Interface do cérebro, controle robótico da mão, atinge um novo marco no nível do dedo

Os sistemas robóticos têm o potencial de melhorar bastante a vida diária para mais de um bilhão de indivíduos em todo o mundo que experimentam alguma forma de deficiência. Interfaces ou BCIs do Brain-Computer apresentam uma opção atraente, permitindo a comunicação direta entre o cérebro e os dispositivos externos, ignorando o controle tradicional baseado em músculos.

Embora os BCIs invasivos tenham demonstrado a capacidade de controlar sistemas robóticos com alta precisão, sua dependência de implantação cirúrgica de risco e manutenção contínua restringe seu uso a um grupo limitado de indivíduos com condições médicas graves.

Professor da Universidade Carnegie Mellon Bin Ele passou mais de duas décadas investigando soluções BCI não invasivas, particularmente aquelas baseadas em eletroencefalografia (EEG), que são livres de cirurgia e adaptáveis ​​em uma variedade de ambientes.

Seu grupo alcançou uma série de marcos inovadores usando BCIs baseados em EEG, incluindo o primeiro vôo bem-sucedido de um drone, o primeiro controle de um braço robótico e o primeiro a controlar uma mão robótica para o movimento contínuo.

Conforme detalhado em um novo estudo em Comunicações da naturezaEle é o laboratório abrange o BCI não invasivo de EEG, um passo mais perto do uso diário, demonstrando a decodificação cerebral em tempo real das intenções individuais do movimento dos dedos e o controle de uma mão robótica hábil no nível do dedo.

“Melhorar a função das mãos é uma prioridade para indivíduos prejudicados e saudáveis, pois até pequenos ganhos podem melhorar significativamente a capacidade e a qualidade de vida”, explicou Bin He, professor de engenharia biomédica da Universidade Carnegie Mellon.

“No entanto, a decodificação em tempo real de movimentos de dedos individuais e hábeis usando sinais cerebrais não invasivos permaneceu um objetivo ilusório, em grande parte devido à resolução espacial limitada do EEG”.

Em uma conquista de primeira linha para o BCI baseado em EEG, ele empregou um sistema de controle robótico não invasivo em tempo real e não invasivo que utilizava a execução do movimento e as imagens motoras de movimentos individuais dos dedos para dirigir movimentos robóticos correspondentes. Apenas pensando sobre isso, os sujeitos humanos foram capazes de executar com sucesso as tarefas de controle de dois e três dedos.

Isso foi realizado com a assistência de uma nova estratégia de decodificação de aprendizado profundo e um mecanismo de ajuste fino de rede para decodificação contínua de sinais de EEG não invasivos.

A meta avançando é desenvolver este trabalho para alcançar tarefas mais refinadas no nível do dedo, por exemplo, digitar.

“As idéias obtidas com este estudo têm imenso potencial para elevar a relevância clínica dos BCIs não invasivos e permitir aplicações em uma população mais ampla”, acrescentou.

“Nosso estudo destaca o potencial transformador dos BCIs baseados em EEG e sua aplicação além da comunicação básica para intrincado o controle motor”.