Pesquisadores da empresa russa Neurobotics e do Instituto de Física e Tecnologia de Moscou descobriram uma maneira de visualizar a atividade cerebral de uma pessoa como imagens reais imitando o que observam em tempo real. Isso permitirá novos dispositivos de reabilitação pós-AVC controlados por sinais cerebrais. A equipe publicou sua pesquisa como uma pré-impressão no bioRxiv (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/787101v2.full) e postou um vídeo online mostrando seu sistema de “leitura da mente” em ação.
Para desenvolver dispositivos controlados pelo cérebro e métodos para tratamento de distúrbios cognitivos e reabilitação pós-AVC, os neurobiologistas precisam entender como o cérebro codifica as informações. Um aspecto fundamental disso é estudar a atividade cerebral das pessoas que percebem informações visuais, por exemplo, enquanto assistem a um vídeo.
As soluções existentes para extrair imagens observadas de sinais cerebrais usam ressonância magnética funcional ou analisam os sinais captados por implantes diretamente dos neurônios. Ambos os métodos têm aplicações bastante limitadas na prática clínica e na vida cotidiana.
A interface cérebro-computador desenvolvida pela MIPT e Neurobotics baseia-se em redes neurais artificiais e eletroencefalografia, ou EEG, uma técnica para registrar ondas cerebrais por meio de eletrodos colocados de maneira não invasiva no couro cabeludo. Ao analisar a atividade cerebral, o sistema reconstrói as imagens vistas por uma pessoa submetida ao EEG em tempo real.
“Estamos trabalhando no projeto Assistive Technologies da Neuronet da National Technology Initiative, que se concentra na interface cérebro-computador que permite que pacientes pós-AVC controlem um braço exoesqueleto para fins de neuro-reabilitação ou pacientes paralisados para dirigir uma cadeira de rodas elétrica, por exemplo. O objetivo final é aumentar a precisão do controle neural também em indivíduos saudáveis “, disse Vladimir Konyshev, chefe do Laboratório de Neurorrobótica do MIPT.
Na primeira parte do experimento, os neurobiólogos pediram que indivíduos saudáveis ??assistissem a 20 minutos de fragmentos de vídeo de 10 segundos no YouTube. A equipe selecionou cinco categorias de vídeos arbitrárias: formas abstratas, cachoeiras, rostos humanos, mecanismos de movimentação e esportes a motor. A última categoria contou com gravações em primeira pessoa de motos de neve, motos de água, motocicletas e corridas de carros.
Ao analisar os dados do EEG, os pesquisadores mostraram que os padrões de ondas cerebrais são distintos para cada categoria de vídeos. Isso permitiu à equipe analisar a resposta do cérebro aos vídeos em tempo real.
Na segunda fase do experimento, três categorias aleatórias foram selecionadas dentre as cinco originais. Os pesquisadores desenvolveram duas redes neurais: uma para gerar imagens aleatórias específicas da categoria a partir de “ruído” e outra para gerar “ruído” semelhante a partir do EEG. A equipe treinou as redes para operar juntas de uma maneira que transforma o sinal de EEG em imagens reais semelhantes às observadas pelos sujeitos do teste, como observados na figura acima.
Para testar a capacidade do sistema de visualizar a atividade cerebral, os sujeitos foram mostrados vídeos anteriormente não vistos das mesmas categorias. Enquanto eles assistiam, os EEGs foram gravados e alimentados às redes neurais. O sistema passou no teste, gerando imagens convincentes que poderiam ser facilmente categorizadas em 90% dos casos (fig. 1).
“O eletroencefalograma é uma coleção de sinais cerebrais gravados no couro cabeludo. Os pesquisadores costumavam pensar que estudar os processos cerebrais via EEG é como descobrir a estrutura interna de um motor a vapor analisando a fumaça deixada por um trem a vapor”, explicou um co-autor. autor Grigory Rashkov, pesquisador júnior do MIPT e programador da Neurobotics. “Não esperávamos que ela contivesse informações suficientes para reconstruir parcialmente uma imagem observada por uma pessoa. No entanto, acabou sendo possível”.
“Além do mais, podemos usar isso como base para uma interface cérebro-computador operando em tempo real. É bastante tranquilizador. Com a tecnologia atual, as interfaces neurais invasivas previstas por Elon Musk enfrentam os desafios de cirurgias complexas e rápida deterioração devido à aos processos naturais – eles oxidam e falham dentro de vários meses. Esperamos que possamos eventualmente projetar interfaces neurais mais acessíveis que não exijam implantação “, acrescentou o pesquisador.
Publicado em 09/02/2020 07h03
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