0
20150612_2_1

Ученые, расшифровывая сигналы мозга в реальном времени, научились определять изображения, видимые человеком

Сигналы деятельности мозга

При помощи электродов, внедренных в височные доли (temporal lobes) мозга людей, больных эпилепсией, ученым из Вашингтонского университета удалось в режиме реального времени расшифровать сигналы, связанные с изображениями, демонстрируемыми этим людям. Использованные учеными методы и технологии позволили по сигналам мозга распознать изображения лиц разных людей, зданий и прочих объектов, при этом точность распознавания превысила отметку в 95 процентов. А на практике такие технологии помогут наладить общение с людьми, которые оказались «запертыми в пределах своего мозга» в результате паралича, приступа или других заболеваний.

В данных исследованиях были задействованы добровольцы, которые проходят курс лечения в Медицинском центре Харборвью в Сиэтле. Каждый из этих людей был подвержен эпилептическим припадкам, при этом, медикаментозные способы лечения не принесли никаких положительных результатов. Поэтому каждому пациенту с их согласия во время операции на мозге были внедрены временные электроды, при помощи которых медики пытались определить точное место зарождения эпилептических припадков.

Височные доли являются областями мозга, выполняющими предварительную обработку большей части сенсорной информации и в подавляющем большинстве случаев внутри их кроются источники эпилепсии. Кроме этого, нарушения в этих областях кроются источники и других болезней, слабоумия, болезни Альцгеймера и т.п. С этой точки зрения височные доли являются одними из самых уязвимых частей мозга.

Во время эксперимента сигналы с электрокортикографических (electrocorticographic, ECoG) электродов, размещенных в различных местах височных долей, были пропущены через сложную алгоритмическую обработку. При помощи этой обработки были выделены две основных составляющих, «связанные с событиями потенциалы» (event-related potentials), значения электрических потенциалов сотен тысяч нейронов, активированных изображениями, и «широкополосные спектральные изменения» (broadband spectral changes), изменения энергии сигналов в широком частотном диапазоне.

Добровольцам, деятельность мозга которых контролировалась компьютером, показывали последовательность изображений, которые сменялись каждые 400 миллисекунд. Это были изображения лиц людей, зданий и других объектов, которые иногда чередовались с пустыми экранами, заполненными однородным серым цветом. Программное обеспечение, выполняющее обработку оцифрованных сигналов, выполняет цикл обработки со скоростью 1000 раз в секунду. Кроме этого, программа автоматически выбирает комбинацию сигналов с электродов, расположенных в разных местах, которая лучше всего коррелирует с изображением, которое демонстрируется человеку в данный момент времени.

Задачей, которую решала компьютерная система, являлось определение изображения дома, перевернутое кверху ногами. Такие изображения появлялись в среднем в 3 случаях из 300 и система успешно идентифицировала все это, ошибившись лишь в 3 процентах случаев.

Пройдя через этап предварительного обучения на известной заранее последовательности изображений, исследователи начали демонстрировать пациентам последовательности, в которых около трети содержимого выбиралось случайным образом. И в этом случае система продемонстрировала 96-процентную точность, выдавая результат спустя 20 миллисекунд после того, как человеку показывали очередную картинку.

Столь высокая точность была достигнута только за счет комбинации двух различных составляющих мозговых сигналов, о которых упоминалось чуть выше. Эта комбинация позволила ученым получить некоторое количество дополнительной информации. «Традиционно ученые рассматривали сигналы от отдельных нейронов» — пишут исследователи, — «Наш метод дает более полную картину на уровне достаточно больших и сложных нейронных сетей. Только такой подход позволяет определить моменты, когда бодрствующий человек концентрирует свое внимание на сложных визуальных объектах».

«Разработанные нами аппаратные технологии и алгоритмические методы могут быть использованы в исследованиях моторных функций, случаев заболевания эпилепсией и исследований, связанных с функционированием памяти. Кроме этого, все математические методы могут быть использованы не только по отношению к человеку, но и к любому живому существу, обладающему развитым мозгом».

Источник: http://xn—-