Próteses
neurais
Quando uma pessoa com paralisia imagina mover o membro paralisado,
os neurônios da parte do cérebro que controlam aquele movimento ainda disparam
como se estivessem tentando fazer o membro imóvel mexer-se novamente.
Apesar da lesão neurológica ou da doença que rompeu a via entre o
cérebro e o músculo, a região onde os sinais são emitidos permanece intacta e
funcional.
Nos últimos anos, neurocientistas e neuroengenheiros que trabalham
com próteses começaram a desenvolver sensores implantáveis no cérebro que podem
medir sinais a partir de neurônios individuais.
Depois de submeter esses sinais a um algoritmo matemático para
decodificação, eles os utilizaram para controlar cursores de computador apenas
com o pensamento. Essa área de estudo é conhecida como protética neural.
Algoritmo
neural
Uma
equipe de pesquisadores da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos,
desenvolveu agora um novo algoritmo, chamado ReFIT (REcalibrated Feedback
InTention, intenção de feedback recalibrada, em tradução livre).
O
algoritmo melhora muito a velocidade e a precisão das próteses neurais que controlam os
cursores na tela do computador.
Em
demonstrações lado a lado com macacos-rhesus, cursores controlados pelo
algoritmo ReFIT duplicaram o desempenho dos sistemas existentes, aproximando-se
do desempenho do braço real.
Melhor
ainda, mais de quatro anos após a implantação, o novo sistema continua
funcionando de forma robusta, enquanto os sistemas anteriores apresentam uma
diminuição constante de desempenho ao longo do tempo.
"Essas
descobertas podem levar a um desempenho e robustez muito melhores das próteses
implantadas em pessoas com paralisia, algo que estamos buscando ativamente como
parte dos testes clínicos [com a plataforma] BrainGate," disse Krishna Shenoy,
coordenador do experimento.
Monitor
neural em tempo real
O sistema se baseia em um chip de silício implantado no cérebro,
que registra "potenciais de ação" na atividade neural a partir de uma
matriz de eletrodos, e envia os dados para um computador.
A frequência com que os potenciais de ação são gerados fornece as
informações sobre a direção e a velocidade do movimento pretendido.
O algoritmo ReFIT decodifica esses sinais com uma precisão que
representa um salto em relação aos modelos anteriores.
Na maioria das pesquisas com próteses neurais controladas pelo
pensamento, os cientistas gravam a atividade cerebral enquanto o usuário move
ou imagina mover um braço, e analisam os dados a posteriori.
O pesquisador Vikash Gilja descobriu como fazer isso on-line,
em um circuito fechado de controle no qual o computador analisa e implementa o
feedback visual capturado em tempo real, conforme o macaco controla neuralmente
o cursor rumo a um alvo na tela.
Por estranho que pareça, um dos elementos fundamentais do trabalho
de Gilja foi a forma de parar o cursor, e não de movê-lo.
Embora os algoritmos anteriores atinjam o alvo quase tão
rapidamente quanto o novo algoritmo, eles muitas vezes ultrapassam o destino,
exigindo tempo para trazer o cursor de volta, sendo necessárias várias
passagens para "clicar" no alvo.
Bibliografia:
A
high-performance neural prosthesis enabled by control algorithm design
Vikash
Gilja, Paul Nuyujukian, Cindy A. Chestek, John P. Cunningham, Byron M. Yu,
Joline M. Fan, Mark M. Churchland, Matthew T. Kaufman, Jonathan C. Kao, Stephen
I. Ryu, Krishna V. Shenoy
Nature
Neuroscience
Vol.:
Published online
DOI:
10.1038/nn.3265
http://www.inovacaotecnologica.com.br/noticias/noticia.php?artigo=cursor-controlado-pelo-pensamento&id=010150121121&ebol=sim
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