Система – лучшее пригодное для реальных заявлений, потому что она оборудована сухими датчиками ЭЭГ, которые легче применить, чем влажные датчики, все еще обеспечивая высокоплотные мозговые данные о деятельности. Система включает сухой электрод с 64 каналами пригодные наушники ЭЭГ и сложный номер люкс программного обеспечения для интерпретации данных и анализа. У этого есть широкий спектр заявлений, от исследования, к нейрообратной связи, к клинической диагностике.Цель исследователей состоит в том, чтобы вытащить ЭЭГ из лабораторного урегулирования, где это в настоящее время заключается влажными методами ЭЭГ.
В будущем ученые предполагают мир, где системы нейроотображения работают с мобильными датчиками и смартфонами, чтобы отследить мозговые государства в течение дня и увеличить возможности мозга.«Это собирается взять нейроотображение к следующему уровню, развертываясь в намного более широком масштабе», сказали Майк Юй Чи, выпускник Школы Джейкобса и CTO Cognionics, который возглавил команду, которая развивала наушники, используемые в исследовании. «Вы будете в состоянии работать в домах предметов. Вы можете поместить это на кого-то вождение».Исследователи из Школы Джейкобса Разработки и Института Нервного Вычисления в Сан-Диего UC детализировали свои результаты в статье Специального выпуска на Носимых технологиях, изданных недавно в Сделках IEEE на Биоинженерии.
Они также предполагают будущее, когда нейроотображение может использоваться, чтобы вызвать новые методы лечения для неврологических расстройств. «Мы будем в состоянии побудить мозг решать свои собственные проблемы», сказал Джерт Ковенбергс, преподаватель биоинженерии в Школе Джейкобса и научный руководитель исследования, поддержанного частично пятилетние Появляющиеся Границы Инновационного гранта Исследования от Национального научного фонда. «Мы пытаемся убежать от агрессивных технологий, таких как глубокая мозговая стимуляция и отпускаемые по рецепту лекарства, и вместо этого запустить процесс ремонта при помощи синаптической пластичности мозга».Через 10 лет, используя интерфейс мозговой машины мог бы стать столь же естественным, как использование Вашего смартфона сегодня, сказал Тим Маллен, выпускник Сан-Диего UC, теперь генеральный директор Qusp и ведущий автор на исследовании. Маллен, бывший исследователь в Центре Swartz Вычислительной Нейробиологии в Сан-Диего UC, возглавил команду, которая разработала программное обеспечение, используемое в исследовании с частичным финансированием из армейской научно-исследовательской лаборатории.Для этого видения будущего, чтобы стать действительностью, датчики должны будут стать не только носимыми, но также и удобными, и алгоритмы для анализа данных должны будут быть в состоянии прорубить шум, чтобы извлечь значащие данные.
Бумага, названная «Нейроотображение В реальном времени и Познавательный Контроль Используя Пригодную Сухую ЭЭГ», обрисовывает в общих чертах некоторые значительные первые шаги в том направлении.Наушники ЯЙЦАУ наушников ЭЭГ, развитых Ши и его командой, есть подобная осьминогу форма, в которой каждая рука упругая, так, чтобы это соответствовало на многих различных видах формы голов.
Датчики в конце каждой руки разработаны, чтобы установить оптимальный контакт со скальпом, добавляя как можно меньше шум в сигнале.Исследователи потратили совершенствование четырех лет рецепт для материалов датчиков. Датчики, разработанные, чтобы работать над волосами предмета, сделаны из соединения серебра и углерода, депонированного на гибком основании. Этот материал позволяет датчикам оставаться гибкими и длительными, все еще проводя высококачественные сигналы – silver/silver-chloride покрытие ключевое здесь.
Датчики, разработанные, чтобы работать над голой кожей, сделаны из гидрогеля, заключенного в кожух в проводящей мембране. Эти датчики установлены в стручке, оборудованном усилителем, который помогает повысить качество сигнала, ограждая датчики от вмешательств от электрооборудования и другой электроники.
Следующие шаги включают улучшение работы наушников, в то время как предметы перемещаются. Устройство может достоверно захватить сигналы, в то время как предметы идут, но меньше во время более напряженных действий, таких как управление. Электронике также нужно улучшение, чтобы функционировать для более длинных периодов времени – дни и даже недели вместо часов.Программное обеспечение и анализ данных
Данные, что захваченные наушники были проанализированы с программным обеспечением, разработанным Малленом и Кристианом Козэ, другим бывшим исследователем в Центре Swartz Вычислительной Нейробиологии и в настоящее время CTO Qusp. Во-первых, мозговые сигналы должны были быть отделены от шума в данных об ЭЭГ.
Крошечный электрический ток, происходящий из мозга, часто загрязняется высокими экспонатами амплитуды, произведенными, когда предметы перемещаются, говорят или даже мигают. Исследователи проектировали алгоритм, который отделяет данные об ЭЭГ в режиме реального времени в различные компоненты, которые статистически не связаны друг с другом. Это тогда сравнило эти элементы с чистыми полученными данными, например, когда предмет в покое.
Неправильные данные были маркированы как шум и отказаны. «Алгоритм пытается удалить как можно больше шума, сохраняя как можно больше мозгового сигнала», сказал Маллен.Но анализ не остановился там. Исследователи использовали информацию об известной анатомии мозга и данных, которые они собрали, чтобы узнать, куда сигналы прибывают из мозга. Они также смогли отследить, в режиме реального времени, как сигналы из различных областей мозга взаимодействуют друг с другом, строя постоянно меняющуюся сетевую карту из мозговой деятельности.
Они тогда использовали машинное обучение, чтобы соединить определенные сетевые образцы в мозговой деятельности к познанию и поведению.«Святой Грааль в нашей области должен отследить значащие изменения в распределенных мозговых сетях на ‘скорости мысли’», сказал Маллен. «Мы ближе к той цели, но мы не совсем там все же».СтартапыИ Ши и Маллен создали стартапы, сосредоточенные на коммерциализации мозговой технологии, включая некоторые компоненты, показанные в этом исследовании.
Компания Ши, Cognionics, продает наушники исследовательским группам. Устройство также популярно у специалистов в нейрообратной связи, которые наносят на карту мозг, чтобы позже влиять на поведение. Конечная цель должна заставить наушники в клинику помогать диагностировать ряд условий, таких как удары и конфискации.Стартап коровяка, Qusp, развивал NeuroScale, облачная программная платформа, которая обеспечивает непрерывную интерпретацию в реальном времени сигналов мозга и тела через интерфейс программы интернет-приложения.
Цель состоит в том, чтобы позволить интерфейсу мозгового компьютера и передовым методам обработки сигнала быть легко интегрированным с различными повседневными заявлениями и носимыми устройствами.При совместном финансировании DARPA Cognionics создает улучшенную систему ЭЭГ, в то время как Qusp развивает простую в использовании графическую окружающую среду программного обеспечения для быстрого дизайна и применения мозговых аналитических трубопроводов сигнала.
«Эти предпринимательские усилия являются неотъемлемой частью успеха Школы Джейкобса и Института Нервного Вычисления, чтобы помочь взять нейротехнологию от лаборатории до практических применений в познавательных и клинических заявлениях», сказал Ковенбергс, который является соучредителем Cognionics и работает в его Научном Консультативном совете.