Al sintonizar un subconjunto de ondas cerebrales, los investigadores de la Universidad de Michigan han reducido drásticamente los requisitos de energía de las interfaces neuronales mientras mejoran su precisión, un descubrimiento que podría conducir a implantes cerebrales de larga duración que pueden tratar enfermedades neurológicas y habilitar la mente-prótesis y máquinas controladas.
El equipo, dirigido por Cynthia Chestek, profesora asociada de ingeniería biomédica y profesora principal del Instituto de Robótica, estimó una caída del 90% en el consumo de energía de las interfaces neuronales utilizando su enfoque.
"En la actualidad, interpretar las señales cerebrales en las intenciones de alguien requiere computadoras tan altas como personas y mucha energía eléctrica; varias baterías de automóvil valen la pena", dijo Samuel Nason, primer autor del estudio y candidato a doctorado en Cortical Neural de Chestek.Laboratorio de Prótesis. "Reducir la cantidad de energía eléctrica en un orden de magnitud permitirá eventualmente tener interfaces entre el cerebro y la máquina".
Las neuronas, las células de nuestro cerebro que transmiten información y acción alrededor del cuerpo, son transmisores ruidosos. Las computadoras y los electrodos que se utilizan para recopilar datos neuronales escuchan una radio atascada entre estaciones. Deben descifrar el contenido real entre los zumbidos del cerebroPara complicar esta tarea, el cerebro es una fuente de fuego de estos datos, lo que aumenta la potencia y el procesamiento más allá de los límites de los dispositivos implantables seguros.
Actualmente, para predecir comportamientos complejos, como agarrar un objeto en una mano a partir de la actividad neuronal, los científicos pueden usar electrodos transcutáneos o cableado directo a través de la piel hasta el cerebro. Esto se puede lograr con 100 electrodos que capturan 20,000 señales por segundo ypermite hazañas como reactivar un brazo que estaba paralizado o permitir que alguien con una prótesis de mano sienta lo duro o blando que es un objeto. Pero este enfoque no solo es poco práctico fuera del entorno del laboratorio, sino que también conlleva un riesgo de infección.
Algunos implantes inalámbricos, creados con circuitos integrados altamente eficientes y específicos de la aplicación, pueden lograr un rendimiento casi igual que los sistemas transcutáneos. Estos chips pueden recopilar y transmitir alrededor de 16.000 señales por segundo. Sin embargo, todavía tienen que lograr un funcionamiento constante y suLa naturaleza hecha a medida es un obstáculo para obtener la aprobación como implantes seguros en comparación con los chips de fabricación industrial.
"Este es un gran paso adelante", dijo Chestek. "Obtener las señales de alto ancho de banda que necesitamos actualmente para las interfaces de la máquina del cerebro de forma inalámbrica sería completamente imposible dadas las fuentes de alimentación de los dispositivos de estilo marcapasos existentes".
Para reducir las necesidades de energía y datos, los investigadores comprimen las señales cerebrales. Centrarse en los picos de actividad neuronal que cruzan un cierto umbral de potencia, llamado tasa de cruce de umbral o TCR, significa que se deben procesar menos datos y, al mismo tiempo, poder predecir las neuronas que se activan. Sin embargo, el TCR requiere escuchar toda la actividad neuronal para determinar cuándo se cruza un umbral, y el umbral en sí mismo puede cambiar no solo de un cerebro a otro sino en el mismo cerebro en diferentes días. Esto requiere ajustar el umbral yhardware adicional, batería y tiempo para hacerlo.
Al comprimir los datos de otra manera, el laboratorio de Chestek marcó una característica específica de los datos de las neuronas: potencia de banda de picos. SBP es un conjunto integrado de frecuencias de múltiples neuronas, entre 300 y 1000 Hz. Al escuchar solo este rango defrecuencias e ignorando a otros, tomando datos de una pajita en lugar de una manguera, el equipo encontró una predicción de comportamiento altamente precisa con necesidades de energía dramáticamente más bajas.
En comparación con los sistemas transcutáneos, el equipo descubrió que la técnica SBP es igual de precisa al recibir una décima parte de las señales, 2000 frente a 20 000 señales por segundo. En comparación con otros métodos, como el uso de una tasa de cruce de umbral, el enfoque del equipono solo requiere muchos menos datos sin procesar, sino que también es más preciso para predecir el disparo de neuronas, incluso entre ruido, y no requiere ajustar un umbral.
El método SBP del equipo resuelve otro problema que limita la vida útil de un implante. Con el tiempo, los electrodos de una interfaz no pueden leer las señales entre el ruido. Sin embargo, debido a que la técnica funciona igual de bien cuando una señal es la mitad de lo que se requiere de otrostécnicas como los cruces de umbrales, los implantes podrían dejarse en su lugar y usarse por más tiempo.
Si bien se pueden desarrollar nuevas interfaces cerebro-máquina para aprovechar el método del equipo, su trabajo también desbloquea nuevas capacidades para muchos dispositivos existentes al reducir los requisitos técnicos para traducir las neuronas en intenciones.
"Resulta que muchos dispositivos se han estado vendiendo cortos", dijo Nason. "Estos circuitos existentes, que utilizan el mismo ancho de banda y potencia, ahora son aplicables a todo el ámbito de las interfaces cerebro-máquina".
El estudio, "Una banda de baja potencia de actividad de picos neuronales dominada por unidades individuales locales mejora el rendimiento de las interfaces cerebro-máquina", se publica en Ingeniería Biomédica de la Naturaleza .
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Michigan . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
Referencia de la revista :
cite esta página :