TU Graz araştırmacıları, ilk kez bir robotik kolu, bir EEG başlığı kullanarak, normal invaziv olmayan bir şekilde, gerçek zamanlı olarak düşünerek kontrol etmeyi başardılar. İşte resimde: deneysel ayar. Önde, test eden kişi tarafından kontrol edilen robotik kol (arkada). Kredi bilgileri: Baustädter – TU Graz
TU Graz’da ilk kez, sürekli bir hareketin amacı, invaziv olmayan beyin sinyallerinden okunabildi. Bu başarı, nöroprotezlerin daha doğal ve invaziv olmayan kontrolünün gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmesini sağlar.
Belden aşağısı felçli insanlara bir miktar hareket özgürlüğü ve dolayısıyla daha iyi bir yaşam kalitesi vermeyi amaçlayan beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI’ler) kişinin beyin aktivitesini ölçer ve elektrik akımlarını nöroprotezler için kontrol sinyallerine dönüştürür. Gernot Müller-Putz’un basitleştirilmiş terimlerle ifade ettiği gibi “düşüncelerle kontrol”. Graz Teknoloji Üniversitesi’ndeki (TU Graz) Sinir Mühendisliği Enstitüsü başkanı, BCI araştırmasının “eski eli”dir ve yoğun olarak invaziv olmayan BCI sistemleriyle ilgilenmektedir. O ve ekibi, son on yılda omurilik yaralanması olan kişilerde nöroprotezlerin veya robotik kolların EEG tabanlı kontrolü ile ilk olumlu sonuçları elde etti. Bununla birlikte, şimdiye kadar kontrol doğal değildi ve hantaldı çünkü düşünce kalıplarının tekrar tekrar hayal edilmesi gerekiyordu. Yakın zamanda tamamladığı ERC Consolidator Hibe projesi “Feel Your Reach”in bir parçası olarak Müller-Putz ve ekibi şimdi daha doğal ve sürekli BCI kontrol sistemlerinin geliştirilmesinde bir atılım gerçekleştirdi.
Her şey görmek için geliyor
TU Graz araştırmacıları, ilk kez, bir robotik kolu, bir EEG başlığı kullanarak, olağan invaziv olmayan bir şekilde, tamamen gerçek zamanlı olarak düşünerek kontrol etmeyi başardılar. Bu, daha önce imkansız olan, beyin sinyallerinden sürekli hareket niyetini çözerek mümkün oldu. Araştırmacılar önce konum, hız ve mesafe gibi çeşitli hareket parametrelerini incelediler ve bunların nöronal aktiviteden korelasyonlarını çıkardılar. Müller-Putz, “Burada gözlerin katkısı çok önemli” diyor. “Kullanıcıların robotik kolun yörüngesini takip etmek için gözlerini kullanmalarına izin verilmesi önemlidir.” Bununla birlikte, göz hareketleri ve göz kırpmaları, EEG’de oküler artefaktlar olarak adlandırılan kendi elektrik sinyallerini üretir. Müller-Putz, “Bu artefaktlar EEG sinyalini bozar. Bu nedenle gerçek zamanlı olarak kaldırılmaları gerekir. Ancak el-göz koordinasyonunun gerçekleşebilmesi ve böylece hareket taleplerinin kodunun çözülmesine katkıda bulunması önemlidir,” diye açıklıyor. Başka bir deyişle, görsel bilgi hareket etme niyetini yakalamaya yardımcı olur. Bununla birlikte, gözün istenmeyen sinyallerinin elektriksel aktiviteden aritmetik olarak filtrelenmesi gerekir.
BCI istenmeyen hareketleri algılar
Araştırmacılar tarafından geliştirilen BBA’lardan birinin, bir kişinin bir harekete başlamak isteyip istemediğini anlayabilmesi de önemlidir – amaca yönelik bir hareketin başlangıcını tanıyabilir. Ek olarak, araştırma ekibinin bir başka BCI’si hataları, yani robotik kolun istenmeyen hareketlerini algılar ve düzeltir; daha doğal bir protez kontrolü için yapbozun bir parçası daha. Müller-Putz, “Beynin hata yanıtı EEG’den okunabilir. BCI, gerçekleştirilen hareketin kişinin niyetiyle uyuşmadığını fark eder. Robotik kolun hareketini durdurur veya başlangıca sıfırlar” diyor. Projede, omurilik yaralanmalı kişilerle yapılan testlerde hata tespiti birkaç kez başarıyla test edildi.
İnsanlar robotik kolun hareketlerini hissedebilir
TU Graz araştırmacıları, sözde kinestetik geri bildirimde de başarılı oldular. “Katılımcılar sadece protezin hareketlerini görmekle kalmıyor, aynı zamanda hissediyorlar” diyor gözle görülür bir şekilde memnun olan Müller-Putz. Teknik olarak bu, titreşim sensörlerinin yardımıyla mümkün oldu. Bunlar kürek kemiğindeki cilde yapışır ve robotik kolun hareketlerini ince akan titreşimlerle takip eder. Teorik olarak tamamen felçli kişilerin hareketleri hissetmeleri de mümkündür. Müller-Putz, gelecek hedeflerine atıfta bulunarak, “Ancak, burada boyun bölgesinde bir uygulama düşünmeliyiz” diyor. Her şeyden önce, araştırmacılar görsel, kasıtlı ve kinestetik bilgilerden bir hareketin kodunun çözülmesini geliştirmek, böylece hataları tespit etmek ve dört BCI sisteminin tümünü bir “dörtlü BCI sisteminde” birleştirmek istiyorlar.
MoreGrasp: Graz Teknoloji Üniversitesi tarafından sağlanan şeyleri daha iyi kavramak
Alıntı: Bilgisayar, beyin sinyallerinden (2021, 27 Eylül) sürekli hareketi çözer, 1 Ekim 2021’de https://medicalxpress.com/news/2021-09-decodes-movement-brain.html adresinden alınmıştır.
Bu belge telif haklarına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amaçlı herhangi bir adil işlem dışında, yazılı izin alınmadan hiçbir bölüm çoğaltılamaz. İçerik yalnızca bilgi amaçlı verilmiştir.