Корейские ученые продемонстрировали дистанционное управление движением черепахи посредством человеческой мысли. В основе метода — неинвазивный контроль инстинктивного поведения животного. Описание работы опубликовано в журнале Journal of Bionic Engineering.
В отличие от экспериментов по управлению движением животных за счет вживления электродов в мозг или мыщцы, корейские исследователи решили применить схему управления на базе контроля инстинктивного поведения черепах при преодолении препятствий. Черепахи распознают источник белого света как открытое пространство и инстинктивно движутся в его сторону (из-за чего, например, они сильно страдают при световом загрязнении мест обитания). При этом животные склонны избегать объекты, которые загораживают обзор: в предыдущей работе исследователи показали, что черепаха воспринимает черный цвет как препятствие и пытается обойти его. Черепахи оказались удобными объектами для эксперимента в том числе и потому, что на жестком панцире можно прочно закрепить необходимое оборудование.
Новый метод использует мозго-компьютерный интерфейс (brain-computer interface, BCI) в сочетании с устройством, которое передает команды от компьютера мозгу.
Система управления черепахой выглядит следующим образом: на голове оператора крепится гарнитура Emotiv Epoc и дисплей для отображения окружения черепахи. На панцире рептилии устанавливается «киборг-система» — она состоит из камеры, Wi-Fi передатчика, компьютерного управляющего модуля и батарейки, а также черного полуцилиндра с разрезом, который образует стимулирующее устройство. Цилиндр может поворачиваться до 36 градусов в каждую сторону под управлением «мыслей» оператора.
В процессе управления оператор в режиме реального времени получает видеоизображение с камеры, установленной на панцире черепахи, и определяет, в каком направлении черепаха должна двигаться. Мысленные команды распознаются гарнитурой мозго-компьютерного интерфейса при помощи электроэнцефалографических сигналов: система различает команды влево, вправо и бездействие. Команды влево и вправо активируют стимулирующее устройство черепахи через Wi-Fi, поворачивая цилиндр так, чтобы разрез цилиндра сместился в нужном направлении, вызывая инстинктивный поворот черепахи в нужную сторону.
Для тестов ученые использовали четырех красноухих пресноводных черепах (Trachemys scripta elegans), а в роли операторов выступили пятеро студентов-добровольцев. Систему протестировали сначала в лабораторных условиях, а потом на открытом воздухе — при этом оператор находился в пяти километрах от животного. Тесты проводили в том числе и на пересеченной местности с естественными препятствиями, травой, гравийным покрытием и лужами. По словам авторов статьи, во всех тестах черепахи успешно справились с заданиями.
Создание систем дистанционного управления живыми организмами — популярная тема современных технологий. Ранее мы писали об эксперименте с управлением насекомыми-киборгами с помощью оптогенетики, применении нейромышечных электродов для того, чтобы заставить бронзовку менять походку, и о шлеме, который позволяет управлять направлением движения человека при помощи пульта от радиоуправляемого игрушечного автомобиля. А если говорить об использовании инстинктивного поведения в дистанционном управлении, нельзя не вспомнить о забавном эксперименте с бульдогом, движение которого контролировали при помощи сосиски.
Надежда Бессонова
Сканер работает в паре со смартфоном
Канадские и мексиканские исследователи представили результаты пилотных клинических испытаний сканера для диагностики воспаления и инфекционного процесса в ранах. Устройство гиперспектральной визуализации, выполненное в виде сменного объектива для смартфона, анализирует изображение, термограмму и флуоресценцию пораженной области. В испытаниях гаджет продемонстрировал общую точность в 74 процента. Отчет о работе опубликован в журнале Frontiers in Medicine. Хронические раны, которые не заживают в течение 8–12 недель, представляют серьезную проблему для общественного здравоохранения. Типичным пусковым фактором для их развития служит инфекция, особенно в том случае, если процесс заживления в силу состояния самой раны и всего организма задержался на воспалительной фазе. Стадии раневой инфекции включают загрязнение (контаминацию), колонизацию, местную инфекцию и ее системное распространение (генерализацию). Для оказания необходимого объема помощи врачу необходимо четко различать загрязненные и колонизированные раны, однако точность подобной диагностики при простом осмотре не достигает и 60 процентов. Как правило, это компенсируют микробиологическими и молекулярными исследованиями, однако они занимают значительное время и не всегда доступны. В силу этого все больший интерес представляют физические методы исследования, такие как инфракрасная термография и регистрация бактериальной флуоресценции, а также анализ изображений с помощью алгоритмов машинного обучения. Чтобы совместить преимущества этих методов, канадская компания Swift Medical разработала устройство гиперспектральной визуализации Swift Ray 1. Оно оснащено инфракрасными датчиками для разных длин волн, источниками видимого и ультрафиолетового излучения и соответствующими камерами высокого разрешения. Они позволяют одновременно выполнять фотосъемку и инфракрасную термографию раны и регистрировать флуоресценцию бактерий в ней. Полученные изображения устройство передает на камеру смартфона с интегрированным приложением Swift Skin and Wound. Оно собирает их в датасет, который содержит информацию о физиологии, морфологии и составе тканей в ране. Роберт Фрейзер (Robert Fraser) с коллегами из трех канадских университетов, Центральной больницы имени Прието в Сан-Луис-Потоси, компаний Swift Medical и Vope Medical провели мультицентровое проспективное испытание устройства Swift Ray 1, в котором оценивали его пригодность для дифференциальной диагностики невоспаленных, воспаленных и инфицированных ран. В исследовании приняли участие 66 амбулаторных пациентов из Мексики и Канады. Сканирование ран проводили хирурги, прошедшие инструктаж, в соответствии с полученными рекомендациями (рану очищали, помещали по ее краям идущий в комплекте маркер и снимали под углом 90 градусов с расстояния 15 сантиметров). Клинические характеристики ран оценивали в соответствии с протоколом Международного института раневых инфекций (IWII). Обработку данных проводили методами главных компонент (PCA) и k-ближайших соседей (KNN) для создания нейросетевой модели, кластеризующей раны по признаку наличия инфекции и воспаления. По результатам испытаний PCA-KNN-кластеризация с учетом всех клинических и визуализационных переменных обеспечила общую точность 74 процента при дифференциальной диагностике невоспаленных, воспаленных и инфицированных ран. Для невоспаленных ран чувствительность и специфичность модели составили соответственно 94 и 70 процентов, для воспаленных — 85 и 77 процентов, для инфицированных — 100 и 91 процент. Таким образом, комбинация множественных методов визуализации позволяет создавать модели для улучшенной оценки ран. Подобные устройства для использования в месте оказания помощи могут помочь клиницистам своевременно выявлять и лечить раневые инфекции, заключают авторы работы. В феврале 2023 года американские, китайские и корейские исследователи представили биорезорбируемый беспроводной электрод для мониторинга состояния и электротерапии хронических ран. В конце 2022 года стэнфордская научная команда продемонстрировала умный пластырь для мониторинга и электростимуляции ран, который атравматично отклеивается после использования.