Когда речь заходит про достижение какой-либо цели, нам кажется, что нужно сделать это максимально быстро. Это естественное желание и базовая ошибка. Причем как начинающих биохакеров, которым интересен разгон
Работа
Приматы и интерфейс мозг компьютер
Исследователи из Немецкого центра приматов — Института исследований приматов имени Лейбница в Геттингене разработали новый протокол интеграции интерфейсов мозг-компьютер в исследовании с макаками-резусами. Метод позволяет точно управлять киберпротезами рук, используя только сигналы
Скорость, сила, гибкость. И киберпротезы
Когда вы несете сумки с покупками или продеваете нитку в игольное ушко, то используете мощные и точные хваты, которые стали частью нашей повседневной жизни. Мы осознаем, насколько важны и великолепны наши руки, только когда утрачиваем способность пользоваться ими, например, из-за квадриплегии или таких заболеваний, как БАС, которые вызывают прогрессирующий паралич мышц.
Решение проблемы видится в нейропротезах. Эти искусственные руки, кисти или ноги могли бы вернуть людям с ограниченными возможностями подвижность. Поврежденные нервные связи соединяются через интерфейсы мозг-компьютер, которые декодируют сигналы
То, насколько хорошо работает протез, зависит в первую очередь от нейронных данных, считываемых компьютерным интерфейсом. Предыдущие исследования движений рук и кистей были сосредоточены на сигналах, которые управляют скоростью хватательного движения. Мы хотели выяснить, могут ли нейронные сигналы, описывающие положение рук, лучше справляться с управлением нейропротезами.
Андрес Агудело-Торо, первый автор исследования.
Ход исследования киберпротезов
Для исследования ученые работали с макаками-резусами (Macaca mulatta). Как и люди, они обладают высокоразвитой нервной и зрительной системой, а также выраженными мелкими моторными навыками. Это делает их особенно подходящими для исследования хватательных движений.
Для подготовки к основному эксперименту ученые обучили двух макак-резусов двигать рукой виртуального аватара на экране. Во время этой фазы обучения обезьяны выполняли движения руки собственной рукой, одновременно наблюдая за соответствующими движениями виртуальной руки на экране. Перчатка с магнитными датчиками, которую обезьяны носили во время задания, регистрировала движения руки животных и собирала данные.
После того, как обезьяны освоили задачу, их обучали управлять виртуальной рукой на этапе «воображаемого» хвата. Была измерена активность популяций нейронов в областях коры
Полученный результат для киберпротезирования
Отступая от классического протокола, мы адаптировали алгоритм так, чтобы была важна не только цель движения, но и то, как вы туда попадаете, т. е. путь выполнения. Это в конечном итоге привело к более точным результатам.
Андрес Агудело-Торо, первый автор исследования.
Затем исследователи сравнили движения руки аватара с данными реальной руки, которые они записали ранее, и смогли сопоставить точность.
В исследовании мы показали, что сигналы, которые управляют положением руки, особенно важны для управления нейропротезом. Эти результаты теперь можно использовать для улучшения функциональности будущих интерфейсов мозг-компьютер и, таким образом, для улучшения мелкой моторики нейропротезов.
Хансйорг Шербергер, руководитель лаборатории нейробиологии и старший автор исследования.
Как всегда, больше материалов про
Автор: MisterClever