0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Содержание

Компьютерный интерфейс поможет парализованным больным печатать быстрее, чем когда-либо

10 технологий,которые помогут людям

Будущее из фантастических фильмов гораздо ближе, чем кажется. Новые устройства могут сильно изменить наш мир — они возвращают способность ходить или видеть людям с ограниченными возможностями, делают нас сильнее или просто добавляют в жизнь радости и комфорта.

AdMe.ru выбрал 10 изобретений, которые уже вошли в нашу жизнь или станут ее частью совсем скоро.

1. Устройство, которое поможет парализованным людям снова встать на ноги

В Федеральной политехнической школе Лозанны ученые работают над созданием устройства, которое поможет вернуть контроль над телом парализованным людям. Этот маленький и очень важный прибор состоит из двух частей — один чип располагается в головном мозге, второй — в спинном.

После травм позвоночника нарушается проводимость нервных импульсов, но мозг продолжает отдавать команды, хоть они и не доходят до мышц. Спинномозговой интерфейс дублирует сигналы нервной системы и дает возможность возвращать способность к движению. В будущем это сильно поменяет жизнь многих людей, а сейчас устройство проходит тестирование.

2. Датчики для портативной диагностики

Уже сейчас есть приложения, которые следят за количеством шагов или учат правильному питанию, а в недалеком будущем с помощью биосенсоров смартфоны смогут измерять количество калорий в пище, которую мы едим, следить за количеством кислорода в крови, делать ЭКГ, ЭЭГ и многое другое. Таким образом, диагностика станет проще и доступнее.

3. Роботы-компаньоны

Персональные роботы уже реальность, но Джимбо — куда больше, чем стационарный динамик со световой индикацией. Этот робот больше похож на Еву из мультика про Валли — он умеет двигаться и выражать эмоции. Джимбо может танцевать, смеяться, приходить на ваш зов, он может стать полноценным компаньоном для человека, что переводит наши отношения с роботами на новый уровень. Конечно, Джимбо предстоит еще многому научиться, но уже сегодня он готов к серийному производству и вскоре может стать частью обычной жизни. Посмотреть, как он работает можно здесь .

4. Очки, которые позволяют видеть слепым

eSight 3 представляет собой самые мощные в мире очки — когда человек надевает их, устройство записывает видео, которое при помощи различных алгоритмов трансформируется в то, что может увидеть незрячий человек. Уже более 1 000 пациентов с помощью этих очков смогли расширить свои возможности. Видеопрезентацию eSight 3 можно посмотреть здесь .

5. Стоматология без сверления

Детские мечты о конце эпохи бормашин становятся явью. Гель Brix 3000 размягчает поврежденную кариесом область, сохраняя здоровую часть зуба, после чего кариес легко удаляется и врач может сразу ставить пломбу. Процедура полностью безболезненна, и уже в скором будущем сверление останется только в воспоминаниях.

6. Кроссовки, которые помогают двигаться быстрее

Быстрее, выше, сильнее — именно так помогают двигаться новые кроссовки Futurecraft 4D от Adidas. Секрет прост — промежуточная подошва в такой обуви делается с помощью 3D-печати и подгоняется индивидуально — по размеру, форме, гибкости, силе смягчения удара и особенностям покрытия. В будущем индивидуальную подошву будут печатать прямо в магазине, а пока серия продается с подошвами, сделанными по расчетам Adidas на основе опыта компании.

7. Суперкомпьютер с искусственным интеллектом для диагностики заболеваний

Правильный диагноз — главный фактор успешного лечения. Но даже самый опытный врач не может держать в голове всю информацию про все болезни, все клинические исследования и возможные симптомы — вспомните, даже гениальный доктор Хаус ошибался. IBM решила восполнить несовершенства человеческой памяти с помощью нового изобретения — « Доктора Ватсона ». Во время осмотра пациента реальным доктором «Ватсон» подбирает всю глобальную литературу, которая может иметь отношение к текущему случаю, и дает свой прогноз, после чего врач смотрит расчеты машины и ставит итоговый диагноз. Надеемся, что с помощью «Ватсона» медицина станет еще эффективнее.

8. Адаптивные колеса

Автомобили тоже обзаведутся своим крутым гаджетом — безвоздушными колесами с адаптивным протектором. Новое колесо Michelin производят из пористого, но прочного материала, оно не нуждается в накачке и не боится проколов. Главная фишка разработки компании — напечатанный на 3­D-принтере протектор, который можно менять, подстраивая под дорожные и погодные условия. Само колесо при этом менять не нужно.

9. Хирурги-роботы

Даже в эту самую минуту где-нибудь в мире хирургический робот уже проводит операцию. Компания daVinchi производит оборудование, которое помогает проводить высокоточные операции, в том числе на больших расстояниях.

Современных хирургов в медицинских школах уже обучают искусству не только работать скальпелем, но и управлять такими машинами. Роботы, в свою очередь, совершенствуются, чтобы точно воспроизводить движения руки врача. С одной стороны, хирургия станет более сложной, с другой — более надежной и более доступной, ведь один врач сможет проводить операции где угодно, подключаясь к местному оборудованию.

10. Экзоскелеты, которые помогают парализованным людям снова двигаться

«Я квадриплегик, и недавно я использовал экзоскелет. Мой физиотерапевт держит меня, поэтому я не падаю, потому что обычно передо мной стоят ходунки. Совсем недавно прошел 826 шагов!» — именно так описал свой опыт с экзоскелетом один из больных квадриплегией — частичным либо полным параличом всех конечностей. Сейчас уже около 3 000 пациентов проходят обучение в компании Ekso Bionics , осваивая управление экзоскелетом.

Это устройство не только помогает парализованным людям снова двигаться, но и может использоваться для выполнения тяжелой физической работы. В Корее некоторые рабочие уже используют экзоскелеты для того, чтобы быть быстрее и сильнее.

Читать еще:  Болит верх спины между лопатками

Бонус: низкокалорийное мороженое

Компания Halo Top производит обогащенное белками мороженое с разными вкусами, в котором вместо обычного сахара используется стевия. Также в состав мороженого входит тростниковый сахар и сахарные спирты. Конечно, назвать это мороженое совсем диетическим нельзя, но даже строго следящий за весом человек может позволить себе съесть порцию без угрызения совести, ведь на пол-литра такого лакомства приходится всего 360 калорий, в пересчете на 100 граммов — 72 калории. Это помогло вывести мороженое Halo Top в топ самых продаваемых продуктов в США.

К электричеству подключенный

Как нейротехнологии позволяют мозгу общаться с компьютером

Фото: Sean Gallup / Getty Images

Протезы, которые управляются силой мысли, прямая связь с компьютерами без помощи мышц, а в перспективе — искусственное тело для парализованного человека и тренировка когнитивных функций — мышления, памяти и внимания. Все это уже вне области научной фантастики. Время нейронаук уже настало, утверждает кандидат биологических наук, начальник отдела нейрокогнитивных технологий НИЦ «Курчатовский институт» Сергей Шишкин. Он рассказал о последних результатах исследований мозга в Образовательном центре «Сириус». «Лента.ру» приводит основные тезисы его выступления.

Первые шаги по terra incognita

Результаты физических исследований лежат в основе всего, что нас окружает. На что бы мы ни посмотрели — здания, одежда, компьютеры, смартфоны, — все это так или иначе связано с технологиями, основанными на законах физики. А вот вклад в нашу жизнь науки о мозге несопоставимо меньше.

Почему? До недавнего времени нейронауки развивались очень медленно. В середине XIX века только-только начали понимать, что мозг состоит из нервных клеток — нейронов, но тогда их было чрезвычайно сложно увидеть и выделить. Современные исследователи нашли способы более глубокого изучения нейронов и наблюдения за их работой — например, в них вводят флуоресцентные красители, которые светятся при активации клетки.

Новые методы позволяют без хирургического вмешательства наблюдать за работой мозга человека с помощью технологии ядерно-магнитного резонанса. Мы начинаем лучше разбираться в устройстве мозга и создавать на основе этих знаний новые технологии. Одна из наиболее впечатляющих — интерфейс «мозг — компьютер».

Интерфейс «мозг — компьютер»

Эта технология позволяет управлять компьютером силой мысли, точнее это называется «технологией для передачи команд из головного мозга в компьютер без помощи мышц и периферических нервов» (именно такое определение принято в научной литературе). Основное назначение интерфейсов «мозг — компьютер» — помощь инвалидам, прежде всего тем людям, у которых не работают мышцы или система управления ими. Это может быть вызвано разными причинами — например, автомобильной аварией, когда перебивается спинной мозг человека.

Нужен ли здоровому человеку дополнительный канал связи с компьютером? Некоторые ученые полагают, что такой интерфейс может сильно ускорить работу с вычислительной техникой, потому что человека не будут «тормозить» руки: — он станет напрямую посылать информацию в компьютер. Есть и более реалистичное предположение: с помощью этих интерфейсов можно тренировать когнитивные функции мозга — мышление, память, внимание… Как тут не вспомнить фильм «Газонокосильщик», где главный герой с помощью виртуальной реальности так «прокачал» свой мозг, что фактически стал сверхчеловеком.

Фото: Jose Luis Magana / AP

В основе этих желаний лежит мечта о расширении возможностей мозга. Это вполне объяснимо: мы почти всегда недовольны теми возможностями, которые у нас есть. Мечта о расширении возможностей мозга подсказывает ученым кажущееся фантастическим, но все более реальное направление работы: постараться как можно теснее связать мозг и компьютер. Ведь у компьютерных программ есть большой недостаток — в них почти все построено на жестких правилах, а у человека работает интуиция, хотя он и не может почти мгновенно просчитывать варианты. Так что такое объединение сильных сторон мозга и компьютера было бы весьма полезным.

Практические задачи

Но в первую очередь перед нейронауками стоят вполне практические задачи. Например, помочь людям с болезнью под названием боковой амиотрофический склероз. Пациентов с таким диагнозом немного, но это очень тяжелое заболевание. Больной может совершенно нормально думать и воспринимать информацию из окружающего мира, но не способен двигаться и даже что-то сказать. К сожалению, пока это заболевание остается неизлечимым, и больные до конца жизни не могут общаться с окружающими.

Первые попытки создать интерфейс «мозг — компьютер» были сделаны еще в 1960-е годы, однако серьезный интерес к этой технологии возник лишь после того, как в конце 1990-х немецкий ученый Нильс Бирбаумер с коллегами разработали так называемое «устройство для передачи мыслей» и стали обучать пользоваться им парализованных больных.

Некоторые пациенты благодаря этому устройству смогли общаться с родственниками и исследователями. Один из них написал с помощью «устройства для передачи мыслей» большое письмо, в котором рассказал, как он печатает буквы. Этот текст, который больной писал в течение шести месяцев, был опубликован в одном из научных журналов.

Работу с системой Бирбаумера нельзя назвать простой. Пациент должен выбрать сначала одну из половин алфавита, показываемого на экране, меняя идущие из мозга электрические потенциалы либо в позитивную, либо в негативную сторону. Таким образом он как бы мысленно говорит «да» или «нет». Электрический потенциал регистрируется прямо на поверхности кожи головы, подается в компьютер, и тот определяет, какую из половин алфавита надо выбрать. Дальше человек идет глубже по алфавиту и выбирает конкретную букву. Это неудобно и долго, зато метод не требует вживления электродов в мозг.

Инвазивные методы, когда электроды вводятся непосредственно в мозг, более успешны. Толчок к развитию этого направления дала война в Ираке. Многие военные тогда стали инвалидами, и американские ученые попытались придумать, как с помощью интерфейса «мозг — компьютер» такие люди смогли бы управлять механическими протезами. Первые эксперименты проводились на обезьянах, а потом электроды вживляли парализованным людям. В результате человек смог активно включиться в процесс освоения методики управления протезом.

Фото: China Daily / Reuters

В 2012 году команде Эндрю Шварца из Питтсбурга удалось обучить парализованную женщину настолько точно управлять механической рукой, что она смогла брать ею различные предметы и даже пожать руку ведущему популярной телевизионной программы. Правда, не все движения выполнялись безупречно, но, безусловно, система совершенствуется.

Как удалось это сделать? Был разработан подход, который позволяет на лету определять желаемое направление движения с помощью закодированных в нейронах сигналов. Для этого приходится имплантировать в моторную кору мозга маленькие электроды — они отводят от нейронов сигналы, которые передаются в компьютер.

Читать еще:  Больничная бактерия утерла нос креационистам

Сразу же возникает вопрос: если человек двигает механической рукой, можно ли сделать механического двойника — аватара, который будет воспроизводить все движения человека? Такое механическое тело будет управляться через интерфейс «мозг-компьютер». Фантазий на этот счет немало, иногда ученые даже выдают какие-то реальные планы. Пока серьезные специалисты относятся к этому как к фантастике, но в отдаленном будущем такое возможно.

Управление взглядом

В лаборатории когнитивных технологий «Курчатовский институт» сейчас работают не только над интерфейсами «мозг — компьютер», но и «глаз — мозг — компьютер». Строго говоря, это не совсем интерфейс «мозг — компьютер», потому что в его работе используются глазные мышцы. Управление с помощью регистрации направления взгляда тоже очень важно, поскольку есть инвалиды с нарушениями двигательной функции, глазные мышцы которых продолжают действовать. Есть уже готовые системы, с помощью которых человек может набирать текст взглядом.

Тем не менее за пределами задачи набора текста возникают проблемы. Например, сложно научить интерфейс не отдавать команды тогда, когда человек смотрит на кнопку управления только потому, что он задумался и остановил на ней взгляд.

Фото: Morris MacMatzen / Reuters

Чтобы решить эту проблему, в Курчатовском институте решили создать комбинированную технологию. Участники экспериментов играют в компьютерную игру, делая ходы только с помощью коротких задержек взгляда. В это время исследователи регистрируют на поверхности кожи головы электрические сигналы их мозга.

Оказалось, что когда участник эксперимента задерживает взгляд, чтобы сделать ход, в сигналах его мозга появляются особые маркеры, которых не бывает, когда взгляд задерживается просто так. На основе этих наблюдений и создается интерфейс «глаз — мозг — компьютер». Его пользователю будет достаточно лишь посмотреть на кнопку или ссылку на экране компьютера, захотеть по ней кликнуть, — система распознает это желание, и клик произойдет сам собой.

В будущем появятся новые способы, которые позволят без использования рискованных и очень дорогих операций подключать мозг к компьютеру. Сейчас мы наблюдаем зарождение этих технологий и скоро сможем их опробовать.

Печать силой мысли. Как работают интерфейсы мозг — компьютер и на что они способны сегодня

Содержание статьи

С чего все начиналось

Интерес к изучению мозга техническими методами возник сравнительно недавно — примерно на рубеже XIX и XX веков. В 1920-х годах исследователь Эдгар Эдриан предположил, что нейроны генерируют электрические импульсы и служат базовым элементом куда более сложной структуры. Позже Дональд Хебб разработал (1949) теорию пластичности синаптической передачи и нейронных ансамблей, что перевернуло представление об обязанностях, «закрепленных» за конкретными областями коры головного мозга. Оказалось, что при необходимости нейроны охотно меняют свои функции и нельзя выделить какую-то одну группу, отвечающую, например, за навыки информационной безопасности.

В 1960-х в лаборатории нейронального контроля Национального института здоровья США впервые попытались записать и обработать электрический сигнал с нейронов подопытной обезьяны. Пару десятилетий спустя эта же группа ученых экспериментировала с анализом мозговой деятельности уже в реальном времени, позволяя пациентам зажигать лампочки светового табло «силой мысли». Открывшиеся возможности окрылили исследователей, и варианты прикладных применений не заставили себя долго ждать. Первая научная статья, описывающая успешные эксперименты с «виртуальной клавиатурой» для парализованных людей, вышла в 1999 году (Нилс Бирбаумер).

Увы, мыслительные процессы человека оказались устроены гораздо сложнее, чем изначально предполагали ученые. Этим объясняется некоторый спад интереса к нейроинтерфейсам в начале XXI века. Однако история циклична, и сегодня многие проекты переживают второе рождение.

Во-первых, этому способствовал прогресс в аппаратном обеспечении. За последние несколько лет в продаже появились доступные по цене и относительно мало потребляющие аналого-цифровые преобразователи (АЦП), которые можно успешно использовать в задачах оцифровки биологических сигналов. Например, сигма-дельта-АЦП ADS1263 имеет заявленное разрешение 32 бит, уровень собственных шумов порядка 7 нВ, максимальную частоту оцифровки 38,4 кГц и полное входное сопротивление около 1 ГОм. Эти качества позволяют использовать микросхему в системах сбора информации без дополнительных буферных усилителей.

Кроме АЦП, существенно продвинулись по характеристикам инструментальные усилители, входное сопротивление которых приближается к тераомам, а коэффициент усиления составляет десятки тысяч раз. При этом собственные токи утечек и токовый шум не превышают одного пикоампера, что помогает разработчикам проектировать крайне чувствительные схемы съема биопотенциалов.

Из более очевидных вещей: производительность наших компьютеров выросла в десятки раз. Не в последнюю очередь это стало возможным благодаря использованию GPU-, FPGA- и ASIC-микросхем для анализа сигналов в реальном времени. Кроме того, весьма популярная сегодня модель организации вычислений в облаке позволяет компаниям легко арендовать необходимые мощности, концентрируясь на главном.

Во-вторых, вместе с аппаратной частью эволюционировали и возможности нашего программного обеспечения. Появились дружественные к исследователям фреймворки, высокоуровневые языки программирования и многочисленные способы визуализации и классификации информации. Например, сегодня с помощью нейросети можно легко отслеживать возникающие события и корреляцию даже в зашумленных рядах данных.

Ниже на рисунке изображены основные группы алгоритмов, которые используются для поиска особенностей сигнала в реальном времени.

Что касается основного источника информации для интерфейса «мозг — компьютер», то тут особых изменений не произошло. Сегодня наиболее часто используются сигналы с электроэнцефалограмм. Альтернативным способом может быть функциональная магнитно-резонансная томография (fMRI) и магнитоэнцефалография. Однако, как ты понимаешь, разработать компактный томограф практически невозможно, а многомиллионная стоимость готовых аппаратов ограничивает их использование только крупными коллективами в компаниях и институтах.

Нейроинтерфейсы сегодня

Снятие сигналов ЭЭГ, как и любых других малых аналоговых сигналов, — задача весьма непростая: их характеристики нестационарны, они подвержены внешнему шуму и могут влиять друг на друга. Существующие на данный момент проекты клавиатур и прочих устройств ввода предполагают использование внешнего стимула. Возникающий ответный отклик и будет улавливаться сенсорной частью BCI (Brain Computer Interface). Согласись, гораздо проще установить событие, когда ты точно знаешь, когда именно оно должно было произойти.

В общем случае стимулы можно разделить на две основные группы. Event Related Potentials (ERPs) — это сигналы мозга, генерируемые в ответ на ощущаемые или когнитивные события (громкий звук, резкий запах). А Visualy Evoked Potentials (VEPs) — это сигналы, подкрепленные каким-либо визуальным воздействием.

Думаю, проще пояснить на примерах: когда у человека стоит задача выбрать один предмет из многих изображенных, работает принцип ERP. В ответ на нужный стимул с определенной задержкой возникает хорошо регистрируемый системами ЭЭГ однократный сигнал. Если же в область внимания человека попадает мерцающий с определенной интенсивностью графический объект и есть возможность захватить переменный сигнал от электродов на соответствующей частоте — это система VEP.

Читать еще:  Боль в пояснице отдает в ногу

Наиболее широко используется сегодня метод SSVEP (Steady State VEP). Это такой формат визуальной клавиатуры, в котором каждому элементу соответствует своя уникальная частота мерцания. Пользователь при этом имитирует нажатие кнопки с помощью фокусировки внимания на нужном компоненте интерфейса.

Как правило, активность участков мозга в ЭЭГ принято делить по наблюдаемой частоте (в герцах): дельта ( f ), тета ( 4 ), альфа ( 8 ), бета ( 12 ) и гамма ( f>30 ). Для анализа сигналов человеческой моторики (в том числе движений пальцев при наборе на клавиатуре) используется в основном анализ альфа- и бета-активности.

Впрочем, не все так просто. Качество снимаемых электроэнцефалограмм сильно зависит от множества сторонних факторов, вплоть до состояния здоровья и текущего настроения человека. Поэтому многие реально существующие системы часто не только подгоняют под конкретного пользователя, но и обязательно калибруют время от времени.

Продолжение доступно только участникам

Вариант 1. Присоединись к сообществу «Xakep.ru», чтобы читать все материалы на сайте

Членство в сообществе в течение указанного срока откроет тебе доступ ко ВСЕМ материалам «Хакера», увеличит личную накопительную скидку и позволит накапливать профессиональный рейтинг Xakep Score! Подробнее

Вариант 2. Открой один материал

Заинтересовала статья, но нет возможности стать членом клуба «Xakep.ru»? Тогда этот вариант для тебя! Обрати внимание: этот способ подходит только для статей, опубликованных более двух месяцев назад.

Александр Бурага

Инженер-конструктор радиоэлектронной техники. С вниманием следит за прогрессом IoT и носимой электроники.

Нейронный имплантат даст возможность парализованным людям печатать шесть слов в минуту

«Шесть слов в минуту» звучит не очень впечатляюще. Но для парализованных людей, печатающих через интерфейс «мозг-компьютер» (BCI) это – новый мировой рекорд.

Чтобы совершить этот подвиг, двое парализованных людей использовали имплантированные в мозг протезы, позволяющие им контролировать курсор на компьютере с недостижимой ранее точностью и скоростью. О недавних опытах команды ученых, создавших нейронную систему под названием BrainGate2, на днях сообщил журнал Nature Medicine. Пока что она применяется только для экспериментов, но ученые уже сейчас считают, что демонстрация устройства доказала, что эта технология может быть крайне полезной людям, страдающим параличом и может применяться для постоянного домашнего пользования.

Два добровольца, принявших участие в эксперименте, страдают боковым амиотрофическим склерозом (БАС), также известным как болезнь Лу Герига – это дегенеративное неврологическое расстройство, ведущее к полному параличу. Джэйми Хендерсон – ведущий ученый и содиректор Лаборатории Трансляционных Исследований Нейронного Протезирования Стэнфорда (англ. Stanford’s Neural Prosthetics Translational Lab) признался, что его «поразила воля» этих прикованных к коляске людей, которые мужественно перенесли операцию на мозге и отдали все силы научным экспериментам, толкающим эту разработку вперед. «В этом проекте мы стали настоящими партнерами»,- рассказал Хендерсон.

Система BrainGate2 состоит из ряда имплантированных в двигательную область коры головного мозга крошечных электродов. Электроды записывают паттерны электрической активности в нейронах, срабатывающих в момент движения рукой или его представления. В эту систему также входит программа, которая расшифровывает беспорядочные сигналы мозга и в виде четкой команды направляет их на внешнее устройство – в данном случае, компьютерный курсор. В других экспериментах ученые применяли интерфейс «мозг-компьютер» для управления роботизированной рукой, с помощью которого теоретически возможно управлять инвалидной коляской, автомобилем и всем, что может управляться дистанционно.

В первой стадии эксперимента участники многократно перемещали курсор на мониторе, представляя движения большим пальцем по трекпаду. На задание уходило в среднем 2.5 секунды. Это большой прогресс по сравнению с предыдущим испытанием, в котором перед другими больными ставилась та же задача, которую они выполняли в среднем за 8.5 секунд.

По словам Хендерсона, такой результат стал возможен благодаря четырем факторам:

1. Благодаря своему строению система стала работать быстрее: временная задержка между сигналом мозга и движением курсора составляет около 20 милисекунд. Это улучшило результат участников эксперимента за счет быстрой ответной реакции системы.

2. Фильтры обработки сигналов тщательно отделяют нервные сигналы от окружающего электромагнитного шума. Это особенно важно, поскольку эксперименты проводились в домах добровольцев.

3. Движение большого пальца по трэкпаду, которое представляли участники, создает более ясный нервный сигнал по сравнению с другими опробованными движениями (всей руки или запястья).

4. Возможно, самый важный фактор: усовершенствованный декодирующий алгоритм стал более эффективно переводить нервные сигналы в намеренные движения. Это значит, что система теперь четче определяет направление, в которое человек хочет переместить курсор, что позволяет ей корректировать отклонения нервных сигналов и не допустить ухода курсора от траектории движения.

Но причем здесь набор текста?

Для этого участники представляли то же самое движение большим пальцем, чтобы вести курсор к нужным буквам в программе ввода текста под названием Dasher. Как только пользователь выбирает букву, программа предлагает варианты следующих, облегчая процесс и ускоряя сложение слов из букв.

Один из участников напечатал 115 слов за 19 минут, то есть около 6 слов в минуту. Несмотря на то, что он уже имел опыт использования версии программы с другим способом управления, такой результат весьма впечатляет. Такой метод коммуникации может пригодиться людям, потерявшим способность управлять мышцам рта, таким как больные БАС или пациенты с синдромом «запертого человека».

Хендерсон со своими коллегами провели опрос среди людей, страдающих параличом, в котором выяснили, хотели бы они использовать подобные технологии в повседневной жизни и какие возможности хотели бы от них получить. Главным желанием большинства опрошенных была возможность быстро общаться путем печатания, желаемую скорость которого опрос определил как 40 слов в минуту.

Джэйми Хендерсон говорит, что он полон решимости на пути к достижению этой грандиозной цели. В ходе дальнейших исследований может быть найден способ применения имплантатов в области мозга, отвечающей за намерение пошевелиться, предшествующее самому движению. Хендерсон делится планами: «Мы хотим выяснить, улучшит ли результат использование сигналов из планирующей области мозга».

Пока неясно, какой уровень характеристик должна иметь система, чтобы стать пригодной для домашнего использования. Но Хендерсон считает, что BrainGate2 стоит на правильном пути: «На наш взгляд, мы делаем большие успехи».

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:
Adblock
detector