Управляя мыслями: Открытая платформа для нейроинтерфейсов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили гибкую систему на основе Python для создания нейроинтерфейсов, позволяющую в реальном времени анализировать сигналы мозга и управлять внешними устройствами.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Экспериментальная схема построена на блочном дизайне с использованием библиотечных классов Psychopy, где каждый блок представляет собой последовательность перемешанных испытаний, а каждое испытание - строго упорядоченную последовательность сегментов, что позволяет контролировать порядок предъявления стимулов и варьировать условия эксперимента. — Экспериментальная схема построена на блочном дизайне с использованием библиотечных классов Psychopy, где каждый блок представляет собой последовательность перемешанных испытаний, а каждое испытание — строго упорядоченную последовательность сегментов, что позволяет контролировать порядок предъявления стимулов и варьировать условия эксперимента.

Разработана модульная платформа для электрокортикографических (ЭКоГ) нейроинтерфейсов с замкнутым контуром, использующая Micromed, FieldTrip и PsychoPy для сбора, обработки и применения данных.

Несмотря на значительный прогресс в разработке интерфейсов мозг-компьютер (ИМК), создание прозрачных и гибких систем для клинических исследований остается сложной задачей. В данной работе, представленной в статье ‘An open-source implementation of a closed-loop electrocorticographic Brain-Computer Interface using Micromed, FieldTrip, and PsychoPy’, предлагается модульное решение на основе электрокортикографии (ЭКоГ), использующее библиотеки Micromed, FieldTrip и PsychoPy. Разработанный инструментарий обеспечивает возможность получения данных, обработки в реальном времени и создания пользовательских приложений, снижая барьер для исследователей и способствуя переводу достижений в области декодирования ЭКоГ в практические ИМК. Какие перспективы открываются для дальнейшей интеграции данного открытого программного обеспечения в нейрореабилитацию и протезирование?

Раскрытие Мозга: Обещание Нейроинтерфейсов

Интерфейсы мозг-компьютер (ИМК) представляют собой принципиально новый подход к восстановлению утраченных функций и расширению человеческих возможностей, однако их эффективность напрямую зависит от точности и оперативности обработки сигналов мозга. Эти устройства позволяют преобразовывать нейронную активность в команды, управляющие внешними устройствами или восстанавливающие двигательные функции у парализованных пациентов. Ключевым аспектом является способность ИМК выделять значимую информацию из сложного потока мозговых волн, требуя разработки передовых алгоритмов обработки сигналов, способных фильтровать помехи и точно декодировать намерения пользователя в реальном времени. От скорости и надежности этой обработки зависит не только удобство использования, но и сама возможность эффективного взаимодействия между мозгом и внешней средой, открывая перспективы для лечения неврологических заболеваний и создания новых форм человеко-машинного взаимодействия.

Традиционные методы обработки сигналов мозга, используемые в интерфейсах мозг-компьютер, зачастую сталкиваются с серьезными ограничениями, связанными с высоким уровнем шума и недостаточным пространственным разрешением. Это приводит к тому, что даже незначительные помехи могут искажать получаемые данные, затрудняя точную интерпретацию намерений пользователя. Низкое пространственное разрешение, в свою очередь, препятствует выделению точных источников активности в мозге, необходимых для управления внешними устройствами или восстановления утраченных функций. В результате, эффективность управления протезами, коммуникации для парализованных пациентов и других приложений интерфейсов мозг-компьютер существенно снижается, что требует разработки новых, более совершенных алгоритмов и технологий для повышения точности и надежности декодирования мозговой активности.

Способность декодировать активность мозга напрямую зависит от извлечения значимой информации из сложнейших нейронных данных, что требует применения надежных и эффективных методов обработки сигналов. Нейронные сети генерируют огромное количество электрической активности, представляющей собой сложную смесь различных процессов. Для того чтобы «прочитать» намерения или команды, заложенные в этой активности, необходимо отделить полезные сигналы от шума и артефактов, а также точно определить, какие паттерны активности соответствуют конкретным мыслительным процессам или движениям. Разработка алгоритмов, способных к этому, является ключевой задачей современной нейронауки и инженерии, поскольку именно от их эффективности зависит точность и надежность работы интерфейсов мозг-компьютер, открывающих новые возможности для восстановления функций организма и расширения человеческих возможностей.

Система «мозг-компьютер» состоит из трех основных компонентов — сбора данных, обработки сигнала и пользовательского приложения — и функционирует в три этапа: сбор обучающих данных, калибровка и непосредственное использование.

Обработка Сигналов в Реальном Времени: Двигатель Управления

Эффективные системы интерфейса мозг-компьютер (ИМК) требуют обработки сигналов в режиме реального времени для минимизации задержки и обеспечения отзывчивого управления. Задержка, определяемая как временной интервал между намерением пользователя и соответствующим действием системы, критически важна для создания интуитивно понятного и эффективного взаимодействия. Высокая задержка приводит к снижению производительности и затрудняет обучение пользователя. Поэтому, алгоритмы обработки сигналов должны быть оптимизированы для скорости, используя параллельные вычисления и специализированное аппаратное обеспечение, где это возможно, чтобы обеспечить минимальную задержку и стабильную работу системы ИМК.

Метод Common Spatial Pattern (CSP) является эффективным подходом для повышения отношения сигнал/шум (SNR) в задачах анализа электроэнцефалограмм (ЭЭГ) и других биосигналов. CSP выполняет пространственную фильтрацию данных ЭЭГ, проектируя их в новое пространство, где дисперсия сигналов, соответствующих различным ментальным состояниям или моторным задачам, максимально различается. Это достигается путем вычисления ковариационных матриц для различных классов сигналов и нахождения собственных векторов, которые используются для формирования пространственных фильтров. Применение этих фильтров позволяет выделить признаки, наиболее информативные для классификации, тем самым повышая надежность декодирования сигналов и улучшая производительность интерфейсов мозг-компьютер (BCI).

Для эффективной реализации сложных конвейеров обработки сигналов в системах интерфейса мозг-компьютер широко используются библиотеки Python, такие как pyfieldtriplib и MNE-Python. MNE-Python предоставляет инструменты для анализа и фильтрации электроэнцефалографических (ЭЭГ) и магнитоэнцефалографических (МЭГ) данных, включая реализацию различных фильтров, преобразований и методов артефактного подавления. pyfieldtriplib, в свою очередь, обеспечивает интерфейс к популярному пакету FieldTrip (MATLAB), позволяя использовать его функциональность для пространственной фильтрации, анализа временных рядов и статистического вывода. Комбинированное использование этих библиотек позволяет исследователям и разработчикам быстро прототипировать и внедрять сложные алгоритмы обработки сигналов, обеспечивая гибкость и масштабируемость решений.

Для обеспечения работы систем управления в реальном времени критически важна синхронизация и получение данных с высокой скоростью. Фреймворк LabStreamingLayer (LSL) предоставляет надежный механизм для этих целей, позволяя организовать потоковую передачу данных от различных источников, таких как ЭЭГ, с частотой дискретизации до 200 Гц. LSL обеспечивает возможность одновременного сбора данных от нескольких устройств, гарантируя их временную согласованность, что необходимо для точной обработки сигналов и оперативного управления. Архитектура LSL основана на публикации и подписке, что упрощает интеграцию различных компонентов системы и обеспечивает гибкость в настройке потоков данных.

Система состоит из трех последовательных этапов: сбора клинических данных (оранжевый), получения обучающих данных (красный) и калибровки и использования интерфейса мозг-компьютер (синий).

Декодирование Намерений: От Сигналов к Действиям

Воображаемое движение, или моторная репрезентация, представляет собой мощный сигнал управления для систем интерфейс мозг-компьютер (ИМК). Нейронная активность, возникающая при мысленном выполнении движения, аналогична активности, наблюдаемой при фактическом движении, хотя и с меньшей амплитудой. Эта активность регистрируется с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) или электрокортикографии (ЭКоГ), и паттерны активности, соответствующие различным воображаемым движениям (например, левая рука, правая рука, ноги), могут быть декодированы для управления внешними устройствами. Использование моторной репрезентации позволяет пользователям управлять ИМК без физического движения, что особенно важно для людей с двигательными нарушениями.

Линейный дискриминантный анализ (LDA) является эффективным классификатором, используемым для различения различных воображаемых действий на основе обработанных сигналов электроэнцефалографии (ЭЭГ) или электрокортикографии (ЭКоГ). LDA определяет оптимальные веса для каждого канала ЭЭГ/ЭКоГ, максимизируя разделение между различными классами воображаемых движений и минимизируя внутриклассовую дисперсию. Этот метод статистической классификации основан на поиске линейной комбинации признаков, которая лучше всего разделяет различные классы. В контексте интерфейсов мозг-компьютер (ИМК), LDA позволяет преобразовывать паттерны нейронной активности, связанные с воображаемыми движениями, в дискретные команды управления, обеспечивая надежную и быструю классификацию сигналов.

Комбинация пространственного фильтра общего шаблона (CSP) и линейного дискриминантного анализа (LDA) обеспечивает точное декодирование намерений движения в режиме реального времени. CSP повышает различимость между сигналами, соответствующими различным воображаемым движениям, за счет выделения пространственных паттернов, максимизирующих разницу между ними. Последующее применение LDA позволяет классифицировать эти усиленные сигналы, определяя, какое движение намеревается пользователь. Эффективность этого подхода заключается в способности CSP снизить шум и артефакты, в то время как LDA обеспечивает оптимальное разделение классов, что критически важно для быстрого и надежного управления устройствами интерфейса мозг-компьютер (ИМК).

Для обеспечения высококачественной регистрации сигналов мозга, необходимых для нейроинтерфейсов, используются системы сбора данных, такие как Micromed System, в сочетании с программным обеспечением SystemPlus EVOLUTION. Данная комбинация позволяет получать стабильные и точные записи ЭЭГ или ЭКоГ, критичные для последующей обработки и классификации. В парадигме воображаемых движений, при использовании указанной аппаратной и программной платформы, достигнута задержка (latency) от момента регистрации сигнала до определения намерения в 0.178 ± 0.016 секунды, что является важным параметром для систем управления в реальном времени.

Замкнутое Управление и Дизайн Экспериментов: Эхо Системы

Системы нейроуправления с обратной связью, или замкнутые системы, отличаются способностью предоставлять пользователю мгновенную информацию о результатах его действий. Этот непрерывный поток обратной связи играет ключевую роль в процессе обучения и адаптации. В отличие от систем с открытым циклом, где контроль осуществляется без учета текущего состояния, замкнутые системы позволяют мозгу корректировать свою активность в режиме реального времени, стремясь к достижению желаемого результата. Благодаря этому, пользователь постепенно улучшает точность управления, поскольку система постоянно “подсказывает”, какие изменения в мозговой активности необходимы для более эффективного взаимодействия. Этот механизм самокоррекции, основанный на постоянной обратной связи, лежит в основе успешной работы многих современных интерфейсов “мозг-компьютер”, обеспечивая стабильное и надежное управление различными устройствами и приложениями.

Для создания сложных поведенческих экспериментов в рамках систем интерфейса мозг-компьютер широко используются библиотеки Python, такие как PsychoPy и `psychopylib`. PsychoPy предоставляет интуитивно понятный графический интерфейс и мощные инструменты для разработки экспериментальных протоколов, позволяя исследователям точно контролировать стимулы, собирать данные о реакциях испытуемых и анализировать результаты. В свою очередь, `psychopylib` расширяет функциональность PsychoPy, предоставляя дополнительные модули и инструменты для работы с данными, управления оборудованием и интеграции с другими библиотеками. Сочетание этих инструментов позволяет создавать сложные эксперименты, адаптированные к конкретным задачам исследования, и эффективно собирать данные для оценки эффективности и точности управления в системах интерфейса мозг-компьютер.

Для создания целостной системы интерфейса мозг-компьютер (ИМК) необходима бесшовная интеграция различных программных компонентов и потоков данных, и библиотеки pylsl и MNE-LSL обеспечивают именно это. Эти инструменты позволяют объединять данные, поступающие от нейроинтерфейса, с данными, генерируемыми другими приложениями, такими как программы для стимуляции или поведенческие протоколы. Благодаря использованию общего протокола обмена данными, pylsl и MNE-LSL гарантируют синхронизацию и надежную передачу информации между компонентами, что критически важно для точного анализа и интерпретации данных, получаемых в ходе экспериментов с ИМК. Такая модульная архитектура позволяет исследователям гибко настраивать и расширять функциональность системы, адаптируя её под конкретные задачи и потребности.

Для обеспечения высокой точности и достоверности исследований в рамках интерфейсов мозг-компьютер (ИМК), критически важна точная синхронизация событий, происходящих в ходе эксперимента. Библиотека pymarkerlib предоставляет инструменты для генерации и передачи событийных маркеров, позволяющих фиксировать моменты начала и окончания стимулов, реакций испытуемого и других важных событий. Эти маркеры, интегрируемые в потоки данных, полученных от различных источников, таких как ЭЭГ или датчики движения, служат своеобразными “временными якорями”, облегчая последующий анализ и интерпретацию данных. Благодаря возможности точного сопоставления событий с нейронной активностью, исследователи получают возможность выявлять закономерности и взаимосвязи, которые иначе могли бы остаться незамеченными, что значительно повышает надежность и валидность результатов исследований в области ИМК.

Эксперимент с блочным дизайном, реализованный с помощью psychopylibclasses, состоит из последовательности сегментов в каждом испытании и перемешанных испытаний в каждом блоке, что обеспечивает повторение блоков в случайном порядке (см. Listing 1).

Представленная работа демонстрирует подход к созданию нейроинтерфейсов, который далек от поиска идеального, статичного решения. Скорее, это попытка вырастить систему, способную адаптироваться и эволюционировать в клинической среде. Как однажды заметил Джон Маккарти: «В идеальном решении не остаётся места для людей». Эта фраза особенно актуальна здесь, ведь модульность и открытость системы, основанная на Python, FieldTrip и LabStreamingLayer, позволяют исследователям и клиницистам активно участвовать в её развитии и настройке, а не быть просто пользователями готового продукта. Создание замкнутых нейроинтерфейсов, основанных на электрокортикографии, требует гибкости и способности к самокоррекции, а не стремления к недостижимому совершенству.

Что дальше?

Представленная работа — лишь еще один кирпичик в фундаменте, который, как надеются, станет замком управления разумом. Однако, как известно из опыта, каждый новый уровень абстракции — это новая поверхность для проявления энтропии. Система, стремясь к модульности и открытости, неизбежно порождает сложности в поддержании целостности и предсказуемости. Попытка обуздать хаос в нейронных данных — занятие благородное, но напоминает попытку удержать воду в решете: каждая успешно обработанная порция данных лишь подчеркивает объем нерешенных проблем.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся не столько на совершенствовании алгоритмов декодирования, сколько на создании более устойчивых к сбоям архитектур. Порядок — это лишь временный кэш между отказами, и системы управления, способные к самовосстановлению и адаптации к непредсказуемым условиям, станут настоящим прорывом. Особое внимание следует уделить не только скорости обработки данных, но и снижению когнитивной нагрузки на пользователей, ведь интерфейс, требующий постоянного внимания и усилий, рискует стать бременем, а не инструментом.

В конечном счете, успех подобных систем зависит не от технических ухищрений, а от понимания того, что мозг — это не компьютер, который можно запрограммировать, а экосистема, которую можно лишь осторожно направлять. Иллюзия контроля — соблазнительна, но истинная сила заключается в способности приспосабливаться к неизбежному хаосу.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.09735.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-11 18:52