Коммуникация является важным аспектом повседневной жизни, достигается с помощью различных методов, таких как общение, письмо и использование компьютерных интерфейсов, которые все чаще являются важным средством взаимодействия с другими людьми через такие каналы, как электронная почта и текстовые сообщения. Однако способность к общению часто ограничивается такими состояниями, как инсульт, боковой амиотрофический склероз (БАС) или другие травмы или неврологические расстройства, которые могут вызвать паралич, повреждая нервные пути, связывающие мозг с остальной частью тела.
BCI предлагает потенциальное решение для восстановления связи путем использования нетронутых нейронных сигналов. Для этой цели было разработано множество BCI -кандидатов, в том числе основанные на электроэнцефалографии, электрокортикографии, и интракортикальные электрические сигналы
Интракортикальные ИБК (ИБКИ), в частности, в целях коммуникации, оказались многообещающими в пилотных клинических исследованиях. Тем не менее, BCI еще не достигли такого уровня производительности, который поддерживал бы широкое распространение среди людей с нарушениями двигательной функции, которые мешают общению. Кроме того, неясно, могут ли нынешние подходы BCI поддерживать высокую эффективность при выполнении таких требующих когнитивных усилий задач, как передача информации в текстовом формате.
Недавно мы разработали высокопроизводительный BCI для связи. Кратко, нейронные сигналы (потенциалы действия и высокочастотные местные потенциалы поля) были записаны с моторной коры с помощью интракортикальных микроэлектродных сетей. Затем эти сигналы были преобразованы в команды наведения и нажатия с помощью двух алгоритмов, разработанных в ходе предыдущих доклинических и клинических исследований: фильтр ReFIT Kalman Filter для непрерывного двухмерного управления курсором и классификатор состояния на основе модели скрытого Маркова (HMM) для дискретного отбора ("click"). Для оценки этого интерфейса мы использовали два подхода: подход, который представляет собой повседневное использование коммуникации, и подход, который более точно количественно оценивает производительность.
Результаты
Важным реальным приложением для коммуникационного интерфейса является набор сообщений в цепочке сообщений. Мы проверили, может ли BCI поддержать такое заявление с участником пилотного клинического испытания.
51-летняя женщина с диагнозом АЛС (Т6). На этих "бесплатных занятиях", чтобы имитировать использование BCI в типичном разговоре, Т6 задавала вопросы и просила формулировать ответы в ее собственном темпе. После того, как ей задали вопрос, она смогла обдумать свой ответ, передвинуть курсор и нажать на кнопку в правом нижнем углу экрана, чтобы включить клавиатуру, а затем ввести свой ответ. Т6 печатала свои ответы, используя оптимизированную раскладку клавиатуры (OPTI-II), в которой символы расположены таким образом, чтобы минимизировать расстояние перемещения курсора при наборе текста на английском языке.
Средняя скорость произвольного ввода текста в течение трех дней тестирования составила 24,4 ± 3,3 правильных символов в минуту (ccpm), что составляет 96 минут. Бесплатные занятия по печатанию текста продемонстрировали, насколько нам известно, самый высокий на сегодняшний день уровень печатания текста человеком с ограниченными физическими возможностями, использующим BCI.
Однако люди с параличом различных форм не только испытывают трудности с передвижением, но и имеют меньше возможностей использовать многие коммуникационные технологии, в том числе компьютеры. В частности, инсульты, неврологические травмы или болезни, такие как АЛС, могут привести к тяжелому параличу и затруднить общение. В редких случаях эти расстройства могут привести к состоянию, называемому синдромом замкнутости, при котором больной человек осознает это, но совершенно не может двигаться или говорить.
Некоторые исследователи стремятся помочь людям с тяжелым параличом снова общаться через систему, называемую "мозговой компьютерный интерфейс". Эти устройства регистрируют активность в мозгу либо с поверхности кожи головы, либо непосредственно с помощью датчика, который является хирургическим изображением литература по человеко-компьютерному интерфейсу, скорость ввода измеряется обычно не в задаче свободного ввода, а с помощью оценки "копирования текста", в которой субъекта просят набрать заранее определенные фразы.
Мы провели такую оценку копирования текста с тремя участниками: Т6, Т5 (мужчина, 63 года, с тетраплегией вследствие травмы спинного мозга) и Т7 (мужчина, 54 года, также диагностированный с АЛС). Каждая исследовательская сессия проводилась в соответствии со строгим протоколом, целью которого было измерение максимальной производительности, а не надежности. Участников попросили ввести одно из семи предложений, которые отображались на экране. Производительность оценивалась по количеству правильных символов, набранных в каждом двухминутном блоке оценки.
Эксплуатационные характеристики T6 и T5 оценивались с использованием схемы OPTI-II, а также традиционной схемы QWERTY. Для участника T7, имевшего минимальный предыдущий опыт набора текста, QWERTY клавиатура была заменена альтернативной раскладкой (ABCDEF), которая имела ту же геометрию, но с буквами, расположенными в алфавитном порядке.
Мы провели пять дней тестирования с помощью T6, два дня тестирования с помощью и два дня тестирования с помощью T7. Средняя производительность T6 при использовании клавиатуры QWERTY составляла 23,9 ± 6,5 правильных символов в минуту. Средняя производительность T6 при использовании клавиатуры OPTI-II составляла 31,6 ± 8,7 см3/мин, что в 1,3 раза быстрее, чем при работе с QWERTY. Среднее значение T5 для клавиатур QWERTY и OPTI-II составило 36,1 ± 0,9 и 39,2 ± 1,2 куб.см, соответственно.
Ограничение задачи "копирования текста" заключается в том, что на измерение производительности влияет степень сложности каждой фразы, учитывая специфику используемой клавиатуры, а также знакомство участника с раскладками клавиатуры (например, и T5, и T7 были гораздо менее знакомы с раскладками клавиатуры, чем T6).
Для точной количественной оценки пропускной способности самого BCI (независимо от фразы или раскладки клавиатуры), производительность также измерялась с помощью задачи поиска цели, в которой квадратные цели были расположены в 6 етках, а случайно выбранная цель на каждом исследовании была определена. Результаты были количественно оценены с использованием "достигнутого битрейта", который представляет собой консервативную меру, используемую для количественной оценки общего объема информации, передаваемой BCI.
Ученые отметили, что в обоих наборах количественных оценок эффективности (копирование текста и задачи сетки), участник Т6, которая сохранила значительные способности к движению пальцев, продолжала двигать рукой, контролируя BCI. Дальнейшие исследовательские сессии, в которых Т6 попросили подавить ее естественные движения в меру своих возможностей, показали схожую производительность как при копировании текста, так и при выполнении задач сетки.
Как и следовало ожидать, Т6 обнаружила, что подавление ее естественного движения является сложной, когнитивно сложной задачей. Хотя она сделала это по мере своих возможностей, воображаемое движение пальцев все еще вызывало незначительные движения, как во время калибровки декодера "разомкнутого контура", где она представляла себе движения, так и во время управления BCI по замкнутому контуру. Ученые смогли записать движения ее пальцев с помощью доступной в продаже сенсорной системы "датаглов".
Это также использовалось для исследовательских сессий, в которых калибровка декодера основывалась на ее физических движениях. В целом, когда Т6 активно пыталась подавить движения, ее подвижность уменьшилась в 7,2-12,6 раза.
Высокопроизводительный BCI, имеет потенциальную полезность в качестве вспомогательной системы связи.
