мимическими мышцами, как обычные нейропротезы.

Поскольку компьютеризировать сейчас возможно практически любое устройство, то умение сгенерировать мысленным усилием сигнал необходимой частоты позволяет не только передвигать курсор по экрану, но и выбирать с его помощью буквы на виртуальной клавиатуре. То есть, потренировавшись, можно обойтись без использования природных каналов связи с головным мозгом. С помощью анализа энцефалограммы можно выделить потенциалы, возникающие при инициации двигательных центров коры мозга, предшествующие реальному выполнению команды; даже незначительные отклонения электрического потенциала могут быть выявлены, обработаны и использованы для передачи информации компьютеру. Обычно используют многоканальные системы отведения потенциалов, для чего на голову пациента надевается специальный шлем. Через усилитель и USB-порт сигнал идет на компьютер, с экрана которого осуществляется и обратная связь — пациент видит результаты своих умственных усилий.

Современные разработки в этой области нацелены на широкий спектр применения НКИ — от определения степени усталости водителей и летчиков до измерения умственной нагрузки и стрессоустойчивости учащихся. Не только вождение инвалидами колясок, но и коррекция утраченного зрения, эффективное управление биопротезированными конечностями, все это становится возможным по мере развития нейрокомпьютерного интерфейса.

Существует еще одна обширная сфера, где НКИ может быть востребован — компьютерные игры. Усилием воли можно играть в Тетрис. Эти игры могут быть и коллективными, а принципы, используемые в них, подходят для управления более серьезными устройствами — например, роботами или беспилотниками.

Неудивительно, что если в начале девяностых годов проблемами НКИ занималось лишь несколько лабораторий, то уже в нулевых подобные группы исчислялись десятками. Евросоюз, американские исследовательские учреждения, такие как Национальный институт здоровья, выделяют миллионы долларов на разработки адаптивных, самообучающихся, инвазивных и неинвазивных НКИ-систем. Российские разработки, в которых участвуют ученые из МГУ, Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии и других организаций, занимают достойное место в мировом потоке таких исследований.

Ученые выяснили, что компьютерные игры и интернет замедляют развитие мозга ребенка - Наука

ВАШИНГТОН, 10 декабря. /ТАСС/. Головной мозг детей, проводящих многие часы перед экраном компьютера за играми и в интернете, замедляется в своем развитии. К такому выводу пришли специалисты Национальных институтов здравоохранения США (NIH), завершившие многолетнее исследование, о результатах которого сообщил американский телевизионный канал CBS.

Обратная сторона научно-технического прогресса

Уже первые результаты работы ученых, изучавших функциональное состояние головного мозга детей с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ), показали, что у подопечных, длительное время проводящих перед экранами смартфонов, мониторов, перед компьютерами, позволяющими участвовать в самых технически "продвинутых" играх, наблюдаются изменения в структуре тканей мозга.

Как считает один из руководителей проекта, доктор Гайа Доулинг, данные МРТ обследуемых детей свидетельствуют об истончении коры головного мозга, самого чувствительного образования, реагирующего на поступающие извне сигналы и отвечающего за интеллектуальное развитие человека.

Раннее развитие или преждевременное старение?

Истончение коры мозга у детей из группы риска свидетельствует о преждевременном старении этой области мозга, отмечают исследователи, что вступает в противоречие с предназначением широкого спектра гаджетов, призванных способствовать ускоренному интеллектуальному развитию подрастающего поколения.

"Пока никто не может точно сказать, что выявленные изменения в коре являются только следствием многочасовых бдений детей за экранами, - констатируют ученые. - Но одно очевидно: мозг настолько хрупкое образование, что чрезмерная нагрузка на него не проходит даром".

Цепная реакция

Параллельные исследования, проводимые под руководством доктора Кара Багота, показали, что у увлекающихся гаджетами детей наблюдается видимое повышение в крови и мозговой жидкости дофамина - "гормона удовольствия". Эти результаты были получены при обследовании группы детей во время их длительного пребывания в соцсети Instagram.

При повышенном содержании в крови дофамина возможны как психические, так и физические расстройства, отмечают ученые. В любом случае длительный выброс этого нейрогормонального вещества может стать причиной развития шизофрении и других психических заболеваний, а также привести к нарушению функционирования таких важных органов, как надпочечники, почки, печень.

Иследования проводились в 21 научно-исследовательском центре NIH, специалисты которых изучали состояние головного мозга 4,4 тыс. детей в возрасте от 9 до 10 лет.

Проект "Человеческий мозг" | Euronews

Можно ли создать мыслительный аппарат - компьютер, который будет подражать человеческому мозгу? В этом заключается цель ученых, участвующих в "Проекте "Человеческий мозг". Возможно ли это? Узнаем об этом больше.

Ученые давно мечтали понять все тайны человеческого мозга и создать его компьютерный двойник. 10-летний "Проект "Человеческий мозг", финансируемый Евросоюзом, дает им такую возможность. Для начала они изучают реальные вещи.

**Разрезать мозг для науки

**

"Если вы хотите углубиться в клеточные детали и увидеть морфологию клеток, их связи, вам нужно разрезать мозг - это то, что мы здесь делаем", - говорит научный руководитель "Проекта "Человеческий мозг" Катрин Амунтс.

Лаборатория в Юлихском исследовательском центре - одно из немногих мест в мире, оборудованных аппаратом нарезки мозга в научных целях. Мозг нарезают на 7000 ломтиков, а затем сканируют на компьютер. Последующая компьютерная реконструкция мозга - очень сложная задача:

Катрин Амунтс: "Во время нарезки мы очень часто разрезали клетки на две части. И когда мы хотим провести трехмерную реконструкцию этих секций, мы должны найти два соответствующих элемента клетки, которые были разделены. Поскольку клеток очень много, это действительно сложная задача".

Суперкомпьютеры и человеческий мозг

Исследователи используют суперкомпьютер для обработки петабайт данных сканирования мозга. Однако даже эта гигантская машина сталкивается с ограничениями при копировании бесчисленных уголков человеческого разума.

Дир Плейтер, "Проект "Человеческий мозг", компьютерный эксперт: "Вам действительно нужны самые большие компьютеры, которые только есть в мире, чтобы имитировать крошечную часть нашего мозга".

Нарезка и сканирование являются ключевыми шагами в попытке понять человеческий мозг. Но если вы хотите создать его копию, почему бы не создать компьютер, который сможет справиться с этой задачей?

В университете Берна, команда "Проекта "Человеческий мозг" работает над новым типом "мыслящей машины", так называемым "нейроморфным компьютером". Их кремниевые чипы обладают молниеносной скоростью и имитируют строение мозга.

Михай Петровичи, нейроученый, Университет Берна: "Нейроморфный - это как нейронный. Вы берете физику нейронов, копируете ее в кремниевые каналы и получаете массив из 200 тысяч нейронов, которые ведут себя как нейроны в мозге, но в 10 тысяч раз быстрее".

Этот вид вычислений все еще находится в зачаточном состоянии, так что устройства, созданные в Гейдельберге, не умнее мухи. Тем не менее физики настроены оптимистично - их работа может проложить путь к созданию интеллекта сверхчеловеческого уровня.

Михай Петровичи: "Когда однажды мы сможем масштабировать эти вещи до размеров мозга и поймем его строение, тогда мы получим когнитивные агенты, которые будут действовать в тысячи раз быстрее, чем когнитивные агенты от плоти и крови сидящих за этим столом".

Однако нейробиологи предостерегают от излишнего оптимизма и завышенных ожиданий в отношении результатов проекта.

Катрин Амунтс: "Речь не идет об эксперименте, который бы сказал нам, что эта искусственная сеть, например, развивает сознание. Так что существуют глубокие философские, технические и базовые нейронаучные вопросы, которые нам предстоит решить".

Исследователи не рассчитывают получить ответы на все вопросы к 2023 году, когда "Проект "Человеческий мозг" завершится. Чего они надеются добиться - это значительных успехов в понимании сложнейшего из всех компьютеров, который расположен в наших головах.

Нейроинтерфейс: управлять силой мысли

Нейроинтерфейс делает возможным то, что еще недавно считалось фантастикой – обмен информацией между мозгом и внешним устройством, то есть управление объектами силой мысли. В России есть несколько организаций, которые плотно занимаются изучением данной технологии. Уже в этом году нейроинтерфейс планирует выпустить в продажу концерн «Автоматика» Госкорпорации Ростех.

О том, как управлять реальностью силой мысли, об истории данной технологии и современных разработках – в нашем материале.

Нейроинтерфейс: посредник между мозгом и компьютером

Нейроинтерфейс (или интерфейс «мозг – компьютер») – так называется устройство для обмена информацией между мозгом и внешним устройством. В качестве объекта управления может выступать не только компьютер, но и любое другое электронное устройство: квадрокоптер, система «умного дома», промышленный робот или боевой дрон, экзоскелет и даже искусственные органы чувств.

Медицина на данный момент является основной областью применения нейроинтерфейсов. Здесь интерфейс «мозг – компьютер» открывает новые возможности в области протезирования и реабилитации инвалидов с различными моторными нарушениями. Например, после инсульта многие пациенты не могут говорить. В этой ситуации нейроинтерфейс выступает умным посредником между мозгом и внешней реальностью, единственным средством общения.

Парализованные пациенты с помощью такого устройства могут управлять протезом и инвалидной коляской или даже механическим экзоскелетом. Пожалуй, самое лучшее наглядное доказательство фантастических возможностей этой технологии произошло в 2014 году. Тогда Чемпионат мира по футболу в Бразилии открыл ударом по мячу Джулиано Пинто – человек с параличом нижних конечностей. Сделал он это с помощью экзоскелета, управляемого силой мысли.


Нейроинтерфейсы уверенно входят в повседневную жизнь и расширяют области использования. Сегодня к технологии «мозг – компьютер» начинает проявлять интерес не только медицина, но и развлекательная отрасль с ее компьютерными «игрушками», промышленное производство, устройства «умного дома», роботехника.

Согласно исследованию Allied Market Research, рынок интерфейсов «мозг – компьютер» растет опережающими темпами и уже в 2020 году составит порядка 1,46 млрд долларов.

История отношений «мозг – компьютер»

Можно сказать, что история интерфейса «мозг – компьютер» насчитывает более ста лет. Еще в 1875 году, задолго до изобретения самого компьютера, английский физиолог и хирург Ричард Кэтон обнаружил электрические сигналы на поверхности мозга животного. В 50-е годы прошлого века появился первый нейроинтерфейс. Им принято считать Stimoceiver – электродное устройство, которое управлялось по беспроводной сети с помощью FM-радио. Оно было изобретено испанским и американским ученым Хосе Дельгадо и испытано в мозге быка. Демонстрация возможностей нового устройства была очень эффектной – на арене для корриды. Дельгадо вышел против быка, а когда тот побежал на него, нажал кнопку на пульте управления – впервые удалось изменить направление движения животного с помощью нейроинтерфейса.


В 1998 году был внедрен первый нейроинтерфейс в мозг человека. Пациентом стал американский художник и музыкант Джонни Рей. Думая или представляя движения рук, Рей управлял курсором на экране компьютера.

Но настоящий прорыв случился несколько лет назад, когда появились достаточно мощные компьютеры и новые алгоритмы. Если раньше можно было расшифровывать только самые простые намерения, например, хочет человек пошевелить правой рукой или левой, то современный нейроинтерфейс может управлять даже отдельными пальцами протеза руки. Для этого нужно внедрить на участке мозга, отвечающем за движение рук, более 100 электродов.

Как это работает: не телепатия и не телекинез

Конечно, новые технологии предоставили новые невероятные возможности в этой сфере, но принципиальная идея нейроинтерфейса такая же, как и полвека назад. В интерфейсе «мозг – компьютер» нет ничего мистического: технология позволяет регистрировать электрическую активность мозга и преобразовывать ее в команды для внешних устройств.

«Это не телепатия и не телекинез: в нейроинтерфейсах мысленные команды человека расшифровываются по записи электрической активности его мозга, или электроэнцефалограммы. Той самой, которую записывают в каждой поликлинике», – объясняет психофизиолог Александр Каплан, завлабораторией нейрофизиологии и нейроинтерфейсов биологического факультета МГУ. 

Считывание сигналов мозга производится с помощью инвазивных (вживляемых в мозг пациента) датчиков или неинвазивных датчиков, которые регистрируют ЭЭГ с поверхности головы.

Итак, для инвазивного нейроинтерфейса требуется операция: электроды вживляются прямо в кору мозга. Выглядят они как маленькая пластинка, примерно пять на пять миллиметров, которая покрыта сотнями иголочек-электродов. Они регистрируют электрическую активность отдельных нервных клеток в том месте, куда внедрены. Такие датчики отличаются более сильным сигналом, однако инвазийное вмешательство сопряжено с последствиями для здоровья человека. Даже отличные характеристики датчиков нового поколения могут вызвать ряд проблем: риск воспалений, необходимость повторной имплантации из-за отмирания нейронов и даже такие необъяснимые последствия, как эпилепсия. Поэтому такие интерфейсы используют в крайних случаях, для тяжелобольных пациентов, которым не могут помочь другие методы.

Неинвазивный нейроинтерфейс не предполагает вторжения в организм – электроды прикрепляют к коже головы. Несмотря на то что мозг располагается глубоко в черепе, электрические поля, создаваемые нервными клетками, улавливаются электродами на поверхности головы. Этот метод уже давно применяется при снятии электроэнцефалографии. С использованием нейрогарнитуры возможно построить интерфейс «мозг – компьютер», обеспечивающий точность распознавания команд пользователя до 95%. 


В свою очередь, неинвазивные нейроинтерфейсы могут быть на «мокрых» и «сухих» электродах. В первом случае электроды с подушечками нужно смачивать и лишь затем прикреплять к голове. Как известно, жидкость служит проводником электричества и облегчает снятие данных. Однако у такого метода есть недостатки, и это не только мокрые волосы.

Нейроинтерфейсы на сухих электродах выглядят в виде шлема, который можно легко надеть без какой-либо дополнительной помощи и подготовки. Специальные электроды не требуют использования электропроводящего геля, при этом высокое качество регистрируемого сигнала обеспечивает система активного подавления помех. К примеру, подобный нейроинтерфейс разработал концерн «Автоматика» Госкорпорации Ростех.

BrainReader российского производства

Предсерийный образец шлема-нейроинтерфейса в прошлом году был представлен на выставке БИОТЕХМЕД. Над созданием технологии работал Институт электронных управляющих машин (ИНЭУМ) им. И.С. Брука, входящий в состав концерна «Автоматика».

В разработке реализован механизм адаптивной цифровой обработки электрической активности мозга и неинвазивный метод снятия данных на основе сухих электродов.

Одно из главных преимуществ – удобство применения. Интерфейс встроен в специальный шлем, который можно легко снять и надеть любой человек без дополнительной помощи. Сухие электроды не нужно смачивать электропроводящим гелем. 


Точность обработки сигнала при этом не падает даже в местах большого скопления людей, в транспорте, в окружении большого числа передающих устройств. Специально для этого была создана программно-аппаратная платформа, обрабатывающая сигналы и «очищающая» их от помех. Электроды нейроинтерфейса – это, фактически, антенна, которая ловит весь эфир. При этом сигналы, идущие от мозга, слабее естественного шума. Специальный алгоритм обработки этих сигналов является одной из ключевых особенностей отечественной разработки.

Ожидается, что шлем-нейроинтерфейс выпустят в продажу уже в 2019 году. При этом «Автоматика» планирует вывести новинку и на международный рынок, под названием BrainReader. Как считают эксперты, устройство имеет хороший экспортный потенциал. Ближайший по характеристикам конкурент – американская нейрогарнитура – стоит примерно в три раза дороже.

Концерн «Автоматика» уже приступил к получению разрешительной документации для выхода на рынки стран Азии. Предложения от азиатских компаний, в частности из Индонезии и Малайзии, о дистрибуции BrainReader поступили по результатам участия в выставке Medlab AsiaPacific & Asia Health 2019, где возможности российского устройства вызвали большой интерес. 

почему не получается создать компьютерную модель мозга :: Мнение :: РБК

Кроме того, критиковалось распределение ресурсов — львиная доля денег оставалась в Лозаннской школе, которая строила инфраструктуру, а партнерские проекты, которые должны были поставлять данные о мозге для включения в нее, недофинансировались. В 2015 году внешние аудиторы отстранили от руководства Маркрама и полностью сменили правление. К репутации ученого вообще есть вопросы: принадлежащее ему научное издательство Frontiers Media упрекали в неразборчивости — там выпускались журналы, публиковавшие, например, сфабрикованные статьи о вреде прививок.

Пока не удалось смоделировать даже мозг грызуна. В 2015 году в качестве промежуточного итога своей работы Blue Brain Project опубликовал статью, описывающую модель 30 тыс. нейронов крысы — это где-то 0,15% ее мозга, и критики посчитали результат бесполезным: «Будет у вас мозг в компьютере, а раньше был мозг в черепе — и что это скажет?» Это уже возражения против самой идеи, а не метода реализации. Не нужно создавать буквальную копию реальности, наука работает иначе. В конце концов химикам, чтобы понимать, как взаимодействуют те или иные соединения, не нужна модель всех участвующих в процессе молекул.

Читайте на РБК Pro

Политическая инерция

Тем не менее идея оказалась слишком привлекательной — схожие инициативы были запущены в США (BRAIN Initiative) и Китае. Сам Human Brain Project продолжает работу, хотя и в скорректированном виде. Да и сам Маркрам не пострадал от того, что не сдержал данное десять лет назад обещание, отмечает в своей «юбилейной» колонке один из самых влиятельных американских научных журналистов Эд Йонг.

Научная политика вынуждена играть в кости с деньгами налогоплательщиков — результаты исследований непредсказуемы, а выбрать приоритеты (то есть выделить деньги) нужно заранее. Эта проблема сказалась и на втором флагманском проекте «Горизонтов 2020»: он посвящен графену, который, несмотря на Нобелевскую премию Андрею Гейму и Константину Новоселову в 2010 году и многообещающие прогнозы, так и не нашел толком практического применения. Никто не виноват, так оказалась устроена природа, но объяснить это очень непросто.

К тому же отвечающие за распределение бюджета политики не склонны признавать свои ошибки, чтобы не подставиться под удары оппонентов. А самой науке при демократии приходится быть sexy — нужно, чтоб обычный человек понял, на что идут деньги. Отсюда и приверженность TED-идеям, которые всем ясны, пусть и не всегда точно. Экспертное мнение приносится в жертву возможности хорошей популяризации. В ситуации с Human Brain Project, возможно, лучшим решением было бы закрыть его еще в 2014-м — если красивую и понятную для массового зрителя идею забраковало такое количество ученых, это о многом говорит. Однако система управления, убрав Маркрама, справилась только с одной проблемой — человеческим фактором. На более радикальные шаги политической воли не было, поэтому проект продолжается. Он, конечно, не приносит большого вреда: как и требовали авторы письма в Еврокомиссию, средства перераспределены между участниками консорциума, и десятки небольших групп реализуют достаточно интересные и полезные проекты. Например, они занимаются каталогизацией клинических данных о болезнях мозга, картированием мозга, изучением его когнитивных функций. Однако, скорее всего, эти задачи можно было бы решать и без создания гигантского европейского проекта.

Определение интерфейса компьютер-мозг - Глоссарий по информационным технологиям Gartner

Название компании Страна UNITED STATESUNITED KINGDOMCANADAAUSTRALIAINDIA ------ AfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика theCook IslandsCosta RicaCôte D'IvoireCroatiaCubaCuraçaoCuraçaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial ГвинеяЭритреяЭстонияЭфиопияФолклендские острова (Мальвинские острова) Фарерские островаФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные территорииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарствоГрецияГренландияГренадаГваделупа-ГуамГватемалаГерна Бисау, Гайана, Гаити, Херд, острова Макдональд.HondurasHong KongHungaryIcelandIndonesiaIran, Исламская Республика ofIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Корейская Народно-Демократическая Республика ofKorea, Республика ofKuwaitKyrgyzstanLao Народная Демократическая RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, бывшая югославская Республика ofMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты ofMoldova, Республика ofMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestine, Государственный ofPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint BarthélemySaint Елены, Вознесения и Тристан-да-Кунья, Сент-Китс и Невис, Сент-Люсия, Сент-Мартен (Французская часть), Сен-Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Томе и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSerbia и MontenegroSeychellesSierra LeoneSingaporeSint Маартен (Голландская часть) SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwanTajikistanTanzania, Объединенная Республика ofThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks и Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабские EmiratesUnited Штаты Экваторияльная Острова УругвайУзбекистан ВануатуВатикан Венесуэла, Боливарианская Республика Вьетнам Виргинские острова, Британские Виргинские острова, U.С.Уоллис и Футуна, Западная Сахара, Йемен, Замбия, Зимбабве.

Компьютерное оборудование - Компьютерный мозг

  • 32 ГБ DDR4 2666 МГц SODIMM

    32 ГБ DDR4 2666 МГц SODIMM

    Продавец
    Kingston Technology

    Обычная цена
    163 доллара.99

    Цена продажи
    163,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Микрон DDR4 RDIMM

    Микрон DDR4 RDIMM

    Продавец
    Ключевой

    Обычная цена
    111 долларов.99

    Цена продажи
    111,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • SkipDr DVD и CD

    Пропускной DVD и CD

    Продавец
    Allsop

    Обычная цена
    19 долларов.99

    Цена продажи
    19,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Комплект iPad Classroom Combo Bundle

    Комбинированный комплект для iPad для занятий в классе

    Продавец
    Logitech Core

    Обычная цена
    108 долларов США.99

    Цена продажи
    108,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • USB-C - Aux Audio 3,5 мм

    USB-C до 3.5 мм Aux Audio

    Продавец
    Visiontek

    Обычная цена
    14,99 $

    Цена продажи
    14,99 $ распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • HUXTON 11.РУКАВ ДЛЯ НОУТБУКА 6 ДЮЙМОВ

    РУКАВ ДЛЯ НОУТБУКА HUXTON 11,6 "

    Продавец
    Case Logic

    Обычная цена
    20,99 долл. США

    Цена продажи
    20,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Вертикальная мышь Lenovo

    Вертикальная мышь Lenovo

    Продавец
    Lenovo

    Обычная цена
    50 долларов.99

    Цена продажи
    50,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Твердотельный накопитель Extreme Pro 500 ГБ

    Extreme Pro SSD 500 ГБ

    Продавец
    SanDisk

    Обычная цена
    197 долларов.99

    Цена продажи
    197,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • MX Master 3 Wrls для Mac Gry

    MX Master 3 Wrls для Mac Gry

    Продавец
    Logitech Core

    Обычная цена
    121 доллар.99

    Цена продажи
    121,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Карта Ultra SDHC 64 ГБ

    Карта Ultra SDHC 64 ГБ

    Продавец
    SanDisk

    Обычная цена
    24 доллара.99

    Цена продажи
    24,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Карта Ultra SDHC 32 ГБ

    Карта Ultra SDHC 32 ГБ

    Продавец
    SanDisk

    Обычная цена
    17 долларов.99

    Цена продажи
    17,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Максимальная выносливость microSD 64 ГБ

    Max Endurance microSD 64 ГБ

    Продавец
    SanDisk

    Обычная цена
    32 доллара.99

    Цена продажи
    32,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Максимальная выносливость microSD 32 ГБ

    Max Endurance microSD 32 ГБ

    Продавец
    SanDisk

    Обычная цена
    19 долларов.99

    Цена продажи
    19,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • От размера до 3,5 мм, AuxAdapterBlk

    Lghtng до 3.5ммAuxAdapterBlk

    Продавец
    Компьютерный мозг

    Обычная цена
    16,99 долл. США

    Цена продажи
    16,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • ТС Таргус THZ895

    ТС Targus THZ895

    Продавец
    Lenovo

    Обычная цена
    31 доллар.99

    Цена продажи
    31,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • ТС Таргус THZ894

    ТС Targus THZ894

    Продавец
    Lenovo

    Обычная цена
    31 доллар.99

    Цена продажи
    31,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Nintendo microSD 128 ГБ

    Nintendo microSD 128 ГБ

    Продавец
    SanDisk

    Обычная цена
    45 долларов.99

    Цена продажи
    45,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Твердотельный накопитель Extreme Pro 1 ТБ

    Extreme Pro SSD 1 ТБ

    Продавец
    SanDisk

    Обычная цена
    381 доллар США.99

    Цена продажи
    381,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • G RAID SHUTTLE 8 48 ТБ

    G RAID SHUTTLE 8 48 ТБ

    Продавец
    Sandisk Professional

    Обычная цена
    4431 долл. США.99

    Цена продажи
    4 431,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • PlayGlowRechgClrChgBTSpkr

    PlayGlowRechgClrChgBTSpkr

    руб.

    Продавец
    iHome

    Обычная цена
    39 долларов.99

    Цена продажи
    39,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Ультра microSD 200 ГБ

    Ультра microSD 200 ГБ

    Продавец
    SanDisk

    Обычная цена
    54 доллара.99

    Цена продажи
    54,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

Используйте стрелки влево / вправо для навигации по слайд-шоу или проведите пальцем влево / вправо при использовании мобильного устройства

принтеров и сканеров - Компьютерный мозг

  • Блок формирования изображения 520Z

    Блок формирования изображения 520Z

    Продавец
    Lexmark

    Обычная цена
    54 доллара.99

    Цена продажи
    54,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Золото на розовой атласной ленте

    Золото на розовой атласной ленте

    Продавец
    Brother International

    Обычная цена
    13 долларов.99

    Цена продажи
    13,99 $ распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Лента Васи Ассортимент 3PK

    3PK Ассортимент ленты Washi

    Продавец
    Brother International

    Обычная цена
    25 долларов.99

    Цена продажи
    25,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Лента 3PK Ассортиментная

    Лента ассортиментная 3ПК

    Продавец
    Brother International

    Обычная цена
    25 долларов.99

    Цена продажи
    25,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Белый на черной ленте васи

    Белый на черной ленте васи

    Продавец
    Brother International

    Обычная цена
    12 долларов.99

    Цена продажи
    12,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Черный на фиолетовой цветочной ленте

    Черный на фиолетовой ленте с цветочным рисунком

    Продавец
    Brother International

    Обычная цена
    13 долларов.99

    Цена продажи
    13,99 $ распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • CS720 Лоток на 550 листов

    CS720 Лоток на 550 листов

    Продавец
    Lexmark

    Обычная цена
    335 долларов.99

    Цена продажи
    335,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • T812 Голубой высокой емкости

    T812 Голубой высокой емкости

    Продавец
    Epson America Print

    Обычная цена
    35 долларов.99

    Цена продажи
    35,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Epson DS575WII Wrls DocScanner

    Epson DS575WII Wrls DocScanner

    Продавец
    Epson America Print

    Обычная цена
    458 долларов.99

    Цена продажи
    458,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Тонер-картридж Dell 1320c Mag, 2000 пг.

    Dell 1320c Mag Тонер 2000PG

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    103 доллара.99

    Цена продажи
    103,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • 20N0W00 Емкость для отработанного тонера

    20N0W00 Емкость для отработанного тонера

    Продавец
    Lexmark

    Обычная цена
    20 долларов.99

    Цена продажи
    20,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • T812 High Capacity, черный

    T812 High Capacity Черный

    Продавец
    Epson America

    Обычная цена
    46 долларов.99

    Цена продажи
    $ 46,99 распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Тонер Dell 1320c Mag, 1000 пг

    Тонер Dell 1320c Mag 1000 пг

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    44 доллара.99

    Цена продажи
    44,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • P touch Personal Label Maker

    Персональный производитель этикеток P touch

    Продавец
    Brother International

    Обычная цена
    52 доллара.99

    Цена продажи
    52,99 доллара США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Нить для 3D-принтера Robo

    Нить для 3D-принтера Robo

    Продавец
    Boxlight

    Обычная цена
    169 долларов.00

    Цена продажи
    169,00 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Тонер Dell 1200p SY Magnenta

    Dell 1200p SY Magnenta Тонер

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    79 долларов.99

    Цена продажи
    79,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Dell 1235cn Черный 1500pg SY

    Dell 1235cn Черный 1500pg SY

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    79 долларов.99

    Цена продажи
    79,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Черный тонер Dell XHY 5000PG

    Черный тонер Dell XHY 5000PG

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    111 долларов.99

    Цена продажи
    111,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Пурпурный тонер Dell 3130cn

    Dell 3130cn Пурпурный тонер

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    273 доллара.99

    Цена продажи
    273,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Тонер Dell 5310n 20000p UR

    Dell 5310n 20000p UR Тонер

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    280 долларов.99

    Цена продажи
    280,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Dell 3110cn 3115cn Голубой 4000

    Dell 3110cn 3115cn Голубой 4000

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    156 долларов.99

    Цена продажи
    156,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Тонер-картридж Dell HC 6000p UR

    Тонер Dell HC 6000p UR Crtrdg

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    146 долларов.99

    Цена продажи
    146,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Черный тонер Dell 5130cdn

    Dell 5130cdn Черный тонер

    Продавец
    Dell коммерческий

    Обычная цена
    135 долларов.99

    Цена продажи
    135,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • DK MP 2,40 "W Этикетка черная на белом фоне

    ДК МП 2.Этикетка 40 дюймов W, белая,

    Продавец
    Brother International

    Обычная цена
    59,99 долл. США

    Цена продажи
    59,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

  • Черные чернила HP 65XL 300 Page

    Черные чернила HP 65XL 300 Страница

    Продавец
    Электронные замены

    Обычная цена
    37 долларов.99

    Цена продажи
    37,99 долл. США распродажа

    Цена за единицу
    / за

Используйте стрелки влево / вправо для навигации по слайд-шоу или проведите пальцем влево / вправо при использовании мобильного устройства

Угасающая мечта компьютерного мозга

Двенадцать лет назад, когда я закончил колледж, я хорошо знал о шумихе Кремниевой долины, но считал, что методы продаж частных технологических компаний - это мир, далекий от объективных истин о биологии человека, которые у меня были. преподавали в классах нейробиологии.В то время я видел, как нейробиолог Генри Маркрам заявил в своем выступлении на TED, что он придумал способ смоделировать весь человеческий мозг на суперкомпьютере за 10 лет. Этот смоделированный компьютером орган позволит ученым мгновенно и неинвазивно тестировать новые методы лечения расстройств и заболеваний, что уведет нас от исследований, которые зависят от экспериментов на животных и тонких вмешательств на живых людях, к подходу in silico к нейробиологии.

Мой 22-летний разум не воспринял это как чрезмерно раздутое предложение.Напротив, это было захватывающим и смелым моментом, который превращает далекую научную несбыточную мечту во внезапно осязаемую цель и побуждает спонсоров и коллег-исследователей мыслить масштабнее. Итак, я начал 10-летний документальный проект, посвященный Маркраму и его проекту «Синий мозг», причем начало фильма совпало с началом эры большой нейробиологии, когда гудящие черные ящики, произведенные Кремниевой долиной, стали рассматриваться как великие новая надежда разобраться в черных ящиках между нашими ушами.

В моем десятилетнем путешествии по документированию видения Маркрама нет четких ответов, кроме, пожалуй, одного: яркие презентации и явные амбиции - плохие индикаторы успеха, когда дело доходит до понимания сложных биологических механизмов мозга. Сегодня, когда мы являемся свидетелями того, как обезьяна управляет разумом игры в Понг в рамках типично напыщенной демонстрации стартапа Илона Маска Neuralink, существует как никогда острая потребность в том, чтобы раскрутить круговорот ажиотажа, чтобы сбить с толку бороться с тем, что будущее мозговых технологий и нейробиологии уготовлено человечеству.

Подобного рода ажиотаж часто полагается на избирательную амнезию невыполненных обещаний прошлого, чтобы энтузиазм по поводу научно-технического прогресса мог быть восполнен заново. Мое собственное первоначальное волнение по поводу обещаний проекта «Голубой мозг» осталось со мной, но превратилось в более грязный и сложный опыт. Критика и технологические ограничения, с которыми я столкнулся за десять лет после выступления Маркрама на TED, превратили каждый новый цикл нейро-ажиотажа в мощное напоминание об этом раннем энтузиазме и об опасности неправильного обращения с ними.

Мой первый сдвиг в мышлении произошел примерно через три года после того, как я начал документировать проект «Синий мозг». Дела шли не так, как планировалось: были великолепные визуализации первого квадратного миллиметра смоделированного мозга крысы, установленного на The Blue Danube , доступного в смотровой комнате для посетителей, но явное отсутствие прогресса по дорожной карте в направлении человеческий мозг. Вскоре заговорили о необходимом, более крупном предприятии, известном как проект «Человеческий мозг», который потребует больше денег, но, наконец, предоставит ресурсы, необходимые для достижения цели.Были поданы предложения, и проект получил финансирование в размере миллиарда евро от Европейского Союза, но через год после того, как открытое письмо было подписано более 800 нейробиологами, которые не согласились с основным видением того, как моделировать человеческий мозг и возражает против стиля руководства своего создателя и директора Маркрама.

По мере того, как научные споры и межличностные споры постепенно прояснили мне, что 10-летний план воссоздания человеческого мозга на компьютере, возможно, был все время несбыточной мечтой, я начал брать интервью у большего числа критиков этого начинания и начал исследовать его. Более подробно, что даже означало сказать, что вы хотели сделать такую ​​вещь.Принстонский нейробиолог Себастьян Сын задал мне вопрос, который со временем стал меня раздражать, указав на научные, этические и моральные подводные камни, к которым стремительно приближалась эта работа. вопрос о моем собственном времени, пока я снимался в проекте «Голубой мозг», и о природе части смоделированного мозга мыши, которую исследователи проекта визуализировали в великолепных визуализациях. «Они показали вам симуляцию некой нейронной активности внутри.Предположим, это выглядело иначе; как ты узнаешь, что это правильно или неправильно? » Сидя за камерой, я ответил: «Ну, не знаю». Сын повторил: «Хорошо, а как кто-нибудь может узнать, что было неправильным или правильным образцом деятельности?»

Проблемы возникают, когда кто-то начинает задавать вопросы о том, что «правильное» повлечет за собой в этой ситуации, поскольку воссоздание глубоко зашумленной биологической системы внутри контуров идеально запрограммированной машины, кажется, в конечном итоге решает фундаментальную проблему платформы.Биология работает на двигателе непредсказуемых «ошибок», известных как мутации, которые порождают изменчивость, наблюдаемую у разных особей вида, и взаимодействуют с окружающей средой, чтобы управлять эволюционными изменениями посредством естественного отбора. Также известно, что нейроны представляют собой шумные элементы, генерирующие потенциалы действия, которые далеки от идеально предсказуемых событий. В компьютерах же структурные ошибки, известные как «ошибки», быстро исправляются, чтобы освободить место для идеального кода для решения поставленной задачи.

Безусловно, многие элементы человеческого мозга можно смоделировать, исследовать и извлечь из них общие сведения, точно так же, как мы это сделали с человеческим сердцем, чтобы создать устройство, которое могло бы функционировать в моем или вашем теле, поддерживая нас в живых.Но когда дело доходит до создания полной симуляции индивидуального человеческого мозга, который «имел бы сознание» и «говорил бы на языках», как сказал мне Маркрам в нашем первом интервью, как может детерминированная система программного обеспечения, работающего на компьютерах, когда-либо зафиксировать действительно непредсказуемые ошибки, наблюдаемые на всех уровнях биологической жизни, от мутаций в нашей ДНК до активности синапсов?

Хотя ученые, с которыми я беседовал на протяжении многих лет, разделили ряд точек зрения на острые проблемы шума и хаоса в компьютерном моделировании биологии, я услышал только об интервью с более младшим нейробиологом из проекта Blue Brain Project. ответ, который прорезал позитивистский блеск связей с общественностью.На вопрос, как можно когда-либо найти «правильный» вид изменчивости в моделировании биологического организма, она ответила: «Это хороший вопрос, потому что правильный тип, мы никогда не сможем узнать, каков правильный тип изменчивости».

Если мы никогда не сможем узнать правильный тип изменчивости, похоже, что на самом деле мы говорим, пытаясь моделировать биологические структуры на компьютерах, - это цифровая система, которая делает именно то, что ее создатели хотят делать. Принимая во внимание ИИ, вычислительная нейробиология постепенно оставляет позади биологические мозги в поисках совершенных алгоритмов, которые, как и его кузены в глубоком обучении, в конечном итоге могут создавать больше черных ящиков, которые выполняют задачи, но остаются внутренне непостижимыми.

В залах серверных ферм и нейробиологических лабораторий, намеревающихся воспроизвести биологические функции на цифровых машинах, этическая ответственность за идентичность симуляции становится центральной проблемой. Моделирование нейронной активности далеки от объективной реконструкции «человеческого мозга», а в конечном итоге отражает предубеждения их создателей. А когда дело доходит до технологических компаний, которые считают, что понимание системы не является необходимым для манипулирования ею или воспроизведения ее версии с целью получения прибыли, что это будет значить, когда рассматриваемой системой является человеческий мозг?

Одной из причин, по которой Маркрам хотел ускорить нейробиологию в направлении полной симуляции человеческого мозга, была беспомощность, которую он почувствовал, когда столкнулся с диагнозом аутизма своего сына.Действительно, для многих исследователей в этой области намерения, стоящие за этой работой, могут быть глубоко личными и, по крайней мере, теоретически, широко полезными - вот почему меня по-прежнему привлекает способность улучшать условия жизни человека с помощью экспериментов и научных амбиций. Тем не менее, по мере того, как технологии стремительно идут вперед, а определенное напряжение технократического умения продавать продолжает управлять коллективным человеческим ухом, грань между вымыслом и реальностью будет по-прежнему размываться, что приведет к циклам шумихи и разочарования, которые угрожают долгосрочному доверию общественности к науке.

Это аналитическая и аналитическая статья.

Компьютер и мозг (Серия лекций в память о Силлимане): 9780300181111: фон Нейман, Джон, Курцвейл, Рэй: Книги

«Очень оригинально и очень вдохновляюще. Его идеи будут иметь большую ценность для дальнейшего исследования» - С. Улам, Scientific American (из более раннего издания)

«Открывая Компьютер и мозг , я ожидал найти его« представляющим только исторический интерес »(как один из моих собственных профессоров довольно высокомерно говорил о Principia Mathematica). Напротив, книга изобилует идеями, настолько глубокими, что они еще не были усвоены никем, кроме очень небольшого числа специалистов. »- Джон Дербишир, New Criterion

« Мысли более позднего доктора фон Неймана были настолько ярким, таким ясным и столь далеко идущим, что заинтересованные люди могут читать эту книгу с периодическими проблесками понимания, которые оправдывают поиски »- American Business (из более раннего издания)

« Фон Нейман был одним из ведущих экспертов. во всех аспектах вычислений.. . и один из самых строгих умов, когда-либо обсуждавших вычислительную организацию мозга. Его последняя книга представляет собой одно из самых сложных сравнений, когда-либо проводившихся между компьютером и мозгом. . . . Это знаковая веха в истории компьютеров, психологии и нейробиологии, и его обязательно прочтут все, кто интересуется основами этих дисциплин »- Гуальтьеро Пиччинини, Minds and Machines

« Выдающийся пример проницательности Дж. Фон Неймана. , яркость и ясность."- Mathematical Reviews

" Эта книга - самое раннее серьезное исследование человеческого мозга с точки зрения математика и пионера компьютеров. До фон Неймана области информатики и нейробиологии были двумя островами, между которыми не было моста ». - Рэй Курцвейл, из предисловия

« Эта книга содержит в точности те рассуждения, которые вдохновили архитектуру, лежащую в основе Watson , машина, которая победила лучших чемпионов мира на Jeopardy !.Обязательно прочтите для любого нового ученого-информатика и перечитайте для всех нас, кто любит ошеломляющую силу вдумчивого наблюдения и объективного разума. "- Дэвид Ферруччи, IBM TJ Watson Research Center

" Эта невинно выглядящая маленькая книжка лежит в глазах ураган. Он представляет собой очаг ясности и спокойствия в центре огромного вихря мощных аргументов и конкурирующих исследовательских программ ». - Пол и Патрисия Черчленд, в более раннем издании

« Возможно, самый мощный, ясный и проницательный ум в истории информатика, наблюдения фон Неймана о языке мозга резонируют с замечательной проницательностью.На десятилетия опережая свое время, он запускает цепочку рассуждений, основанных на своем непревзойденном понимании вычислений, которые предполагают, что нервная система человека лучше всего понимается не как цифровая машина, а как статистическая. . . . «Нервная система - это вычислительная машина, которой удается выполнять свою чрезвычайно сложную работу с довольно низким уровнем точности ... важно не точное положение определенных маркеров, цифр, а статистические характеристики их появления, т. Е. частоты.. . . ' Именно эта линия рассуждений вдохновила основную архитектуру, лежащую в основе Watson, машины, которая победила лучших чемпионов среди людей на Jeopardy! В человеческом языке нет точной математики, но он является основой для выражения человеческой мысли. Фон Нейман обосновывает свой путь от аналоговых машин к цифровым машинам, чтобы обеспечить беспрецедентное понимание вычислительной парадигмы, лежащей в основе человеческого мозга. Обязательно прочтите для любого нового ученого-информатика и перечитайте для всех нас, кто наслаждается потрясающей силой вдумчивого наблюдения и объективного разума.«- Дэвид Ферруччи, Исследовательский центр IBM T.J. Watson

« Эта работа с самых первых дней информатики напоминает нам о глубоком мышлении и ясности выражения фон Неймана », - Даг Спайсер, старший куратор, Музей истории компьютеров

На момент своей смерти в феврале 1957 года Джон фон Нейман, , известный своей теорией игр и работой в проекте «Электронный компьютер» в Институте перспективных исследований, был членом Комиссии по атомной энергии. Рэй Курцвейл - изобретатель, автор и футурист, написавший шесть книг, в том числе «Сингулярность близка: когда люди преодолевают биологию».

Интерфейсы мозг-компьютер скоро появятся. Будем ли мы готовы?

Три дрона взлетают, наполняя воздух своим характерным гудением. Они медленно плывут вверх, как флот - равномерно расставленные и выровненные, - а затем парят в воздухе.

На земле пилот не держит пульт. На самом деле он ничего не держит. Он просто сидит спокойно и мысленно управляет дронами.

Это не научная фантастика. Это видео на YouTube за 2016 год.

В клипе, к.Кандидат на степень доктора наук в Университете штата Аризона (ASU) носит странный головной убор. Он немного похож на шапочку для плавания, но с почти 130 красочными датчиками, которые обнаруживают мозговые волны ученика. Эти устройства позволяют ему перемещать дроны, просто продумывая команды направления: вверх, вниз, влево, вправо, .

Сегодня технология интерфейса мозг-компьютер (BCI) этого типа все еще разрабатывается в лабораториях, подобных лаборатории Университета штата Калифорния в 2016 году, которая с тех пор переехала в Университет Делавэра. В будущем все виды технологий BCI можно будет продавать потребителям или использовать на поле боя.

Парк управляемых разумом дронов - лишь один из реальных примеров BCI, изученных в ходе первоначальной оценки BCI исследователями RAND Corporation. Они изучили текущие и будущие разработки в мире BCI и оценили практическое применение и потенциальные риски различных технологий. Их исследование является частью инициативы RAND Security 2040, которая заглядывает в будущее и исследует новые технологии и тенденции, которые формируют будущее глобальной безопасности.

«Это видео с дронами действительно поразило меня, когда мы занимались исследованием», - сказала Аника Биннендейк, политолог из RAND и автор отчета.

«Некоторые из этих технологий кажутся предметом научной фантастики. Но было интересно увидеть, что на самом деле было достигнуто в лабораторных условиях, а затем структурированно подумать о том, как это можно было бы использовать за пределами лаборатории ».

Само собой разумеется, что прорывы BCI в недалеком будущем могут иметь поистине важное значение.

Поделиться в Твиттере

Если сегодняшние достижения в области технологии интерфейса мозг-компьютер уже кажутся невероятными, то очевидно, что прорывы BCI в недалеком будущем могут иметь поистине важное значение.А это значит, что нам нужно начать думать о них сейчас.

Как работают BCI?

Технология

BCI позволяет человеческому мозгу и внешнему устройству общаться друг с другом - обмениваться сигналами. Это дает людям возможность напрямую управлять машинами без физических ограничений тела.

/ content / rand / blog / articles / 2020/08 / brain-computer-interfaces-are-going-will-we-be-ready / jcr: content / par / digitalarticle / par-digital-article / wrapperdiv_878185224 / teaserlist

Биннендейк и ее коллеги проанализировали существующие и потенциальные инструменты BCI, которые различаются с точки зрения точности и инвазивности, двух качеств, которые тесно связаны.Чем ближе электрод к мозгу, тем сильнее сигнал - как от вышки мозгового сотового телефона.

В неинвазивных инструментах часто используются датчики, прикрепляемые к голове или рядом с ней для отслеживания и записи мозговой активности, как и в шапочке для плавания, которую использовал студент ASU. Эти инструменты можно легко размещать и снимать, но их сигналы могут быть приглушенными и неточными.

Инвазивный ИМК потребует хирургического вмешательства. Электронные устройства необходимо будет имплантировать под череп прямо в мозг, чтобы воздействовать на определенные наборы нейронов.Имплантаты BCI, которые сейчас разрабатываются, крошечные и могут одновременно задействовать до миллиона нейронов. Например, группа исследователей из Калифорнийского университета в Беркли создала имплантируемые датчики размером примерно с песчинку. Они называют эти датчики «нейронной пылью».

Имплантируемый датчик «нервной пыли», разработанный исследователями из Калифорнийского университета в Беркли.

Изображение из Калифорнийского университета в Беркли / CC BY 3.0

Инвазивные методы, вероятно, приведут к более четкому и точному сигналу между мозгом и устройством.Но, как и при любой операции, процедуры, необходимые для их имплантации, сопряжены с риском для здоровья.

Мир возможностей

Создавая способность людей напрямую общаться с машинами, BCI может влиять на все аспекты жизни. Но Тимоти Марлер, старший инженер-исследователь RAND и соавтор отчета, говорит, что имеет смысл начать с изучения новой технологии, такой как BCI, через призму военных. Почему? Потому что война - один из самых опасных и сложных сценариев, которые только можно представить.

«Если я смогу использовать его на войне, я, вероятно, смогу использовать его во время стихийного бедствия, такого как цунами или землетрясение. И, честно говоря, я мог бы использовать его больше для спасения жизней », - сказал Марлер. «Это хорошие вещи. Но мы не обязательно выступаем за использование этих технологий. Мы тестируем на жизнеспособность их использования ».

Большинство технологий BCI все еще находятся на ранних стадиях разработки и активно исследуются и финансируются Агентством перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA), Исследовательской лабораторией армии, Исследовательской лабораторией ВВС и другими организациями.С мощью инструментов BCI военные США потенциально могут повысить физическую и когнитивную мощь своего персонала.

BCI также может принести большую пользу в медицине как в военном, так и в гражданском мире. Например, инвалиды могут напрямую управлять сложными протезами конечностей. А имплантированные электроды могут улучшить память у людей, страдающих болезнью Альцгеймера, инсультом или травмами головы. Биннендейк, вспоминая юную соседку, которая в настоящее время контролирует свою мобильность с помощью джойстика, надеется, что однажды эта технология может революционизировать способность девушки ориентироваться в мире.

Основываясь на своем анализе текущих разработок BCI и типов задач, с которыми могут столкнуться будущие тактические военные подразделения, команда RAND создала набор инструментов, который каталогизирует, как BCI может быть полезен в ближайшие годы. Некоторые функции BCI могут быть доступны в течение относительно короткого времени (в течение нескольких десятилетий или около того). Но другим, особенно тем, которые передают более сложные данные, может потребоваться гораздо больше времени, чтобы созреть. Затем команда проверила этот набор инструментов, собрав вместе нейробиологов и людей с опытом боевых действий, чтобы сыграть в игру национальной безопасности.

Системный подход

Исследователи RAND разработали методику определения где сейчас стоит технология BCI и где она могла бы потенциально пойти. Они применили комплексный метод это может быть применено к другим возникающим технологии.

Шаг 1: Анализ

Проведите обзор литературы и интервью с эксперты.

Шаг 2: Ящик для инструментов

Разбейте технологию на практические инструменты.

Шаг 3: настольная игра

Организуйте структурированное обсуждение того, как и где использовать эти инструменты.

Шаг 4: Рекомендации

Поощряйте разработчиков создавать продукты, которые отвечают к реальным потребностям пользователей.

Исследования технологий будущего сегодня

Как и любая развивающаяся технология, BCI несет в себе множество рисков и неизвестностей. Прежде чем BCI созреет, разработчикам важно заранее планировать и учитывать этические и политические вопросы, связанные со сложными и потенциально пугающими сценариями.

Например, передовая технология BCI может использоваться для уменьшения боли или даже регулирования эмоций.Что происходит, когда военнослужащие отправляются в бой со сниженным чувством страха? И когда они вернутся домой, какие психологические побочные эффекты могут испытать ветераны без их «сверхчеловеческих» качеств? Возможно, сейчас самое подходящее время, чтобы обдумать эти сценарии и заранее убедиться в наличии ограждений.

По мере подготовки BCI-разработчики должны тщательно взвешивать возможности и риски.

Поделиться в Twitter

«Реакция на появляющиеся технологии может быть резкой - они отнимут рабочие места или будут милитаризованы», - сказал Марлер.«Но BCI ничем не отличается от автомобиля; может быть опасным, но может быть очень полезным.

«Я бы хотел, чтобы у нас были эти политические дискуссии об искусственном интеллекте и робототехнике 20 лет назад, потому что во многих отношениях люди сейчас реагируют. Люди боятся того, чего не понимают. Нам всем нужно понимать BCI, чтобы быть уверенным, что мы не будем безрассудными ».

По мере подготовки BCI-разработчики должны тщательно взвешивать возможности и риски.

Весовой потенциал Возможности и Риски ИМК

Возможности
Расширенные человеческие способности
  • Более быстрый обмен информацией и улучшенный ситуационная осведомленность может привести к более быстрых и точных решений .
  • Люди могли управления машинами своими мыслями .
  • Народный память, объем внимания и когнитивные производительность могла быть улучшена .
Лучшее понимание человеческого опыта
  • Люди могли монитор для чрезмерного стресса или когнитивных рабочая нагрузка .
  • Люди могли развить лучшее понимание того, насколько физиологичны государства влияют на познавательно-двигательная производительность .
Повышение способности успешно справляться с трудностями. обстоятельства
  • Поисково-спасательные работы в г. удаленные или иным образом недоступные среды можно было улучшить .
  • Люди могли бесшумно общаться и без риска радиопомех.
Новые возможности лечения
  • Люди, которые не могут пользоваться конечностями, могут ходить , манипулировать физическими объектами или ощущать взаимодействие с протезами или экзоскелетами.
  • Боль, депрессия, посттравматический стресс и сильное беспокойство можно вылечить без фармацевтических препаратов.
Риски
Расширенные человеческие способности
  • Устройства могут быть взломаны чтобы вызвать физический вред; контролировать мысли, эмоции или действия; или получить доступ к личной информации.
  • Люди могли быть работает на микроуправлении на совершенно новом уровне . Это имеет огромное значение для работы, учебы, отношения, воспитание детей и т. д.
  • BCI может быть используется для тоталитарного контроля людей.
Лучшее понимание человеческого опыта
  • Межличностный отношения могут быть существенно изменены .
  • Люди могут пострадать психологически если отменяются «сверхчеловеческие» способности - для Например, по окончании военной службы.
  • Долговременные психические эффекты неизвестны .
Этические последствия и несправедливость
  • В войне, Боевая скорость может опередить принятие решений человеком скорость .Быстрый обмен информацией между людьми и машины поднимают этические вопросы ответственности в войне.
  • Неравный доступ к технологии BCI может расширить существующие социальные, политические и экономические Неравенство .
Физические повреждения
  • Имплантаты представляют риск кровотечения, инфекции или головного мозга урон .
  • Долгосрочные физические эффекты неизвестны .

В отчете приводятся рекомендации для U.S. Правительство, включая планирование решения проблемы отсутствия доверия к технологиям BCI среди обслуживающего персонала, который, как ожидается, будет их использовать, и руководство по обеспечению этичного применения. Исследователи также подчеркивают важность создания инструментов, отвечающих реальным потребностям, вместо того, чтобы влюбляться в «изысканную технологию», как выразился Биннендейк, и разрабатывать что-то только потому, что это возможно. Эти и другие соображения могут помочь снизить риски по мере развития возможностей BCI.

Беспилотные летательные аппараты, которые впервые заинтриговали Биннендийк, когда она начала это исследование, в конечном итоге могут стать предками роя дронов, роботов или даже транспортных средств без помощи рук.

Биннендейк говорит, что важно анализировать появляющиеся технологии с точки зрения политики, чтобы понять, как они могут быть полезны в будущем.

«У нас есть возможность опередить игру. Это то, о чем мы должны думать сейчас, прежде чем технологии BCI станут реальностью в повседневном мире ».

Кредиты проектов

Рассказ
Марисса Норрис
Дизайн и разработка
Элисон Янгблад

границ | Интерфейсы мозга и компьютера для улучшения качества жизни пожилых людей и пожилых пациентов

Введение

Старение оказывает влияние на человеческое тело и мозг, особенно на молекулы, клетки, сосудистую сеть, общую морфологию и познавательные способности.Это биологическое старение со временем превращается в инвалидность и зависимость. Многие исследователи предлагают трансдисциплинарные подходы к решению проблемы старения и его влияния на повседневную жизнь. Здоровые пожилые люди и пожилые пациенты могут иметь трудности в общении, концентрации, запоминании, разговоре, ходьбе или поддержании равновесия. Эти недостатки могут привести к неспособности общаться с семьей, подниматься по лестнице, запоминать новую информацию или безопасно управлять автомобилем. Процесс старения не влияет на людей одинаково, но большинству пожилых людей необходимо использовать вспомогательные технологии, чтобы лучше выполнять повседневные действия, хотя бы для того, чтобы подниматься по ступенькам, нужны только поручни или трости.К сожалению, они не получают необходимой поддержки, потому что уход за ними исчисляется миллиардами долларов. Технология мозгового компьютерного интерфейса (BCI) теперь используется в лечении многих пациентов, страдающих когнитивными или физическими нарушениями. Эта технология обещает значительно улучшить качество жизни этих пациентов за счет значительного улучшения их личной автономии и мобильности. BCI можно использовать в качестве вспомогательной, адаптивной и реабилитационной технологии для мониторинга активности мозга и преобразования определенных характеристик сигнала, отражающих намерения пожилых людей, в команды, которые управляют любым устройством.Системы BCI могут быть полезны пожилым людям во многих отношениях, таких как: (1) тренировка их моторных / когнитивных способностей для предотвращения эффектов старения, (2) управление бытовой техникой, (3) общение с другими людьми во время повседневной деятельности и (4) управление экзоскелетом для повышения прочности суставов тела. Цель этого мини-обзора - рассмотреть некоторые примеры, в которых ИМК могут быть осуществимы и полезны в медицинских и немедицинских целях для здоровых пожилых людей и пожилых пациентов с использованием неинвазивных измерений, таких как электроэнцефалограмма (ЭЭГ), для улучшения их качества жизни.

Эта тема рассматривается далее в следующих подразделах. В подразделе «Возрастные изменения» рассматриваются возрастные изменения мозга и тела. В подразделе «Технология мозгового компьютерного интерфейса» рассматриваются принцип и парадигма нескольких типов BCI. В подразделе «Старение и когнитивные способности» обсуждается влияние старения на когнитивные способности. Наконец, общие состояния здоровья, связанные со старением, такие как нарушения моторного контроля, приведены в подразделе «Старение и нарушения моторного контроля».”

Возрастные изменения

Человеческое развитие включает несколько этапов, включая младенец, малыш, подросток, взрослый и пожилой возраст. В процессе старения некоторые из самых глубоких изменений связаны с познанием мозга. Познание - важный аспект обработки информации человеком. Согласно перспективам социального развития, мозг человека начнет постепенно ухудшаться по мере того, как человек достигнет среднего зрелого возраста, и будет продолжать ухудшаться на протяжении всего процесса старения (Peters, 2006).Вспоминать воспоминания и изучать новые навыки становится труднее и может занять больше времени. Могут быть затронуты как декларативная память, так и процедурная память. Жизненные распорядки, хранящиеся в декларативной памяти, будут медленно меняться и забываться из-за старения. Это может быть наиболее ярко выражено при болезни Альцгеймера. Ухудшение процедурной памяти может затруднить освоение новых навыков, таких как новый язык (Quam et al., 2018). Изменения образа жизни в результате процесса старения часто затрагивают как пожилых людей, так и членов их семей.Здоровые пожилые люди часто сообщают о снижении памяти, которое вызывает у них депрессию и тревогу (Hertzog et al., 2000). С возрастом люди могут испытывать трудности с обращением внимания на несколько задач. Например, на светофоре обработка информации об изменении света может отвлекать от обработки другого окружения и, таким образом, может привести к дорожно-транспортным происшествиям.

Кроме того, паренхима мозга сжимается и изменяется вместе с адаптацией когнитивных способностей.Уменьшение размера мозга оказывается особенно значительным в структурах медиальных височных долей и третичных ассоциативных кортиках (т.е. в областях, которые особенно важны для поддержки когнитивных функций, чувствительных к возрасту). Напротив, сенсорные области коры (т.е. зрительная кора) свидетельствуют о меньших возрастных изменениях (Persson et al., 2016). Это сжатие повлияет на память и остроту ума. Когда человек стареет, мозг естественным образом сокращается. Изменения в структуре мозга могут уменьшить связь между нейронами в некоторых частях мозга.Приток крови к мозгу также уменьшится. В системе нейромедиаторов также могут происходить изменения, которые могут вызывать депрессию и другие расстройства настроения (Nutt, 2008).

По мере старения людей факторы риска таких заболеваний головного мозга, как болезнь Альцгеймера, деменция, сердечный приступ, депрессия и ожирение, увеличиваются. Все эти заболевания могут способствовать повреждению структуры мозга и снижению функции мозга (Uylings and De Brabander, 2002), что приводит к снижению когнитивной функции и функции памяти. Эти изменения могут влиять на способность кодировать новые данные в память и извлекать данные, уже находящиеся в памяти.Здоровый образ жизни, включая физические и умственные упражнения, может быть одним из способов предотвращения изменений.

Старение влияет не только на мозг. Мышцы обычно начинают терять функцию, становятся медленными и слабыми (саркопения; Ryall et al., 2008). Сила постепенно снижается (слабость) и способствует ограничению физической активности, такой как бег, пеший туризм и общее социальное благополучие (Fried et al., 2001). Кроме того, нейродегенеративные заболевания, такие как болезнь Паркинсона, становятся риском для людей старше 60 лет.Двигательная система, пораженная дегенеративным поражением центральной нервной системы, может вызывать тремор конечностей, постуральную нестабильность и ригидность (Willis, 2013). Физическая подготовка и использование передовых технологий, таких как BCI, для улучшения мобильности и контроля мелкой моторики могут значительно улучшить качество жизни пожилых людей.

Технология мозгового компьютерного интерфейса

Интерфейс мозга и компьютера - одна из самых многообещающих и набирающих популярность технологий для помощи и улучшения коммуникации / контроля при моторном параличе (например,g., параплегия или квадриплегия) вследствие инсульта, травмы спинного мозга, церебрального паралича и бокового амиотрофического склероза (БАС). Технология айтрекинга также позволяет парализованным людям управлять внешними устройствами, но у нее есть много недостатков из-за способа измерения движений глаз с помощью камер или использования прикрепленного электрода на лице, например сигналов электроокулографии (EOG). BCI, по сути, включает преобразование активности человеческого мозга во внешнее действие путем отправки нейронных команд на внешние устройства (Belkacem et al., 2015а, 2018; Gao et al., 2017; Чен и др., 2020; Шао и др., 2020). Хотя BCI чаще всего используется для помощи инвалидам с нарушениями двигательной системы, он может быть очень полезным инструментом для улучшения качества жизни здоровых людей, особенно пожилых людей. Вспомогательные, адаптивные и реабилитационные приложения BCI для пожилых людей и пожилых пациентов должны быть разработаны для помощи в выполнении домашних обязанностей, улучшения отношений с их семьями и улучшения их когнитивных и двигательных способностей.Технология BCI имеет клиническое и неклиническое применение во многих областях, включая медицину, развлечения, образование и психологию, для решения многих проблем со здоровьем, таких как когнитивный дефицит, медленная скорость обработки данных, нарушение памяти и снижение двигательной способности у пожилых людей. Эти проблемы могут повлиять на качество жизни пожилых людей и могут отрицательно сказаться на психическом здоровье. Чтобы помочь пожилым людям поддерживать здоровье, хорошее качество жизни и чувство благополучия, за последнее десятилетие было разработано множество приложений BCI.

Существует два типа ИМК на основе электродов, используемых для измерения активности мозга: неинвазивный ИМК, когда электроды помещаются на кожу головы (например, ИМК на основе ЭЭГ), и инвазивный компьютерный интерфейс мозга, где электроды прикрепляются непосредственно к человеческий мозг [например, ИМК на основе электрокортикографии (ЭКоГ) или внутричерепной электроэнцефалографии (ИЭЭГ)].

Компьютерные интерфейсы мозга, использующие технологию ЭЭГ, широко используются для создания портативных синхронных и асинхронных устройств управления и связи.Неинвазивные ИМК на основе ЭЭГ можно разделить на «вызванные» или «спонтанные». Вызванный ИМК использует сильную характеристику ЭЭГ, так называемый вызванный потенциал, который отражает немедленные автоматические реакции мозга на некоторые внешние раздражители. Спонтанные ИМК основаны на анализе явлений ЭЭГ, связанных с различными аспектами функции мозга, связанными с умственными задачами, выполняемыми пользователем ИМК по собственному желанию. Эти BCI были разработаны на основе некоторых функций мозга, таких как вызванные потенциалы [e.g., P300 и устойчивый зрительный вызванный потенциал (SSVEP)] или на основе медленных сдвигов потенциала и вариаций ритмической активности [например, воображение движения (MI)].

Для построения BCI-системы обычно необходимы пять или шесть компонентов: получение сигнала во время конкретной экспериментальной парадигмы, предварительная обработка, выделение признаков (например, амплитуда P300, SSVEP или альфа / бета-диапазоны), классификация (обнаружение), трансляция результат классификации в команды (приложения BCI) и отзывы пользователей.Для быстрой и точной обработки и анализа данных мозга исследователи разработали множество программных пакетов и наборов инструментов с открытым исходным кодом, таких как BCI2000, EEGLab, FieldTrip и Brainstorm. Эти программные пакеты основаны на передовых методах обработки сигналов и изображений и программах искусственного интеллекта для выполнения анализа на уровне датчиков или источников (Belkacem et al., 2015b, 2020; Dong et al., 2017).

Однако при разработке готового к использованию продукта BCI возникает множество критических проблем.Эти критические проблемы включают низкую точность классификации, небольшое количество степеней свободы и длительное время обучения, чтобы научиться идеально управлять BCI. Поэтому исследователи пытались улучшить характеристики существующих BCI, разработав гибридный BCI (hBCI), который сочетает в себе как минимум два метода BCI (например, P300 с SSVEP или P300 с MI). HBCI сочетает в себе различные подходы для использования преимуществ нескольких методов BCI. Это также может быть комбинация активности мозга с активностью, не связанной с мозгом, и было показано, что различные другие психологические сигналы являются многообещающим вариантом развития hBCI (Scherer et al., 2007; Choi et al., 2016). Таким образом, входные сигналы могут состоять из комбинации двух характеристик мозга, использующих сигналы ЭЭГ, или ЭЭГ с движениями глаз (ЭОГ), мышечной активностью (электромиография, ЭМГ) или с сердечным сигналом (ЭКГ или ЭКГ). Однако BCI на основе P300 (например, визуальный / слуховой / тактильный Speller P300) являются наиболее популярными системами BCI из-за их высокой точности классификации и скорости или скорости передачи информации (ITR).

Кроме того, замкнутая система BCI, использующая визуальную и проприоцептивную обратную связь с модуляцией и коммуникацией в реальном времени, может использоваться не только для взаимодействия с внешней средой, но и в качестве платформы биологической обратной связи для улучшения когнитивных способностей пожилых пациентов и обеспечения лучшие терапевтические эффекты.Считается, что это замкнутое взаимодействие между реакциями мозга участника и стимулами вызывает церебральную пластичность и, таким образом, способствует реабилитации.

Одной из самых серьезных проблем в технологии BCI является разработка менее инвазивных или неинвазивных технологий для парализованных пациентов. Использование неинвазивных устройств может значительно снизить как общую стоимость хирургической операции, так и физический вред пациенту. Однако неинвазивные методы могут привести к более слабым сигналам и низкому отношению сигнал / шум (SNR) с меньшей точностью источника и более низким пространственным разрешением.Эти недостатки можно частично преодолеть с помощью передовых методов, таких как глубокое обучение для декодирования и извлечения более релевантной исходной информации из сигнала ЭЭГ (Nagel and Spüler, 2019).

Технология BCI на основе электроэнцефалограммы имеет много важных применений в медицине и психологии, а не только при нарушениях двигательного контроля. Одним из многообещающих приложений для пожилых пациентов является разработка автоматических систем для обнаружения влияний на мозговой сигнал, связанный с курением и злоупотреблением алкоголем, с использованием ЭЭГ в состоянии покоя (Mumtaz et al., 2017; Су и др., 2017). Также было обнаружено, что BCI полезен для выявления дефицита и улучшения социальных навыков у пациентов с аутизмом за счет использования социальных игр с использованием BCI (Amaral et al., 2018). Другое исследование было сосредоточено на системах для проверки объема памяти и когнитивного уровня (Burke et al., 2015; Buch et al., 2018).

Старение и когнитивные способности

Старость - ключевой фактор риска многих серьезных проблем со здоровьем, в том числе нейродегенеративных заболеваний и деменции.Фактически, ряд неврологических и психиатрических заболеваний (например, шизофрения, депрессия, эпилепсия, ВИЧ-инфекция и черепно-мозговые травмы) были предложены как приводящие к преждевременному или ускоренному старению на основании клинических наблюдений и поведенческих или биологических исследований (Cole et al. др., 2019). Инвазивные методы (например, глубокая стимуляция мозга) и неинвазивные измерения [например, ЭЭГ и функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ)] использовались для лечения и / или понимания патофизиологии шизофрении, депрессии и эпилепсии с использованием определенных областей интереса. (ROI), количественная ЭЭГ (картирование мозга) или ритмы ЭЭГ (например,g., дельта, тета, альфа, бета и гамма диапазоны). Однако одной из наиболее распространенных проблем со здоровьем, связанных со старением после сердечно-сосудистых заболеваний, является деменция, которая может быть вызвана такими заболеваниями, как болезнь Альцгеймера, болезнь с тельцами Леви, сосудистая деменция и лобно-височная деменция. Пациенты с деменцией могут потерять способность ясно мыслить, учиться и запоминать. В следующих параграфах мы сосредоточимся на нарушениях памяти и на том, как технология BCI может предотвратить, уменьшить или решить их.

Память хранится в человеческом мозгу, чтобы информация и предыдущий опыт оставались доступными для повторения, когда это необходимо.Память помогает людям извлекать уроки из прошлого опыта и помогает в приобретении новых навыков и изучении новой информации. С неврологической и психологической точки зрения человеческая память включает в себя группировку и связь между нейронами человеческого мозга. Человеческая память расположена не только в одной области человеческого мозга, а, скорее, включает взаимодействие нескольких областей. Память и обучение тесно связаны между собой, если разделять почти одни и те же области мозга, но с точки зрения механизмов и процессов мозга они строго отличаются друг от друга.Сама память является последовательной от получения знаний и адаптации к нашему поведению, но обучение - это процесс, когда нейроны работают над получением знаний и информации.

В целом человеческая память делится на кратковременную память и долговременную память. Кратковременная память, также известная как рабочая память, - это временное хранилище, которое может содержать меньший объем памяти, к которому можно получить немедленный доступ. Например, запоминание только что упомянутого номера телефона или защищенного номера банка для транзакции требует кратковременной памяти.Информация может быть восстановлена ​​через несколько секунд в нашей кратковременной памяти. Напротив, долговременная память сохраняется в течение длительного периода времени и может хранить гораздо больший объем информации (Konkle et al., 2010). Рабочая память может быть перенесена в долговременную память путем репетиции и усиления.

Человеческая память может начать ухудшаться с 20 лет. Потеря памяти может быть одним из худших факторов, связанных с процессом старения. Риск развития заболеваний, связанных с памятью, таких как деменция и болезнь Альцгеймера, пропорционально возрастает с возрастом.Пожилые люди, как правило, испытывают трудности с запоминанием или распознаванием объектов из одной и той же группы и семантической категории (Pansuwan et al., 2020). Например, разные типы хомяков или собак, похожих на животных, из одного и того же класса могут вызвать замешательство и неправильное распознавание. По мере старения мозга некоторые области становятся медленнее из-за снижения кровотока. Кроме того, нейротрансмиттеры также уменьшаются и влияют на способность понимать окружающую среду и получать доступ к памяти.

Технология мозгового компьютерного интерфейса может быть одним из потенциальных инструментов для восстановления обучения и улучшения памяти, внимания и сознания пожилых пациентов с когнитивными нарушениями (Buch et al., 2018). Например, неинвазивные ИМК использовались для восстановления памяти и планирования с использованием электромагнитной стимуляции и биологической обратной связи, которые модулируют активность мозга пациента в рамках программы реабилитации. Кроме того, BCI использовались для улучшения эпизодической памяти у участников-людей, где нейронные колебания в тета- и альфа-диапазонах использовались для прогнозирования будущего успеха кодирования памяти. Электрофизиологические сигналы также могут быть причинно связаны с конкретным поведенческим состоянием, а условное предъявление стимула может модулировать кодирование человеческой памяти (Burke et al., 2015). Более того, BCI может обеспечить мощный подход для будущих применений в когнитивном протезировании (например, обещает улучшить обучение и память для пациентов с когнитивными нарушениями, которым необходимо глубокое понимание нейронных механизмов, лежащих в основе этих когнитивных процессов).

Старение и нарушения моторики

Моторный контроль - сложная система, которая включает мозг, мышцы и конечности (Rosenbaum, 2009). Взаимодействие между физической и физиологической системами позволяет человеческому телу двигаться.Физические движения включают ходьбу, бег, хватание или упражнения. Механизмы физиологического контроля включают уровень холестерина, артериальное давление и равновесие. Все они могут быть уничтожены из-за факторов старения, несчастных случаев или болезней, и обычно они не заживают естественным путем.

Старение имеет тенденцию естественным образом снижать моторику и физиологический уровень энергии. Следовательно, он может снизить скорость человеческих движений, таких как ходьба (Wert et al., 2010). Пожилые люди могут заниматься физическими упражнениями и практиковаться, чтобы улучшить мышечные и двигательные навыки (Kleim, 2011), однако чрезмерные тренировки и практика могут быть опасны для пожилых людей и могут способствовать другим травмам или заболеваниям.Новые технологии с использованием ИМК могут способствовать поддержанию здоровья пожилых людей в хорошей форме. Пожилые люди, нуждающиеся в помощи или реабилитации, могут продолжать свой обычный образ жизни с помощью системы BCI (см. Рисунок 1). Далее мы отмечаем три возможных ИМК на основе ЭЭГ для возрастных нарушений моторного контроля: управление экзоскелетом, инвалидным креслом и умными бытовыми приборами (включая дроны и умные уборщики и / или вспомогательные роботы для выполнения физических задач для благополучия. пожилых людей).

Рисунок 1. Возможные вспомогательные применения ИМК на основе ЭЭГ для снижения истощения и зависимости пожилых людей (например, управление инвалидным креслом, экзоскелетом, «мягкими экзокостюмами», дроном, вспомогательным роботом и умной бытовой техникой).

Роботизированные экзоскелеты были разработаны для увеличения прочности суставов и уменьшения эффекта переноски тяжелого груза. Экзоскелет может позволить солдату поднять тяжелый предмет или помочь пожарному, который должен носить тяжелое снаряжение. В то же время экзоскелеты могут быть аксессуарами, помогающими пожилым людям или людям с двигательными нарушениями выполнять свои повседневные дела.Существуют различные типы экзоскелетов для пожилых людей, такие как экзоскелеты нижних конечностей (Shore et al., 2020), экзоскелет голеностопного сустава для помощи в подошвенном сгибании во время ходьбы (Galle et al., 2017), роботизированный экзоскелет для облегчения движения. движение плеча и локтя (Tang et al., 2019) и экзоскелет верхней конечности для захвата и движения руками (Chauhan et al., 2019).

Инвалидная коляска - это очень распространенное устройство, используемое здоровыми пожилыми людьми и инвалидами для перемещения с одного места на другое без посторонней помощи.Потребность в инвалидном кресле может быть вызвана потерей мышечной силы или такими заболеваниями, как БАС, артрит или болезнь Паркинсона. Часто пациентам требуется опекун, который помог бы им передвигаться и выполнять свои повседневные обязанности. Однако иногда смотритель недоступен. В этом случае некоторые расширенные функции доступны для использования пожилыми людьми в инвалидных колясках. Автоматическая инвалидная коляска - один из простых способов для пожилых людей перемещаться по дому (Brandt et al., 2004). Пожилые люди также могут перемещаться из одной комнаты в другую с помощью инвалидной коляски с голосовым управлением в сочетании с навигационной помощью, предоставляемой «умными инвалидными колясками», которые используют датчики для определения препятствий на пути инвалидной коляски и предотвращения их (Megalingam et al., 2011). Наконец, интеллектуальное кресло-коляска, такое как RoboChair, с интерфейсом на основе жестов головы, можно использовать для мобильности с небольшими усилиями (Gray et al., 2007).

С другой стороны, дом может быть опасным местом, особенно для пожилых людей, которые живут одни и имеют проблемы со здоровьем, поскольку они могут быть подвержены падению или другим несчастным случаям. Таким образом, технологии умного дома являются важными решениями, позволяющими пожилым людям жить в большей безопасности в своих собственных домах. Использование пожилыми людьми умных домов повышает их независимость и улучшает их здоровье (Sapci and Sapci, 2019).Например, eHomeSeniors фокусируется на выявлении пожилых людей, которые попадают в дом (Riquelme et al., 2019). Также Kern et al. (2019) разработали My Little Smart Personal Assistant для пожилых людей, чтобы они могли взаимодействовать с голосовым помощником, который предоставляет медицинские услуги. Наконец, Shang et al. (2019) разработали систему для выявления и наблюдения за поведением в поддержку домашнего ухода за пожилыми людьми, которые живут одни в доме.

Методы

В этом мини-обзоре авторы провели поиск литературы в доступных источниках, описывающих проблемы пожилых людей с ИМК, ЭЭГ, когнитивным старением и нарушениями моторного контроля.Недавние исследования были отобраны на основе исследовательских тем, найденных в всемирно признанных базах данных, таких как Web of Science, PubMed, Springer, IEEEXplore и Scopus. Поиск ограничивался недавними оригинальными идеями, опубликованными в авторитетных журналах за последние 10 лет. Не были включены статьи на английском языке, серая литература, главы книг, материалы конференций и мнения. Критерии включения применялись к приложениям BCI, которые могут помочь стареющим людям, просматривая заголовки и аннотации на основе ключевых слов.Мы исключили многие исследовательские работы по многим причинам, таким как избыточность, заголовок и аннотация, не связанные с темой исследования, или если мы не смогли найти ни одного случая хотя бы пожилых людей (или пожилых людей, пожилых пациентов и т. Д.) С одним ключевым словом (BCI , ЭЭГ, когнитивное старение, двигательные нарушения, экзоскелет, инвалидное кресло, управление умным домом, свободное общение, нарушения сознания, реабилитация и нейробиоуправление и т. Д.). Из-за ограниченного количества доступных статей о BCI, в которых в качестве субъектов или участников использовались пожилые люди, были рассмотрены некоторые потенциальные дизайны исследований BCI.Таким образом, были включены некоторые исследования с участием не пожилых людей, если их результаты оказались полезными и полезными для более здорового образа жизни пожилых людей. Отобранные статьи были классифицированы в соответствии с их релевантностью (см. Таблицу 1). Информация, представленная в выбранных недавних исследованиях (например, возраст участников, инвазивные или неинвазивные измерения, экспериментальная парадигма, цель исходного исследования, влияние результатов работы на жизнь пожилых людей, например, инженерные приложения, и научные результаты ) были тщательно оценены и обсуждены в следующем разделе.

Таблица 1. Несколько интересных примеров связанной работы с приложениями BCI для пожилых людей.

Как приложения BCI могут улучшить качество жизни пожилых людей?

В связи с быстрым увеличением популяции пожилых людей (Coimbra et al., 2010) большой интерес вызывают исследования, связанные с использованием BCI для улучшения, восстановления или усиления утраченных когнитивных или двигательных функций. В таблице 1 показаны избранные исследования, которые представляют различные варианты использования ИМК для улучшения качества жизни пожилых людей, включая улучшение когнитивных функций, особенно памяти, управления умным домом и поддержки движений конечностями.Мы представляем участников, парадигмы BCI, которые были реализованы в документах, цель или задачу, которую участникам было поручено выполнить, и результат экспериментов.

Для решения когнитивных нарушений, связанных со старением, Lee et al. (2013) и Gomez-Pilar et al. (2016) изучают когнитивные способности пожилых людей, связанные с памятью. Оба исследования показывают, что BCI и когнитивные тесты могут улучшить память у пожилых людей. В работе Lee et al. (2013) участники должны сыграть в карточную игру, чтобы проверить свои способности к памяти.В то же время им нужно сосредоточиться на подаче команды на закрытие и открытие карты. В Gomez-Pilar et al. (2016), участники ставят пять задач: (i) научиться представлять движение руки, (ii) перемещать курсор на экране, (iii) перемещать курсор к правильной цели, (iv) избегать препятствий для идущего человека. на экране и (v) идентификация изображения из ранее отображаемой группы, которое соответствует вновь отображаемому изображению.

Кроме того, делирий и состояния спутанности сознания являются распространенными психическими расстройствами, которые могут приводить к расстройству сознания (DOC) у пожилых людей, связанному с отсутствием осведомленности об окружающей среде.Парадигмы ИМК на основе ЭЭГ имеют много преимуществ в этой проблемной области. Xiao et al. (2018) разработали систему BCI для визуальной фиксации пожилых пациентов с DOC для оценки визуальной части пересмотренной шкалы восстановления комы (CRS-R). Pan et al. (2018) использовали BCI для обнаружения эмоций для DOC, поскольку они не могут позволить себе, чтобы мотор реагировал на отображение чувств. Некоторым пожилым людям трудно сообщить о своих потребностях. Следовательно, свободное общение может быть для них инструментом поддержки беседы (Рентон и др., 2019). Поскольку возраст является наиболее значительным фактором риска инсульта, реабилитация может помочь восстановить способность к двигательным функциям. Прогнозирование и мониторинг конкретных биомаркеров двигательной функции исследуются для персонализации программы реабилитации (Mane et al., 2019). Инсульт также связан с умственной усталостью и проблемами с памятью. Foong et al. (2019) изучали корреляцию умственной усталости во время ИМК при реабилитации после инсульта верхних конечностей.

Что касается нарушений моторного контроля, связанных со старением, технология инвалидных колясок с использованием ИМК является одним из многообещающих разработок для реабилитации пожилых людей с мышечными и тяжелыми двигательными нарушениями.Herweg et al. (2016) продемонстрировали с десятью здоровыми пожилыми участниками способность обучать пользователя управлять креслом-коляской с помощью ЭЭГ и тактильного потенциала, связанного с событием (ERP). Каждый участник провел пять занятий, максимум три занятия в неделю. Обучающая задача заключалась в управлении виртуальной инвалидной коляской с помощью 14 команд в виртуальных средах. Для навигационных задач достигнута точность 90%. По дополнительным или бонусным заданиям эффективность составила более 95%. Кауфманн и др. (2014) также предложили систему BCI с использованием ЭЭГ и ERP для управления инвалидной коляской.Там участникам нужно было провести инвалидную коляску к четырем различным контрольно-пропускным пунктам внутри здания. Основными целевыми пользователями являются люди с нейродегенеративными заболеваниями.

Носимый экзоскелет колена был предложен и протестирован Villa-Parra et al. (2015) с четырьмя основными здоровыми субъектами, использующими сигналы ЭЭГ и ЭМГ. Основная цель устройства - улучшить и восстановить походку, а также восстановить функцию при мышечных нарушениях, связанных с движением колена, например, при вставании и сидении.Несмотря на то, что участники эксперимента не были пожилыми людьми, это оборудование также можно использовать для пожилых людей, особенно с проблемами с мышцами. С другой стороны, Lee et al. (2017) разработали экзоскелет нижней конечности, используя сигнал ЭЭГ, с намерением предложить больше функциональных возможностей, чем традиционная инвалидная коляска. Они использовали здоровых участников в качестве доказательства концепции своей работы, а целевыми пользователями были люди с ограниченным или отсутствующим остаточным моторным контролем. Этот экзоскелет также можно использовать пожилым людям с двигательными нарушениями.Результат показал, что все испытуемые успешно выполнили основное задание в трех разных направлениях: идти вперед, повернуть налево и повернуть направо.

Современные технологии умного дома для пожилых людей, использующие BCI, были предложены Jafri et al. (2019) и Chai et al. (2020). Оба эксперимента Джафри и Чай были проведены для проверки осуществимости проектов умного дома. Хотя результат уровня внимания для молодого мужчины достиг уровня внимания 74,78 из 26.20 секунд, что было быстрее, чем у молодых женщин и пожилых людей, добавленная стоимость этого эксперимента заключается в том, что пожилые люди все еще могут контролировать функцию в умном доме, используя несколько экспериментальных парадигм BCI (Jafri et al., 2019). Одна из услуг умного дома - это набор трех номеров службы экстренной помощи, специально предназначенных для пожилых людей, в режиме громкой связи с использованием EMG и SSVEP (Chai et al., 2020).

Еще одна важная нерешенная проблема связана с проблемами клинического применения ИМК у пожилых людей с нарушениями глотания (например,g., пациенты с БАС с прогрессирующей дисфагией) или травмой спинного мозга [например, после окончания спинного шока в детрузорной мышце может развиться спастическая активность, ограничивающая способность мочевого пузыря накапливать мочу и приводящая к недержанию мочи (Rupp, 2014)]. Более того, инвазивные ИМК, требующие имплантации устройства, могут быть серьезной этической проблемой. Таким образом, неинвазивные ИМК и ИМК на основе ЭЭГ представляются наиболее многообещающими технологиями. Однако hBCI продемонстрировал преимущества в различных приложениях, поскольку он сочетает в себе сильные стороны различных парадигм BCI (например,g., высокая точность, минимальная ежедневная настройка, быстрое время отклика и многофункциональность). hBCI может в дальнейшем помочь улучшить качество жизни пожилых людей и пожилых пациентов за счет разработки многофункциональных и многомерных интерфейсов. Слуховые, визуальные или тактильные ИМК могут не соответствовать требованиям реальной деятельности и могут не подходить с точки зрения комфорта для всех пожилых людей из-за потенциального дефицита слуха, зрения и ощущений, связанного со старением.Например, зрительные стимулы с использованием ИМК на основе P300 или ИМК на основе SSVEP могут вызывать утомление глаз (например, неминуемое утомление сетчатки) из-за длительной фиксации зрения или даже могут нанести вред пожилым людям, которые не могут контролировать свой взгляд (недостижимые волевые движения) , или у вас слабое зрение. Эти стимулы также могут вызывать у некоторых пациентов эпилептические припадки. Кроме того, старение влияет на интеграцию временной скорости слухового трепета (амплитудной модуляции), представленного мерцанием зрения (Brooks et al., 2015).Эти возрастные изменения слуховых и визуальных взаимодействий при восприятии темпов времени могут повлиять на показатели BCI на основе P300. Однако добавление дополнительных сигналов, не связанных с мозгом, или комбинация более двух модальностей BCI может компенсировать возрастные изменения. BCI, основанный на управлении умным домом или автономным инвалидным креслом, требует нескольких степеней свободы и быстрого обнаружения намерений, что затрудняет только управление несколькими устройствами на основе ЭЭГ или управление инвалидным креслом. hBCI могут предложить более эффективный контроль для пожилых людей, особенно предлагая несколько команд и точную остановку в экстренных случаях.Кроме того, прямая тактильная стимуляция может улучшить кратковременную и долговременную память у пожилых пациентов, у которых диагностирована болезнь Альцгеймера. Эти улучшения могут привести к улучшению психологического благополучия, а также к большей социализации и участию в повседневной деятельности (Witucki and Twibell, 1997; Herweg et al., 2016).

Быстрый рост нейроинформатики и связанных с ней интеллектуальных алгоритмов может также улучшить анализ ЭЭГ и помочь улучшить производительность существующих BCI для домашнего использования за счет сокращения времени на этап калибровки и повышения точности классификации и ITR.Помня об этой цели, исследователи использовали некоторые общие методы для уменьшения количества каналов ЭЭГ, удаления артефактов с помощью разделения источников в режиме онлайн, различения паттернов нейронной активации с помощью алгоритмов машинного обучения и понимания механизмов мозга с помощью расширенного анализа сети мозга. Например, разреженное байесовское обучение (Zhang et al., 2015) использовалось для прогнозирования поведения или когнитивных состояний субъекта на основе его мозговой активности с помощью небольшого количества выборок многомерных данных (набор инструментов для разреженной оценки: https: // bicr.atr.jp/cbi/sparse_estimation/index.html). Алгоритмы глубокого обучения (Tabar and Halici, 2016; Schwemmer et al., 2018) также использовались для извлечения полезных представлений функций из необработанных данных и достижения высокой точности классификации ЭЭГ. Кроме того, для оценки связи мозга использовались методы причинности по Грейнджеру (Chen et al., 2019).

Разработка управления играми на основе ЭЭГ может также помочь пожилым людям улучшить их способность выполнять одновременно несколько задач в повседневной жизни.Эта способность может облегчить управление умной бытовой техникой, роем дронов и / или вспомогательными роботами. Нейробиоуправление (биологическая обратная связь для мозга) может быть дополнительным вариантом улучшения когнитивных функций пожилых людей (Jirayucharoensak et al., 2019). Последней проблемой является разработка аппаратных и программных решений для домашних приложений, которые могут использоваться здоровыми пожилыми людьми и пожилыми пациентами при минимальном техническом надзоре, хотя в мире уже имеется много удобного, носимого, портативного и беспроводного оборудования для ЭЭГ. рынок, такой как RecoveryiX, mindBEAGLE, Unicorn Speller (г.tec medical engineering, Грац, Австрия).

Заключение

В этом мини-обзоре представлены несколько потенциальных приложений BCI (например, когнитивное и моторное протезирование) для помощи пожилым людям и пожилым пациентам с использованием неинвазивных измерений. Доступны различные внешние вспомогательные средства и тесты нейробиоуправления, которые, как было доказано, полезны и желательны для пожилых людей, медицинских работников, лиц, осуществляющих уход, и членов семьи. Интерактивные игровые тесты могут контролировать и улучшать когнитивные способности людей пожилого возраста.Современные технологии инвалидных колясок и экзоскелетов были разработаны для поддержки пожилых людей и позволяют им выполнять свои повседневные обязанности и в то же время обеспечивать реабилитацию нарушенных мышечных и двигательных функций. Среда умного дома может помочь пожилым людям жить самостоятельно и чувствовать себя в безопасности в собственном доме. Мы надеемся, что технологии, рассмотренные в этой статье, будут и дальше стимулировать разработку новых технологий и устройств на основе BCI для пожилых людей. Технология BCI уже показала многообещающие результаты в оказании помощи как в когнитивной, так и в физической поддержке и реабилитации, и мы с нетерпением ждем будущих инноваций в этой важной области исследований, которая в конечном итоге затронет всех нас.

Авторские взносы

Все авторы принимали участие в написании и редактировании рукописи, конкретные вклады авторов были: общий концептуальный дизайн AB для рецензирования, руководитель штата Нью-Джерси - консультирование по написанию и дизайну рисунков. AB, NJ и SO внесли свой вклад в отбор статей, анализ результатов, написание и редактирование рукописи. JP и CC внесли свой вклад в написание и редактирование рукописи.

Финансирование

AB выражает признательность за поддержку со стороны Университета Объединенных Арабских Эмиратов (грант на запуск G00003270 «31T130»).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Сноски

Список литературы

Амарал, К., Мога, С., Симойнс, М., Перейра, Х. К., Бернардино, И., Квенталь, Х. и др. (2018). Клиническое испытание осуществимости для улучшения социального внимания при расстройствах аутистического спектра (РАС) с использованием интерфейса мозг-компьютер. Перед. Neurosci. 12: 477. DOI: 10.3389 / fnins.2018.00477

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Белкасем, А. Н., Кисо, К., Уокава, Э., Гото, Т., Йорифудзи, С., и Хирата, М. (2020). Механизм нейронной обработки мысленных вычислений на основе церебральных колебательных изменений: сравнение экспертов по счетам и новичков. Фронт. Гм. Neurosci. 14: 137. DOI: 10.3389 / fnhum.2020.00137

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Белкасем, А.Н., Нишио, С., Судзуки, Т., Исигуро, Х., Хирата, М. (2018). Нейромагнитное декодирование одновременных двусторонних движений рук для многомерных интерфейсов мозг-машина. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Англ. 26, 1301–1310. DOI: 10.1109 / tnsre.2018.2837003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Белкасем, А. Н., Саетия, С., Зинтус-арт, К., Шин, Д., Камбара, Х., Йошимура, Н., и др. (2015a). Управление видеоигрой в реальном времени с помощью движений глаз и двух височных датчиков ЭЭГ. Comput. Intell. Neurosci. 2015, 1–10. DOI: 10.1155 / 2015/653639

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Белкасем, А. Н., Шин, Д., Камбара, Х., Йошимура, Н., и Койке, Ю. (2015b). Алгоритм онлайн-классификации систем связи на основе движения глаз с использованием двух временных датчиков ЭЭГ. Biomed. Сигнальный процесс. Контроль 16, 40–47. DOI: 10.1016 / j.bspc.2014.10.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брандт, А., Иварссон, С., и Стал, А. (2004). Использование пожилыми людьми инвалидных колясок с электроприводом для активности и участия. J. Rehabil.Med. 36, 70–77. DOI: 10.1080 / 16501970310017432

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брукс, К. Дж., Андерсон, А. Дж., Роуч, Н. У., Макгро, П. В., и МакКендрик, А. М. (2015). Возрастные изменения слуховых и зрительных взаимодействий при восприятии темпов времени. J. Vis. 15: 2. DOI: 10.1167 / 15.16.2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Буч, В.П., Ричардсон А. Г., Брэндон К., Стисо Дж., Хаттак М. Н., Бассетт Д. С. и др. (2018). Сетевой интерфейс мозг-компьютер (nBCI): альтернативный подход для когнитивного протезирования. Фронт. Neurosci. 12: 790. DOI: 10.3389 / fnins.2018.00790

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Берк, Дж. Ф., Мерков, М. Б., Джейкобс, Дж., Кахана, М. Дж., И Заглул, К. А. (2015). Мозговой компьютерный интерфейс для улучшения эпизодической памяти участников-людей. Fronti.Гм. Neurosci. 8: 1055. DOI: 10.3389 / fnhum.2014.01055

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чай, X., Чжан, З., Гуань, К., Лу, Ю., Лю, Г., Чжан, Т. и др. (2020). Гибридная система умного дома, управляемая BCI, объединяющая SSVEP и EMG для людей с параличом. Biomed. Сигнальный процесс. Контроль 56: 101687. DOI: 10.1016 / j.bspc.2019.101687

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чаухан, Р., Себастьян, Б., и Бен-Цви, П.(2019). «Предсказание схватывания для естественного управления перчатками экзоскелета», в IEEE Transactions on Human-Machine Systems , (Piscataway, NJ: IEEE).

Google Scholar

Chen, C., Zhang, J., Belkacem, A. N., Zhang, S., Xu, R., Hao, B., et al. (2019). G-причинно-следственная связь между мозгом движений пальцев между двигательным исполнением и двигательными образами. J. Healthcare Eng. 2019, 1–12. DOI: 10.1155 / 2019/5068283

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен, К., Zhou, P., Belkacem, A. N., Lu, L., Xu, R., Wang, X., et al. (2020). Управление роботом-квадрокоптером на основе гибридной системы интерфейса мозг-компьютер. Sens. Mater. 32, 991–1004.

Google Scholar

Чой И., Бонд К. и Нам С. С. (2016). «Гибридная система FES, управляемая BCI, для работы мотора кисти и запястья», Международная конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике (SMC), 2016 г., (Будапешт: IEEE), 002324–002328.

Google Scholar

Коимбра, А.М. В., Риччи, Н. А., Коимбра, И. Б., и Косталлат, Л. Т. Л. (2010). Падает в пожилом возрасте из программы семейного здоровья. Arch. Геронтол. Гериатр. 51, 317–322.

Google Scholar

Коул, Дж. Х., Мариони, Р. Э., Харрис, С. Е., и Дири, И. Дж. (2019). Возраст мозга и другие телесные «возрасты»: значение для нейропсихиатрии. Мол. Психиатрия 24, 266–281. DOI: 10.1038 / s41380-018-0098-1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Донг, Э., Ли, К., Ли, Л., Ду, С., Белкасем, А. Н., и Чен, К. (2017). Классификация мультиклассовых образов движения с помощью нового иерархического алгоритма SVM для интерфейсов мозг-компьютер. Med. Биол. Англ. Comput. 55, 1809–1818. DOI: 10.1007 / s11517-017-1611-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фунг Р., Анг, К. К., Куек, К., Гуан, К., Фуа, К. С., Куах, К. В. К. и др. (2019). Оценка эффективности ИМ-ИМК на основе ЭЭГ с визуальной обратной связью и ЭЭГ коррелятов психической усталости для реабилитации после инсульта верхних конечностей. IEEE Trans. Биомед. Англ. 67, 786–795. DOI: 10.1109 / tbme.2019.2

8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фрид, Л. П., Танген, К. М., Уолстон, Дж., Ньюман, А. Б., Хирш, К., Готтдинер, Дж. И др. (2001). Дряхлость у пожилых людей: доказательства фенотипа. J. Gerontol. Сер. ABiol. Sci. Med. Sci. 56, M146 – M157.

Google Scholar

Галле, С., Дерав, В., Боссайт, Ф., Колдерс, П., Малькольм, П., и Де Клерк, Д.(2017). Экзоскелет для помощи пожилым людям при подошвенном сгибании. Пост походки. 52, 183–188. DOI: 10.1016 / j.gaitpost.2016.11.040

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гао, К., Доу, Л., Белкасем, А. Н., и Чен, К. (2017). Неинвазивное управление на основе электроэнцефалограммы роботизированной рукой для письменного задания с использованием гибридной системы BCI. BioMed Res. Int. 2017: 8316485.

Google Scholar

Гомес-Пилар, Дж., Корралехо, Р., Николя-Алонсо, Л.Ф., Альварес Д. и Хорнеро Р. (2016). Тренировка нейробиоуправления с ИМК на основе воображения движений: нейрокогнитивные улучшения и изменения ЭЭГ у пожилых людей. Med. Биоло. Англ. Comput. 54, 1655–1666. DOI: 10.1007 / s11517-016-1454-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грей, Дж. О., Цзя, П., Ху, Х. Х., Лу, Т. и Юань, К. (2007). Распознавание движений головы для управления интеллектуальной инвалидной коляской без помощи рук. Ind. Робот. 34, 60–68.DOI: 10.1108 / 014390718469

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Герцог К., Парк Д. К., Моррелл Р. У. и Мартин М. (2000). Спросите, и вы получите: поведенческая специфика в точности субъективных жалоб на память. Заявл. Cogn. Psychol. 14, 257–275. DOI: 10.1002 / (sici) 1099-0720 (200005/06) 14: 3 <257 :: aid-acp651> 3.0.co; 2-o

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Herweg, A., Gutzeit, J., Kleih, S., and Kübler, A.(2016). Управление инвалидной коляской пожилыми участниками в виртуальной среде с интерфейсом мозг-компьютер (BCI) и тактильной стимуляцией. Biol. Psychol. 121, 117–124. DOI: 10.1016 / j.biopsycho.2016.10.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джафри, С. Р. А., Хамид, Т., Махмуд, Р., Алам, М. А., Рафи, Т., Хак, М. З. У. и др. (2019). Беспроводной компьютерный интерфейс мозга для умного дома и медицинской системы. Wireless Pers. Commun. 106, 2163–2177.DOI: 10.1007 / s11277-018-5932-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джираючароенсак, С., Исрасена, П., Пан-нгум, С., Хемрунгройн, С., и Маес, М. (2019). Игровая система обучения нейробиоуправлению для улучшения когнитивных функций у здоровых пожилых людей и пациентов с амнестическими легкими когнитивными нарушениями. Clin. Intervent. Старение 14, 347–360. DOI: 10.2147 / cia.s189047

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кауфманн, Т., Хервег А. и Кюблер А. (2014). К управлению инвалидными колясками на основе интерфейса мозг-компьютер с использованием тактильно вызванных потенциалов, связанных с событиями. J. Neuroengin. Rehabil. 11: 7. DOI: 10.1186 / 1743-0003-11-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Керн, Дж. Б., Строла, С., Квинтас, Дж., Муларт, Т., Жаке, Дж. П., и Бенхаму, П. Ю. (2019). Мой маленький умный персональный помощник: совместно разработанное решение для обеспечения оптимального старения дома в сельской местности Европы. Шпилька. Health Technol. Информат. 264, 1949–1950.

Google Scholar

Конкл Т., Брэди Т. Ф., Альварес Г. А. и Олива А. (2010). Концептуальная различимость поддерживает детальную визуальную долговременную память о реальных объектах. J. Exp. Psychol. Gen. 139, 558–578. DOI: 10.1037 / a0019165

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли К., Лю Д., Перроуд Л., Чаварриага Р. и Миллан Дж. Д. Р. (2017). Управляемый мозгом экзоскелет с каскадными классификаторами десинхронизации, связанными с событиями. Робот. Auton. Syst. 90, 15–23. DOI: 10.1016 / j.robot.2016.10.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, Т. С., Го, С. Дж. А., Квек, С. Ю., Филлипс, Р., Гуан, К., Чунг, Ю. Б. и др. (2013). Система когнитивной тренировки на основе интерфейса мозг-компьютер для здоровых пожилых людей: рандомизированное контрольное пилотное исследование для удобства использования и предварительной эффективности. PLoS One 8: e79419. DOI: 10.1371 / journal.pone.0079419

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мане, Р., Chew, E., Phua, K. S., Ang, K. K., Robinson, N., Vinod, A. P., et al. (2019). Прогностические и мониторинговые ЭЭГ-биомаркеры для реабилитации после инсульта верхних конечностей с ИМК. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Англ. 27, 1654–1664. DOI: 10.1109 / tnsre.2019.2924742

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мегалингам, Р. К., Наир, Р. Н., и Пракхья, С. М. (2011). «Автоматизированная голосовая домашняя навигационная система для пожилых людей и людей с ограниченными физическими возможностями», 13-я Международная конференция по передовым коммуникационным технологиям (ICACT2011) , Пискатауэй, Нью-Джерси: IEEE, 603–608.

Google Scholar

Мумтаз В., Вуонг П. Л., Ся Л., Малик А. С. и Рашид Р. Б. А. (2017). Метод машинного обучения на основе ЭЭГ для выявления расстройства, связанного с употреблением алкоголя. Cogn. Neurodyn. 11, 161–171. DOI: 10.1007 / s11571-016-9416-y

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Натт, Д. Дж. (2008). Связь нейромедиаторов с симптомами большого депрессивного расстройства. J. Clin. Психиатрия 69, 4–7.

Google Scholar

Пан, Дж., Xie, Q., Huang, H., He, Y., Sun, Y., Yu, R., et al. (2018). Обнаружение эмоционального сознания у пациентов с нарушениями сознания с помощью системы ИМК на основе ЭЭГ. Фронт. Гм. Neurosci. 12: 198. DOI: 10.3389 / fnhum.2018.00198

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пансуван, Т., Брейер, Ф., Газдер, Т., Лау, З., Куэва, С., Свансон, Л. и др. (2020). Доказательства возрастной инвариантности ассоциативного ложного распознавания у взрослых. Память 28, 172–186.DOI: 10.1080 / 09658211.2019.1705351

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Перссон, Н., Гислетта, П., Дале, К. Л., Бендер, А. Р., Янг, Ю., Юань, П., и др. (2016). Региональное сжатие мозга и изменение когнитивных функций за два года: двунаправленное влияние мозга и факторы когнитивного резерва. Neuroimage 126, 15–26. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2015.11.028

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Петерс, Р.(2006). Старение и мозг. Аспирантура. Med. J. 82, 84–88.

Google Scholar

Квам, К., Ван, А., Мэддокс, В. Т., Голиш, К., и Лотто, А. (2018). Навыки процедурной памяти, рабочей памяти и декларативной памяти связаны с пространственной интеграцией в обучении звуковой категории. Фронт. Psychol. 9: 1828. DOI: 10.3389 / fpsyg.2018.01828

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рентон, А.И., Маттингли, Дж.Б. и Пейнтер Д. Р. (2019). Оптимизация неинвазивных систем интерфейса мозг-компьютер для свободного общения между наивными участниками-людьми. Sci. Rep. 9, 1–18.

Google Scholar

Рикельме, Ф., Эспиноза, К., Роденас, Т., Минонцио, Дж. Г., и Тарамаско, К. (2019). Набор данных eHomeSeniors: набор данных инфракрасного теплового датчика для автоматического исследования падения. Датчики 19: 4565. DOI: 10.3390 / s165

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Розенбаум, Д.А. (2009). Управление моторикой человека. Кембридж, Массачусетс: Academic Press.

Google Scholar

Райалл, Дж. Г., Шерцер, Дж. Д., и Линч, Г. С. (2008). Клеточные и молекулярные механизмы, лежащие в основе возрастного истощения и слабости скелетных мышц. Биогеронтология 9, 213–228. DOI: 10.1007 / s10522-008-9131-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сапчи, А. Х., Сапчи, Х. А. (2019). Инновационные вспомогательные средства для жизни, технологии удаленного мониторинга, решения на основе искусственного интеллекта и роботизированные системы для стареющих обществ: систематический обзор. JMIR Aging 2: e15429. DOI: 10.2196 / 15429

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шерер Р., Мюллер-Путц Г. Р. и Пфурчеллер Г. (2007). Самостоятельная инициация связи мозг-компьютер на основе ЭЭГ с использованием реакции сердечного ритма. J. Neural Eng. 4, L23 – L29.

Google Scholar

Швеммер М. А., Скомрок Н. Д., Седерберг П. Б., Тинг Дж. Э., Шарма Г., Бокбрейдер М. А. и др. (2018). Удовлетворение ожиданий пользователей по производительности интерфейса мозг-компьютер с использованием структуры декодирования глубокой нейронной сети. Nat. Med. 24, 1669–1676. DOI: 10.1038 / s41591-018-0171-y

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шан, К., Чанг, С. Ю., Чен, Г., Чжао, С., и Чен, Х. (2019). BIA: алгоритм идентификации поведения с использованием неконтролируемого обучения на основе данных датчиков для домашних пожилых людей. 24, 1589–1600. DOI: 10.1109 / jbhi.2019.2943391

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шао, Л., Чжан, Л., Белкасем, А. Н., Чжан, Ю., Chen, X., Li, J., et al. (2020). Управляемый ЭЭГ робот-уборщик, который ползает по стенам, использует интерфейс мозг-компьютер на основе ssvep. J. Healthcare Eng. 2020, 1–11. DOI: 10.1155 / 2020/6968713

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шор, Л., Пауэр, В., Хартиган, Б., Шюляйн, С., Граф, Э., де Эйто, А. и др. (2020). Exoscore: инструмент проектирования для оценки факторов, связанных с принятием технологий создания мягких экзокостюмов для нижних конечностей пожилыми людьми. Hum.Факт. 62, 391–410. DOI: 10.1177 / 0018720819868122

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Su, S., Yu, D., Cheng, J., Chen, Y., Zhang, X., Guan, Y., et al. (2017). Снижение эффективности глобальной сети у молодых курящих мужчин: исследование ЭЭГ в состоянии покоя. Фронт. Psychol. 8: 1605. DOI: 10.3389 / fpsyg.2017.01605

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Табар Ю. Р., Халичи У. (2016). Новый подход глубокого обучения для классификации сигналов воображения движения ЭЭГ. J. Neural Eng. 14: 016003. DOI: 10.1088 / 1741-2560 / 14/1/016003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тан С., Чен Л., Барсотти М., Ху, Л., Ли, Ю., Ву, X. и др. (2019). Кинематическая синергия движения с несколькими степенями свободы в верхней конечности и его применение для планирования движения реабилитационного экзоскелета. Фронт. Нейроробот. 13:99. DOI: 10.3389 / fnbot.2019.00099

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вилла-Парра, А.К., Делисль-Родригес, Д., Лопес-Делис, А., Бастос-Фильо, Т., Сагаро, Р., и Фризера-Нето, А. (2015). На пути к управлению экзоскелетом коленного сустава робота на основе намерения человека при помощи сигналов ЭЭГ и sEMG. Proc. Производство. 3, 1379–1386. DOI: 10.1016 / j.promfg.2015.07.296

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Верт, Д. М., Брач, Дж., Перера, С., и Ван Сваринген, Дж. М. (2010). Биомеханика походки, пространственные и временные характеристики и затраты энергии при ходьбе у пожилых людей с нарушенной подвижностью. Phys. Ther. 90, 977–985. DOI: 10.2522 / ptj.200

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уиллис, А. В. (2013). Болезнь Паркинсона у пожилых людей. Miss. Med. 110, 406–410.

Google Scholar

Витаки, Дж. М., и Твибелл, Р. С. (1997). Влияние сенсорной стимуляции на психологическое благополучие пациентов с болезнью Альцгеймера на поздней стадии. Am. J. Alzheimer’s Dis. 12, 10–15.DOI: 10.1177 / 153331759701200103

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сяо, Дж., Пань, Дж., Хе, Ю., Се, К., Ю, Т., Хуанг, Х. и др. (2018). Оценка визуальной фиксации у пациентов с нарушениями сознания на основе интерфейса мозг-компьютер. Neurosci. Бык. 34, 679–690. DOI: 10.1007 / s12264-018-0257-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан, Ю., Чжоу, Г., Цзинь, Дж., Чжао, К., Ван, X., и Цихоцки, А. (2015).Разреженная байесовская классификация ЭЭГ для интерфейса мозг-компьютер. IEEE Trans. Нейронные сети учатся. Syst. 27, 2256–2267.

Google Scholar

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *