Парализованные люди порулили инвалидным креслом силой мысли

Три человека с тетраплегией смогли достаточно точно управлять инвалидным креслом силой мысли, чтобы проехать на нем по комнате с мебелью и медицинским оборудованием. Участники представляли, как двигают руками или ногами, а кресло в зависимости от сигнала поворачивало вправо или влево. Управление происходило через связь компьютера позади кресла с ЭЭГ-шлемом на голове участника. Результаты эксперимента опубликованы в iScience.

Технологии, позволяющие связать мозг с компьютером, активно развиваются, и особенно нейроинтерфейсы важны, когда дело касается людей с инвалидностью — внедрение нейропротезов в повседневную жизнь помогает обеспечить мобильность людей с ограниченными возможностями. Некоторые исследования уже показали успехи использования нейроинтерфейсов для протезов рук, экзоскелета, роботов телеприсутствия, а также инвалидных кресел, управляемых разумом. При разработке таких кресел используют как инвазивные, так и неинвазивные методы, которые считаются более безопасными. При инвазивном подключении пациенту вживляют в мозг электроды, и, как и любая операция, этот способ несет определенные риски и возможные осложнения. При неинвазивных методах ученые используют электроэнцефалографию для записи сигналов активности мозга. Например, чтобы управлять коляской, человек фокусируется на мерцающем свете в определенном месте. Далее интерфейс с электродов считывает и декодирует сигналы мозга, преобразует их в команду движения и кресло едет к месту мерцания. Но у такого метода тоже есть свои недостатки, например, усталость глаз или расщепление внимания. Кроме того, хотя череп и кожа, отделяющие клетки мозга от электродов, являются проводниками, сигнал может искажаться.

Группа ученых из Великобритании, Германии, Италии, США и Швейцарии под руководством Хосе дель Миллана (José del R. Millán) из Техасского университета в Остине решила проверить гипотезу о том, что для для управления креслом неинвазивным способом очень важно, насколько хорошо пациент смог обучиться управлять нейроинтерфейсом. Они взяли троих людей с травмой спинного мозга и параличом всех четырех конечностей и обучили их управлять модифицированным инвалидным креслом с электроприводом. Сначала их на протяжении значительного времени обучали взаимодействию с нейроинтерфейсом. Каждый участник носил ЭЭГ-шлем с 31 электродом, который считывал сигналы из области мозга, регулирующей движения. Эти сигналы передавались на ноутбук, закрепленный на спинке инвалидной коляски, где роботизированный интеллект преобразовывал их в движения колес. Повороту налево соответствовало представление движения обеими ногами, а повороту направо — обеими руками. В противном случае инвалидная коляска двигалась вперед. На экране отображался импровизированный руль, стрелка в центре которого указывала нужное направление. Если у участника получалось правильно послать сигнал, колеса кресла поворачивались в нужную сторону. Постепенно участники привыкали управлять креслом без подсказок направления в виде стрелок.

Обучение проводилось три раза в неделю: первый участник занимался пять месяцев, второй — три и третий — два месяца. На первых уроках все участники демонстрировали низкую точность управления — от 43 до 55 процентов. Лучше всего в обучении показал себя первый участник — на последнем сеансе он добился контроля в 95 процентов. Третий участник также стабильно демонстрировал улучшение навыков управления (98,3 процента), вплоть до 7 сеанса, однако потом его показатели упали (74 процента на последнем сеансе). Исследователи связывают это с заменой у участника декодера в последних сеансах. У второго участника явных успехов не было, хотя он и показал стабильное владение интерфейсом на уровне средней точности 68 процентов. Также ученые заметили, что в течение обучения сигналы мозга, означающие «лево» и «право», стали более отчетливыми у участников 1 и 3.

Затем исследователи решили проверить, как участники смогут управлять креслами в реальных условиях — комнате 15 на 7 метров в больнице, где были койки, ширма и медицинское оборудование. Участники должны были объехать помещение и пройти четыре контрольные точки, включая разворот и необходимость въехать в узкий коридор. Первый участник прошел 29 экспериментальных сессий, а второй и третий участники — по 11. Из трех участников только первый и третий смогли полностью пройти маршрут и все контрольные точки. Первый участник успешно проходил последнюю контрольную точку в 80 процентах случаев, среднее время на прохождение дистанции было около 4 минут. Третий участник за примерно 6 минут проходил маршрут и смог достигнуть четвертой контрольной точки в 20 процентах случаев. А вот второй участник на достижение третьей контрольной точки тратил примерно 5 минут и проходил ее в 60 процентах случаев, но так и не смог пройти последнюю точку ни разу и завершить маршрут.

Поскольку управление осуществлялось при совместной работе разума человека и роботизированного интеллекта, ученые также провели оценку того, насколько успешно бы участники прошли маршрут без ассистирования робота (их предсказания успешности прохождения маршрута с роботом совпали с реальными результатами). Оказалось, что для первого участника общая средняя успешность прохождения маршрута снизилась бы с 95 процентов до 82, для второго — с 45 процентов до 22,5, а для третьего с 73,3 до 32,5 процентов. Исследователи обращают внимание на высокую точность управления колясками людей с параличом конечностей не в лабораторных, а в реальных условиях. Также они отмечают, что совместное управление коляской позволяет достичь эффективности и удобства использования, особенно если показания при обучении взаимодействия с нейроинтефейсом были недостаточно высоки (как у второго участника). Несмотря на ряд ограничений в исследовании, ученые считают, что использование взаимного обучения между человеком и декодером, а также внедрение роботизированного интеллекта в управление позволяет добиться лучших результатов в неинвазивном управлении инвалидными колясками.

Ранее компания Intel уже показывала инвалидное кресло, которое можно контролировать с помощью выражения лица — система способна распознавать до 10 гримас и позволяет каждой присвоить свою команду управления. А если вы хотите лучше понять, как работают нейроинтерфейсы и как они работают — читайте материал «Не голова, а компьютер».