Pesquisadores da empresa russa Neurobotics e do Instituto de Física e Tecnologia de Moscou descobriram uma maneira de visualizar a atividade cerebral de uma pessoa como imagens reais que imitam o que ela observa em tempo real. Isso permitirá novos dispositivos de reabilitação pós-AVC controlados por sinais cerebrais. A equipe publicou sua pesquisa como uma pré-impressão no bioRxiv e postou um vídeo online mostrando seu sistema de "leitura da mente" em funcionamento.

Para desenvolver dispositivos controlados pelo cérebro e métodos para tratamento de distúrbios cognitivos e reabilitação pós-AVC, os neurobiologistas precisam entender como o cérebro codifica as informações. Um aspecto fundamental disso é estudar a atividade cerebral das pessoas que percebem informações visuais, por exemplo, enquanto assiste a um vídeo.

As soluções existentes para extrair imagens observadas de sinais cerebrais usam ressonância magnética funcional ou analisam os sinais captados por meio de implantes diretamente dos neurônios. Ambos os métodos têm aplicações bastante limitadas na prática clínica e na vida cotidiana.

A interface cérebro-computador desenvolvida pela MIPT and Neurobotics depende de redes neurais artificiais e eletroencefalografia, ou EEG, uma técnica para registrar ondas cerebrais por meio de eletrodos colocados de forma não invasiva no couro cabeludo. Ao analisar a atividade cerebral, o sistema reconstrói as imagens vistas por uma pessoa submetida ao EEG em tempo real.

“Estamos trabalhando no projeto de Tecnologias Assistivas da Neuronet da National Technology Initiative, que se concentra na interface cérebro-computador que permite que pacientes pós-AVC controlem um braço de exoesqueleto para fins de reabilitação neurológica, ou pacientes paralisados ​​para dirigir uma cadeira de rodas elétrica, por exemplo. O objetivo final é aumentar a precisão do controle neural para indivíduos saudáveis, também, "disse Vladimir Konyshev, que chefia o Laboratório de Neurorobótica no MIPT.

Na primeira parte do experimento, os neurobiologistas pediram a indivíduos saudáveis ​​que assistissem a 20 minutos de fragmentos de vídeo de 10 segundos no YouTube. A equipe selecionou cinco categorias de vídeo arbitrárias:formas abstratas, cachoeiras, rostos humanos, mecanismos móveis e desportos motorizados. A última categoria apresentava gravações de motos de neve em primeira pessoa, scooter de água, corridas de motocicletas e carros.

Ao analisar os dados de EEG, os pesquisadores mostraram que os padrões de ondas cerebrais são distintos para cada categoria de vídeos. Isso permitiu à equipe analisar a resposta do cérebro aos vídeos em tempo real.

Na segunda fase do experimento, três categorias aleatórias foram selecionadas das cinco originais. Os pesquisadores desenvolveram duas redes neurais:uma para gerar imagens aleatórias de categorias específicas de "ruído, "e outro para gerar" ruído "semelhante de EEG. A equipe então treinou as redes para operarem juntas de uma forma que transformasse o sinal de EEG em imagens reais semelhantes àquelas que os sujeitos de teste estavam observando (fig. 2).

Para testar a capacidade do sistema de visualizar a atividade cerebral, os assuntos foram mostrados vídeos inéditos das mesmas categorias. Enquanto eles assistiam, EEGs foram registrados e enviados para as redes neurais. O sistema passou no teste, gerando imagens convincentes que poderiam ser facilmente categorizadas em 90 por cento dos casos (fig. 1).

"O eletroencefalograma é uma coleção de sinais cerebrais registrados no couro cabeludo. Os pesquisadores costumavam pensar que estudar os processos cerebrais via EEG é como descobrir a estrutura interna de uma máquina a vapor, analisando a fumaça deixada por um trem a vapor, "explicou o co-autor do artigo Grigory Rashkov, pesquisador júnior no MIPT e programador na Neurobotics. "Não esperávamos que contivesse informações suficientes para reconstruir, mesmo parcialmente, uma imagem observada por uma pessoa. No entanto, acabou sendo possível."

"O que mais, podemos usar isso como base para uma interface cérebro-computador operando em tempo real. É bastante reconfortante. Com a tecnologia atual, as interfaces neurais invasivas imaginadas por Elon Musk enfrentam os desafios da cirurgia complexa e da rápida deterioração devido a processos naturais - eles oxidam e falham em vários meses. Esperamos poder eventualmente projetar interfaces neurais mais acessíveis que não requeiram implantação, "acrescentou o pesquisador.