Два человека с параличом смогли печатать на виртуальной клавиатуре благодаря имплантату, который декодирует попытки движения пальцев. Один из пациентов набирал текст на 80% быстрее здорового человека, говорится в исследовании на Nature Neuroscience.
Традиционно интерфейсы мозг-компьютер (BCI) для парализованных людей опираются на отслеживание взгляда или распознавание нейронной активности, связанной с речью. Однако исследователи из Mass General Brigham и Университета Брауна предположили, что привычный формат QWERTY-клавиатуры окажется удобнее для многих пользователей.
Мысль управляет машиной: как ИИ трансформирует интерфейсы мозг — компьютер - ForkLog: криптовалюты, ИИ, сингулярность, будущее
Кто и как работает над революцией во взаимодействии между человеком и машиной.
forklog.com
В исследовании участникам предложили имитировать набор текста на клавиатуре QWERTY. Система надежно считывала мозговые импульсы, распознавая до 30 различных действий — по три на каждый из десяти пальцев.
В тестировании BCI-устройства от компании Blackrock Neurotech приняли участие два человека:
- пациент T17 (парализован ниже шеи из-за травмы спинного мозга) достиг скорости 47 символов в минуту при точности 81%;
- пациент T18 (страдает боковым амиотрофическим склерозом, БАС) показал результат в 110 символов в минуту с точностью 95%.
Стабильность результатов второго человека держалась в течение недели, тогда как первого — два дня.
Джуд отметил, что более высокая производительность одного из участников может объясняться количеством и расположением электродов в мозге. У T18 имплантировано шесть массивов контактов в дорсальную (верхнюю) часть прецентральной извилины — примерно в три раза больше по сравнению с T17.
У последнего также часть электродов разместили в других областях моторной коры для сбора речевых сигналов.
Различия в результатах могут объясняться в том числе тем, что тетраплегия и ALS по-разному влияют на мозг, хотя оба состояния приводят к параличу.
Джуд подчеркнул, что расшифровка сигналов движения пальцев может помочь в будущем восстанавливать сложные движения руки, включая хватание и дотягивание до предметов.
В перспективе точное распознавание моторики пальцев поможет вернуть пациентам способность управлять протезами для сложных манипуляций вроде захвата предметов и дотягивания до них.
Однако технологии предстоит преодолеть значительные регуляторные барьеры, прежде чем она станет доступна широкому кругу пациентов.
Напомним, в марте регулятор Китая одобрил первый в стране нейроимплант для коммерческого применения.