德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员已经证明,瘫痪的人可以受雇轮椅训练实验。这项研究发表在iScience。
如今轮椅
脑机接口(bmi指数)测量和分析大脑信号,将信号转化为命令,这些命令继电器输出设备,它可以执行所需的操作。输出设备的一个例子是瘫痪了一种能用思维进行控制的轮椅,能支持个人变得更加移动。
尽管BMI技术进步,其效用在临床或“真实世界”设置是不确定在这个阶段。如何轻松地可以操作吗?它需要的水平,个人使用BMI是学习操作设备,而BMI可以从个人的大脑?
一项新的研究通过位于奥斯汀的德克萨斯大学的研究人员领导的何塞·德尔·r·文澜教授,问是否收购BMI技能是关键控制非侵入性BMI-operated轮椅在实际设置。“我们显示用户和脑机接口的相互学习算法对用户都是重要的成功运营这样的轮椅,“说文澜。“我们的研究强调了潜在途径改善临床翻译BMI的非侵入性的技术。”
控制精度提高和培训
文澜和他的同事们招募了三个瘫痪患者参与的研究中,接受训练每周两到五个月的三倍。脑电图(EEG)阅读是获得每个参与者使用无边便帽,它可以转化为对轮椅的操作命令。病人被要求考虑移动他们的身体部位来控制轮椅的方向——移动双手向左转,两只脚向右转。
四肢麻痹是什么?
一种瘫痪,胳膊和腿都可发病。
在基线(训练),参与者展示了类似水平的准确性(43 - 55%)使用BMI-controlled轮椅。然而,在整个培训计划他们发现这个精度可以得到改善。参与者的精度提高到95%的训练,和参与者三个的准确性达到98%的过程中,程序。
研究人员说,增加精度discriminancy结合改善功能,即算法的能力区分的大脑模式编码左转和右转。数据表明,改进的特性discriminancy参与者学习的也是一个特点——脑电图结果显示脑波模式变化随着精度的提高。“我们看到从脑电图结果的主题巩固技能调节他们的大脑的不同部分来生成一个模式“向左”和一个不同的模式,走吧,”文澜说。“我们认为有一个大脑皮层重组发生由于参与者的学习过程。”
第二个参与者呢?
参与者两个没有改变大脑活动模式在培训意义重大。相反,它们的精度略微增加在第一次前几个交易日期间保持稳定的培训。在文澜看来,这表明机器学习本身并不足以成功地操纵受雇设备在所有的病人。
表现在凌乱的空间
在培训结束时,所有三个参与者被要求驱动轮椅在杂乱的房间,避免障碍如房间隔板和病床。参与者1和3成功地完成了任务,但是,参与者两个失败。“看来,获得良好的脑机接口控制的人,让他们执行相对复杂的日常活动像驾驶轮椅在自然环境中,它需要一些神经可塑性皮层重组,“文澜说。
持续性可能能用思维进行控制的轮椅使用的关键。参与者的表现的训练是令人印象深刻的,但研究人员说,他们在最初使用设备。
虽然这项研究样本量很小,特别是本研究的第一个评估潜在的非侵入性的BMI翻译技术瘫痪患者的个人。文澜和他的同事们正在努力理解为什么参与者两个没有经验的学习效应,专注于大脑信号数据,探索如何不同参与者之间和干预可能有助于病人在未来的学习过程。
参考:葛TD Tonin L, Perdikis年代,et al。学会控制BMI-driven轮椅的人严重的四肢瘫痪。iScience。2022年。doi:10.1016 / j.isci.2022.105418。
这篇文章是一个返工的新闻稿发行的德克萨斯大学奥斯汀分校。材料已经编辑的长度和内容。
