Медицине давно известны последствия от причинения травм или заболеваний нервной системы, из-за которых люди не могут ходить, играть на музыкальных инструментах, водить машину. Хотя сам человек может представить какое-либо действие, однако травма препятствует его выполнению.
Чтобы преодолеть преграды ученые разрабатывают системы нейрокомпьютерных интерфейсов. Цель этих интерфейсов – преобразовать сигналы мозга для того, чтобы выполнить требуемое действие и восстановить функциональность органов движения. Нейроинтерфейсом начинают оснащать протезы конечностей. Однако у таких решений есть недостатки:
• нет плавности при выполнении движений;
• нужно постоянно регулировать и перенастраивать протезы в зависимости от требуемого вида деятельности.
Команда ученых из Университета Питтсбурга (UP) и Университета Карнеги-Меллона (CMU) бьются над созданием технологии, которая обеспечит нейрокомпьютерные интерфейсы возможностью непрерывной перенастройки в фоновом режиме. Это нужно для обеспечения плавности, стабильности и постоянной готовности системы к выполнению требуемых задач. Ученые уверены: решение улучшит возможности пациентов, которые используют нейропротезирование.
Предложенный исследователями алгоритм обучается к необходимости работы в условиях шума и нестабильности – извечным спутникам нейрокомпьютерных интерфейсов.
Тесты показали: пациенты с протезами овладевают новым навыком с помощью генерации паттернов нейронной активности. Команда намерена протестировать технологию в клинических условиях. Первым делом проверят возможности реабилитации пациентов, восстанавливающихся после инсульта.
Функция самокалибровки – ключевая для сферы нейропротезирования. Ученые представили метод, который сам восстановит работоспособность после сбоя. При этом пользователю в буквальном смысле не потребуется производить лишних движений.
