Мозг-компьютер: в ЮФУ расшифровывают активность мозга человека

Благодаря исследованию учёных из Центра нейротехнологий ЮФУ станет возможно создание интерфейса «Мозг-компьютер» для реабилитации людей с нейродегеративными заболеваниями, а также перенёсших травмы спинного мозга и инсульт головного мозга. Проект входит в одно из пяти актуальных направлений программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

Даже простейшая локомоция (движение) - это сложная, иерархически организованная структура, включающая в себя различные уровни управления центральной нервной системы. По словам учёных, совместная работа различных структур мозга обеспечивает надёжное и гармоничное управление телом, начиная от наиболее низкого уровня безусловных рефлексов, защищающих от болевых ощущений, заканчивая рефлексами более высокого порядка, например, игра на музыкальных инструментах или велоспорт.

Однако существуют нейродегенеративные заболевания, в результате развития которых человек может утратить естественный контроль над своими движениями и телом. Долгое время учёные пытались наблюдать и декодировать сигналы мозга, чтобы понять, как человек организует собственное произвольное поведение. До конца неясно, как в головном мозге формируется процесс принятия решения о необходимости выполнить то или иное действие? Как мозг функционирует в процессе двигательной активности?

Сотрудники Центра нейротехнологий Южного федерального университета Дмитрий Лазуренко, Игорь Шепелев, Антон Саевский, Валерий Кирой под руководством ведущего научного сотрудника НИТЦ нейротехнологий ЮФУ Дмитрия Шапошникова взялись за решение проблемы расшифровки активности мозга, регистрируемой в процессе произвольной двигательной активности, используя специализированные интеллектуальные алгоритмы поиска структурных особенностей сигналов мозга человека, выполняющего различные движения конечностями, в том числе мысленные эквиваленты реальных двигательных актов.

Был разработан программный комплекс, включающих в себя методы обработки ЭЭГ, позволяющие понять, как мозг кодирует информацию о движении. Кроме того, разработан алгоритм, позволяющий определять наиболее оптимальные настройки метода классификации сигналов мозга для решения задачи нейроуправления и нейрокоммуникации в контуре интерфейса «Мозг-компьютер». Такие системы необходимы для решения задачи реабилитации и ресоциализации, а также повышения мобильности и автономности лиц с инвалидностью.

Исследование поддержано Российским Научным Фондом (РНФ), а также выполняется в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

Напомним, что Южный федеральный университет вошёл в число победителей базовой части и исследовательского трека федеральной программы «Приоритет 2030». Программа «Приоритет 2030» позволит сконцентрировать ресурсы для обеспечения вклада российских университетов в достижение национальных целей развития Российской Федерации на период до 2030 года, повысить научно-образовательный потенциал университетов и научных организаций, а также обеспечить их участие в социально-экономическом развитии субъектов Российской Федерации.

«Интерфейсы «Мозг-компьютер» позволяют обеспечить прямое сопряжение нейронной активности с внешним устройством, например, наглядно продемонстрировать функционирование бионического протеза, управляемого сигналами, регистрируемыми от головного мозга. С нашей точки зрения, современная фундаментальная наука не должна быть вещью в себе, напротив, она должна находить адекватное практическое применение полученных в ходе исследований знаний, принося реальную пользу обществу. Создание ИМК является именно такой перспективной областью науки на стыке многих дисциплин – биологии, математики, программирования, инженерии и психологии», – рассказал Дмитрий Лазуренко.

На данном этапе специалистами активно ведутся работы по замещению утраченных каналов коммуникации и управления собственным телом у пациентов со спинальной мышечной атрофией, болезнью Шарко, болезнью Пика. Важным условием функционирования ИМК является наличие сохранного сознания у пациента, позволяющее проводить эффективное обучение и приобретение новых навыков коммуникации через непривычные каналы взаимодействия с окружающим миром.

«Значимость исследования состоит в разработке новых методов и математических алгоритмов, осуществляющих интеллектуальный анализ сигналов мозговой активности человека, регистрируемой при помощи метода Электроэнцефалографии (ЭЭГ). Разработанный подход позволяет индивидуализировать и повысить точность настройки системы интерфейса «Мозг-компьютер» (ИМК) с учётом уникальных особенностей каждого человека с целью достижения более эффективного функционирования технологии нейроуправления», – отметил Дмитрий Лазуренко.

Результаты исследования опубликованы в статье «Discriminative Frequencies and Temporal EEG Segmentation in the Motor Imagery Classification Approach» журнала Applied Sciences (MDPI).