Uma equipe de pesquisadores da Carnegie Mellon University, em colaboração com a Universidade de Minnesota, fez um avanço no campo do controle de dispositivos robóticos não invasivos. Usando uma interface cérebro-computador não invasiva (BCI), pesquisadores desenvolveram o primeiro braço robótico controlado pela mente bem-sucedido exibindo a capacidade de rastrear e seguir continuamente um cursor de computador.

Ser capaz de controlar de forma não invasiva dispositivos robóticos usando apenas pensamentos terá amplas aplicações, em particular, beneficiando a vida de pacientes paralisados ​​e com distúrbios de movimento.

BCIs demonstraram alcançar bom desempenho para controlar dispositivos robóticos usando apenas os sinais detectados de implantes cerebrais. Quando os dispositivos robóticos podem ser controlados com alta precisão, eles podem ser usados ​​para completar uma variedade de tarefas diárias. Até agora, Contudo, Os BCIs com sucesso no controle de braços robóticos usaram implantes cerebrais invasivos. Esses implantes requerem uma quantidade substancial de experiência médica e cirúrgica para instalar e operar corretamente, para não mencionar o custo e os riscos potenciais para os sujeitos, e como tal, seu uso foi limitado a apenas alguns casos clínicos.

Um grande desafio na pesquisa da BCI é desenvolver uma tecnologia menos invasiva ou mesmo totalmente não invasiva que permitiria aos pacientes paralisados ​​controlar seu ambiente ou membros robóticos usando seus próprios "pensamentos". Essa tecnologia BCI não invasiva, se bem sucedido, traria a tecnologia tão necessária para vários pacientes e até mesmo potencialmente para a população em geral.

Contudo, BCIs que usam detecção externa não invasiva, em vez de implantes cerebrais, receber sinais "mais sujos", levando à resolução mais baixa atual e controle menos preciso. Assim, ao usar apenas o cérebro para controlar um braço robótico, um BCI não invasivo não resiste ao uso de dispositivos implantados. Apesar disso, Os pesquisadores da BCI seguiram em frente, estão de olho no prêmio de uma tecnologia menos ou não invasiva que pode ajudar pacientes em todos os lugares diariamente.

Bin He, Professor curador e chefe do departamento de Engenharia Biomédica na Carnegie Mellon University, é alcançar esse objetivo, uma descoberta importante de cada vez.

"Houve grandes avanços em dispositivos robóticos controlados pela mente usando implantes cerebrais. É uma ciência excelente, "diz Ele." Mas não invasivo é o objetivo final. Os avanços na decodificação neural e a utilidade prática do controle de braço robótico não invasivo terão implicações importantes no eventual desenvolvimento de neurorrobóticos não invasivos. "

Usando novas técnicas de detecção e aprendizado de máquina, Ele e seu laboratório foram capazes de acessar sinais nas profundezas do cérebro, alcançar uma alta resolução de controle sobre um braço robótico. Com neuroimagem não invasiva e um novo paradigma de busca contínua, Ele está superando os sinais de EEG barulhentos que levam a melhorar significativamente a decodificação neural baseada em EEG, e facilitando o controle contínuo de dispositivos robóticos 2D em tempo real.

Usando um BCI não invasivo para controlar um braço robótico que rastreia um cursor em uma tela de computador, pela primeira vez, Ele mostrou em seres humanos que um braço robótico agora pode seguir o cursor continuamente. Considerando que os braços robóticos controlados por humanos de forma não invasiva haviam seguido anteriormente um cursor em movimento em jerky, movimentos discretos - como se o braço robótico estivesse tentando "alcançar" os comandos do cérebro - agora, o braço segue o cursor de forma suave, caminho contínuo.

Em um artigo publicado em Ciência Robótica , a equipe estabeleceu uma nova estrutura que aborda e aprimora os componentes do "cérebro" e do "computador" da BCI, aumentando o envolvimento e o treinamento do usuário, bem como resolução espacial de dados neurais não invasivos por meio de imagens de origem de EEG.

O papel, "A neuroimagem não invasiva melhora o rastreamento neural contínuo para o controle do dispositivo robótico, "mostra que a abordagem única da equipe para resolver este problema não melhorou o aprendizado da BCI em quase 60% para as tarefas tradicionais de centralização, também melhorou o rastreamento contínuo de um cursor de computador em mais de 500%.

A tecnologia também tem aplicativos que podem ajudar uma variedade de pessoas, oferecendo seguro, "controle mental" não invasivo de dispositivos que podem permitir que as pessoas interajam e controlem seus ambientes. A tecnologia tem, Até a presente data, foi testado em 68 sujeitos humanos sãos (até 10 sessões para cada sujeito), incluindo controle de dispositivo virtual e controle de um braço robótico para perseguição contínua. A tecnologia é diretamente aplicável aos pacientes, e a equipe planeja conduzir estudos clínicos em um futuro próximo.

"Apesar dos desafios técnicos usando sinais não invasivos, estamos totalmente empenhados em levar esta tecnologia segura e econômica para as pessoas que podem se beneficiar dela, "diz He." Este trabalho representa um passo importante nas interfaces não invasivas cérebro-computador, uma tecnologia que um dia pode se tornar uma tecnologia assistiva generalizada, ajudando a todos, como smartphones. "