Интерфейс “мозг-компьютер”

Интерфейс “мозг-компьютер” (ИМК или же brain-computer interface, нейрокомпьютерный интерфейс, прямой нейронный интерфейс) — это система, предназначенная для обмена информацией между мозгом и каким-либо электронным устройством, например компьютером, манипулятором или бионическим протезом. 

Рисунок 1. Принципиальная схема ИМК, предложенная Уолпоу

Введение

История понятия BCI начинается в 1973 году с публикации Жака Видаля “К прямой связи мозга и компьютера” (“Toward direct brain-computer communication”), где изложены основные идеи связи человека и электронно-вычислительных устройств. Принципиальная схема ИМК описана лишь в 1983 Джонатаном Уолпоу, сфокусировавшим внимание на его использовании с целью медицинской реабилитации.12

Все существующие BCI могут быть классифицированы по способу получения сигнала от мозга на:

  • Инвазивные (BCI требующие непосредственного вживления электродов в мозг);
  • Неинвазивные (ЭЭГ, спектроскопия в ближней инфракрасной области);
  • Полуинвазивные (ЭКоГ, электроды вживляются под кости черепа, находясь на поверхности коры). 

Однако, имеется вариант классификации, предложенный Торстеном Зандером, по принципу связи мозга с электронным устройством: 

  • Активные ИМК – команда пользователя инициируется безусловно;
  • Реактивные ИМК – команда инициируется пользователем в ответ на воздействие системы;
  • Пассивные ИМК – система выполняет команды, основываясь на анализе данных состояния пользователя.3

В настоящее время стало очевидно, что нейрофизиологические методы исследования позволяют не только своевременно выявлять самые разнообразные нарушения работы нервной системы (параличи, последствия инсульта и др.), но и представляют интерес в рамках их коррекции и реабилитации. В этом смысле, особенно важны набирающие популярность ИМК и направление BCI-реабилитации.456789

Большинство современных реабилитационных нейроинтерфейсов основывается на методе ЭЭГ, а также использовании принципа нейропластичности человеческого мозга.

Основными преимуществами, приведшими к выбору электроэнцефалографии (ЭЭГ) в качестве основного метода для BCI являются:

  • Простота использования системы и ее мобильность. Для начала взаимодействия с интерфейсом достаточно надеть специальную шапочку со встроенными электродами.
  • Современные энцефалографы, в отличие от старых аппаратов, обладают достаточной эффективностью в виду возможности получения более чистого и достоверного сигнала.

Однако, подобные BCI не лишены и недостатков:

  • Большинство ИМК требуют предварительного обучения пользователя;
  • Возможный дискомфорт пользователя (необходимость нанесения специального геля на волосистую часть головы) и недостаточная наглядность работы некоторых нейроинтерфейсов (так визуализация подаваемых на стадии обучения команд в реальном времени позволяет значительно ускорить процесс);
  • Необходимость “калибровки” интерфейса для наиболее эффективного обучения и работы с пациентом. Стоит отметить, что для устранения данной проблемы многие разработчики ИМК активно применяют нейросети и технологии машинного обучения, в результате чего этап “калибровки” иногда удается успешно провести с минимальным активным участием пациента. 

Стоит отметить, что современные ЭЭГ-интерфейсы в своем большинстве практически лишены такого недостатка ЭЭГ-систем прошлого, как зашумленный сигнал и низкая помехоустойчивость. В них используются такие технологии, как пространственная фильтрация сигнала, а также электрическая визуализация источника (ESI) и преобразование ЭЭГ в плотность источников тока (CSD), позволяющие одновременно увеличить качество сигнала и скорость его передачи, в то же время получив доступ к более глубокой мозговой активности при сохранении неинвазивности метода.

Применение технологии нейроинтерфейс в медицине

Примером ИМК на основе ЭЭГ является “НейроЧат” – система нейротренинга и нейрокоммуникации, позволяющая набирать текст и пользоваться уже готовыми командами при работе с компьютером. В интерфейс интегрирована возможность отправки смс, возможность пользования социальными сетями и различными интернет-сервисами, а так же собственная нейротренинговая  платформа.

Данный BCI предоставляет людям, не имеющим возможности двигаться и говорить (в том числе пациентам паллиативной медицины), возможность активного сетевого общения и развития собственных когнитивных способностей. Интерфейс показывает высокую эффективность при комплексной реабилитации пациентов, ранее перенесших инсульт. Так уже к 5-му тренингу точность набора символов достигает в среднем 87% (92% – к 10-му), а скорость набора одного символа 10-му сеансу обучения у такого пациента достигает 39 секунд.

Рисунок 2. Пользователь интерфейса “НейроЧат” в процессе обучения
Рисунок 3. Оборудование для работы с интерфейсом “НейроЧат”

Однако, ЭЭГ не является единственным возможным методом, подходящим для создания BCI. Так, например, работа большинства серийных бионических протезов конечностей, а в частности ОртоКосмос и Моторика, основывается на применении ЭНМГ (электронейромиографии), однако некоторые перспективные модели, такие как “BeBionic small” и вовсе могут быть “подключены напрямую”. В первом случае электромиографические датчики протеза считывают сигнал сохранившихся после ампутации конечности двигательных волокон, который и служит командой пользователя к выполнению определенного двигательного акта. Стоит отметить, что ряд моделей подобных протезов позволяет не только осуществлять движения, но и иметь тактильную чувствительность, для чего их дополнительно связывают с чувствительными волокнами. В случае же BeBionic small, электроды протеза связываются напрямую с соответствующими зонами коры больших полушарий, позволяя не только совершать широкий спектр движений с большой точностью, но и иметь тактильную чувствительность восстановленной конечности.1011121314

Несколько более сложную конструкцию имеет пока что экспериментальная роботизированная рука Luke от компании DEKA. Это устройство дополнительно имеет в своей конструкции датчики силы и процессор, более детально обрабатывающий сигналы, считываемые электромиографом, за счет чего достигается возможность управления несколькими движениями одновременно, а также более высокая точность усилия и тонкая подстройка отдельных хватов. Кроме того, протез имеет вес руки здорового взрослого человека. 

Несмотря на упомянутые преимущества, современные бионические протезы не лишены и недостатков:

  • Высокая стоимость оборудования и его обслуживания;
  • Ограниченная емкость батареи (у большинства моделей – около суток);
  • Водобоязнь большинства моделей;
  • Возможность сбоев и задержек срабатывания протезов;
  • Мышечная усталость и некоторая непредсказуемость в период адаптации и привыкания.
Рисунок 4. Принцип работы ИМК “Voice vision”

Веб-камера, закрепленная над очками vOICe захватывает изображение перед пользователем. Затем изображение конвертируется в последовательность звуков (“аудиокартину”), воспроизводимую пользователю. VOICE конвертирует каждый пиксель получаемого изображения слева-направо в гудки, частота которых отражает положение конкретного пикселя по вертикали, а громкость при этом указывает яркость. Первоначально получаемую информацию пытается распознать слуховая кора больших полушарий, однако уже через 10-15 часов в процесс включается зрительная кора, что свидетельствует об адаптации проводящих путей. Таким образом, пользователь может совершенствоваться в понимании звуковой картины и распознавании различных предметов, пока его зрительная кора может оставаться работоспособной.

Однако, также имеют место и ИМК, не задействующие какие-либо электрофизиологические методы, однако основывающиеся в своей работе на принципе нейропластичности – как интерфейс “voice vision”, успешно применяющийся в реабилитации незрячих и слабовидящих. Данное устройство позволяет пользователю “видеть звуком”, превращая видимое изображение в звуковые волны различной частоты, зависимо от формы, размеров и других параметров видимого объекта. При этом ряд пользователей отмечает удобство применения прибора в повседневной жизни.

Рисунок 5. Система ExoAtlet

Еще одной методикой, не задействующей электрофизиологическое оснащение и активно используемой в современной медицине, является роботизированная механотерапия. Ее осуществление требует обязательного применения экзоскелета – устройства, предназначенного для восстановления утраченных двигательных функций, увеличения мышечной силы или амплитуды движений за счет внешнего каркаса или приводящих элементов. Следует отметить такие интерфейсы как ExoAtlet и Thera-trainer. Так тренажер для баланс-терапии Thera-trainer в сочетании с игровой консолью Xbox360 с системой Kinect позволяет пациенту безопасно отрабатывать ряд упражнений на баланс и ходьбу с визуализацией команд и дополнительной мотивацией при помощи видеоигр. Система ExoAtlet же представляет собой роботизированный комплекс в виде экзоскелета, активно помогающего пациенту выполнять движения и физические упражнения, задействующие мышцы спины и нижних конечностей. Данный экзоскелет может управляться как самим пациентом, так и сопровождающим при помощи специального пульта. Включает естественный паттерн ходьбы, а также возможность подъема по лестницам и ходьбы по неровным поверхностям. Базовый курс занятий на данных ИМК составляет 10-11 часовых занятий, включая подстройку и обучение работе с интерфейсами.151617

Основной областью применения механотерапии является медицинская и социальная реабилитация пациентов с двигательными нарушениями, а в частности перенесших инсульт, травмы спинного мозга и тяжелые черепно-мозговые травмы, больных ДЦП (детский церебральный паралич) и рассеянным склерозом. Клинически показана эффективность их применения. 

Также и BCI не является единственным возможным средством реабилитации различных категорий пациентов. Уже сегодня возможно применение технологий искусственной реальности (VR – virtual reality) и искусственного интеллекта (AI – artificial intelligence), также имеющих свои преимущества:

  • Неинвазивность;
  • Отсутствие необходимости применения сложного материально-технического обеспечения (энцефалограф, томограф и т.д.);
  • Более простой процесс обучения для пациента;
  • Широкие возможности в ранней диагностике различных диагнозов (болезнь Альцгеймера);
  • Широкие возможности визуализации.

Недостатки:

  • Более высокая стоимость оборудования и ПО;
  • Возможно, более сложный процесс настройки;
  • Выше затраты на использование и обслуживание. 
Рисунок 6. ИМК IBrain

Наиболее технологичным и эффективным на сегодняшний день считается объединение технологий BCI, VR, AI. Такие ИМК являются также наиболее эффективными для реабилитации пациентов с нарушениями мышечного тонуса и параличами, синдромом дефицита внимания и гиперактивности, аутизмом, а также в ранней диагностике нарушений когнитивных способностей, однако на сегодняшний день распространены достаточно слабо. 

Примером использования BCI в комбинации с AI является нейроинтерфейс IBrain, способный к распознаванию моторных команд, и применяющийся в целях лечения и реабилитации пациентов, перенесших инсульт и травмы головного мозга. Пользователю предлагается несколько спортивных игр, управление в которых подчинено моторным командам его головного мозга. При этом отмечается ускорение процесса восстановления пациента, наибольшие темпы восстановления пациентов с низким уровнем контроля движений, наиболее высокие темпы реорганизации нейронных связей.18

Заключение

В настоящее время, благодаря внедрению передовых разработок и технологий, использование BCI в целях медицинской реабилитации получает все более широкое распространение, также становится возможным комфортное применение ИМК в повседневной жизни, повышается их эффективность. Благодаря накоплению новых научных данных, определены два наиболее актуальных направления использования BCI в медицине:

  • Вспомогательное – применение с целью более корректного взаимодействия пациента с бионическими протезами;
  • Восстановительное – использование свойства нейропластичности для достижения реорганизации нейронных связей.

Однако, использование любого нейроинтерфейса по-прежнему требует предварительного обучения пользователя, а реабилитация по-прежнему остается длительным и трудоемким процессом. При этом многие пациенты отмечают необходимость “обратной связи” с ИМК, визуального подкрепления команд уже на стадии обучения. Наиболее эффективны в этом отношении ИМК, позволяющие пациенту управлять 3D моделью, действиями персонажа в игре или же каким-либо робототехническим устройством.

Тем не менее, медицинские нейроинтерфейсы уже сегодня являются не только перспективной технологией, но и эффективным средством проведения реабилитации и диагностики.

Footnotes

  1. Нейроинтерфейсы сегодня // habr.com URL: https://habr.com/ru/post/431574/ (дата обращения: 17.12.2020).
  2. Modern BCI-based Neurofeedback for Cognitive Enhancement. May 21, 2020 [Электронный ресурс].
  3. VR-нейроинтерфейс для людей с Альцгеймером // habr.com URL: https://habr.com/ru/post/511398/ (дата обращения: 17.12.2020).
  4. Tarnanas I, Laskaris N, Tsolaki M, Muri R, Nef T, Mosimann UP. On the comparison of a novel serious game and electroencephalography biomarkers for early dementia screening. Adv Exp Med Biol. 2015;821:63-77. doi: 10.1007/978-3-319-08939-3_11.
  5. Bonkon Koo, Hwan-Gon Lee, Yunjun Nam, Seungjin Choi. Immersive BCI with SSVEP in VR head-mounted display. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2015 Aug;2015:1103-6. doi: 10.1109/EMBC.2015.7318558.
  6. Звуковое зрение Voice vision [Электронный ресурс]
  7. Wen D, Lan X, Zhou Y, Li G, Hsu SH, Jung TP. The Study of Evaluation and Rehabilitation of Patients With Different Cognitive Impairment Phases Based on Virtual Reality and EEG. Front Aging Neurosci. 2018 Apr 3;10:88. doi: 10.3389/fnagi.2018.00088.
  8. Cervera MA, Soekadar SR, Ushiba J, Millán JDR, Liu M, Birbaumer N, Garipelli G. Brain-computer interfaces for post-stroke motor rehabilitation: a meta-analysis. Ann Clin Transl Neurol. 2018 Mar 25;5(5):651-663.DOI: 10.1002/acn3.544.
  9. Ганин, И & Ким, С & Либуркина, С & Галкина, Н & Лужин, А & Mayorova, L. & Малюкова, Н & Шкловский, В & Каплан, А. (2020). НАБОР ТЕКСТА ПАЦИЕНТАМИ С ПОСТИНСУЛЬТНОЙ АФАЗИЕЙ В КОМПЛЕКСЕ “НЕЙРОЧАТ” НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕРФЕЙСОВ МОЗГ-КОМПЬЮТЕР НА ВОЛНЕ P300. Журнал высшей нервной деятельности им И П Павлова. 70. 435-445. doi: 10.31857/S0044467720040036.
  10. Коробенков Н.О., Кочетов С.С., Григоров П.А. Бионическое протезирование конечности // Сиб. мед. журн. (Иркутск). 2019. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bionicheskoe-protezirovanie-konechnosti (дата обращения: 17.12.2020).
  11. Deka I Analog devices [Электронный ресурс].
  12. Ортокосмос I Бионические протезы [Электронный ресурс]
  13. Функциональные протезы рук от Моторики [Электронный ресурс].
  14. Bebionic small stepper technical manual [Электронный ресурс]
  15. Клещунов Сергей Сергеевич, Бушков Федор Анатольевич, Бобкова Софья Неязовна Алгоритм обучения ходьбе в роботизированном комплексе “ExoAtlet” спинальных пациентов // Известия ТулГУ. Физическая культура. Спорт. 2018. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-obucheniya-hodbe-v-robotizirovannom-komplekse-exoatlet-spinalnyh-patsientov (дата обращения: 17.12.2020).
  16. Thera-trainer [Электронный ресурс]
  17. Экзоскелет для медицинской и социальной реабилитации ExoAtlet [Электронный ресурс]
  18. Vourvopoulos A, Bermúdez I Badia S. Motor priming in virtual reality can augment motor-imagery training efficacy in restorative brain-computer interaction: a within-subject analysis. J Neuroeng Rehabil. 2016 Aug 9;13(1):69. doi: 10.1186/s12984-016-0173-2.