Мы используем cookie файлы.
Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности.

Приглашенный ученый Лебедев Михаил Альбертович США, Россия
Номер договора
14.641.31.0003
Период реализации проекта
2018-2022

По данным на 30.01.2020

18
Количество специалистов
8
научных публикаций
1
Объектов интеллектуальной собственности
Общая информация

Последнее десятилетие ознаменовано возросшим интересом к изучению возможности прямой коммуникации между головным мозгом и внешними устройствами. Эксперименты на животных показали, что, используя глубинные электроды, регистрирующие активность большого числа отдельных нейронов, можно создать управляемые мозгом устройства, воспроизводящие естественные моторные действия, такие как захват и перемещение предметов и хождение на двух ногах. Применение такой технологии к созданию интерфейсов на людях ограничено высокими рисками. Разумным компромиссом является использование субдуральных или эпидуральных сеток электродов, позволяющих с низкими рисками для здоровья пользователя существенно увеличить пропускную способность прямого коммуникационного канала с мозгом, а также посредством электростимуляции реализовывать соматосенсорную обратную связь. Ученые лаборатории разрабатывают  информационную технологию двунаправленных коммуникаций с использованием кортикографического интерфейса в сочетании с современными методами обработки многомерных данных и соматосенсорной обратной связью посредством электростимуляции или сенсорного замещения..

Название проекта: Двунаправленные электрокортикографические интерфейсы мозг-компьютер для управления, стимуляции и коммуникации

Приоритет СНТР: а, в


Цели и задачи

Направления исследований: Двунаправленные коммуникации мозг-компьютер с соматосенсорной обратной связью посредством электростимуляции или сенсорного замещения, создание нейроинтерфейсов для нейрореабилитации и бионического протезирования

Цель проекта: Разработка информационной технологии двунаправленных коммуникаций с мозгом человека с использованием электрокортикографического интерфейса в сочетании с современными методами обработки многомерных данных и соматосенсорной обратной связью посредством электростимуляции или сенсорного замещения



Практическое значение исследования

Научные результаты:

  • Разработаны и реализованы алгоритмы предобработки сигнала ЭКоГ от артефактов, связанных с движением глаз и межсудорожной активностью.
  • Реализованы методы сокращения размерности пространства признаков.
  • Реализованы алгоритмы декодирования параметров движения на основе классических методов оценивания параметров сигнала.
  • Разработаны и реализованы архитектуры глубинного обучения, используемые для декодирования параметров движения.
  • Разработаны методы интерпретации параметров алгоритмов декодирования.
  • Создана и протестирована исследовательская установка для синхронной регистрации непрерывных движений (при помощи трехосного акселерометра) и многоканальной электрокортикограммы (ЭКоГ).
  • Получены синхронные записи сигнала ЭКоГ, параметров движения и видеозапись исследования.
  • Реализовано декодирование параметров движения по сигналу ЭКоГ с использованием методов глубинного обучения и классических методов обработки сигнала.
  • Проведено сравнение точности декодирования при декодировании с использованием существующих и разработанных алгоритмов. Получены результаты сравнительного анализа существующих и разработанных в рамках проекта алгоритмов. Показано существенное преимущество методов на основании сверточных сетей в задаче декодирования кинематических параметров из ЭКоГ. Подготовлено программное обеспечение для поддержки декодирования в режиме реального времени.
  • Модифицирована и подготовлена для проведения исследования по декодированию параметров движения в режиме реального времени исследовательская установка. Получены синхронные записи сигнала ЭКоГ, параметров движения и видеозапись исследования, реализовано успешное декодирование движения в режиме реального времени. Разработана уникальная методика тренировки пациента. Получены результаты декодирования для данных, записанных в ходе исследования.
  • Реализовано он-лайн управление аватром конечности на основе декодирования ЭКоГ сигнала глубинной нейросетевой архитектурой.
  • Реализовано дополнительное программное обеспечение для поддержки декодирования в режиме реального времени и поддержки процедуры обучения пациента с использованием интерфейса.
  • Разработан модуль для NFBLab, реализующей парадигму center-out, получены синхронизированные записи сигнала ЭКоГ, курсора и видеозапись исследования, охарактеризованы вызванные ответы, связанные со стимулами парадигмы. Выделены каналы и признаки, позволяющие попарно сопоставлять направления движения, коррелированные с направлением движения в интервале предъявления цели и после момента начала движения.
  • Разработаны критерии и алгоритмы отбора пациентов для практических испытаний нейроинтерфейсов.

Внедрение результатов исследования:

  • Разработанные алгоритмы анализа активности головного мозга используются врачами клинки МГМСУ в задачах предоперационного картирования нейрохирургических больных с целью локализации эпилептогенных зон и функционально невосполнимой коры.

  • Подана заявка на патент «Способ оценки мощности осцилляторных компонент ЭЭГ-сигналов в психофизиологических состояниях на основе квантильного анализа».

  • Сотрудники Центра регулярно принимают участие в международных соревнованиях людей с ограниченными возможностями, использующих ассистивные технологии «Нейротлон». Цель таких соревнований – популяризация высоких технологий, расширение возможностей человеческого тела, восполнение утраченных частей тела.

Образование и переподготовка кадров:

Подготовлены и читаются: курс «Анализ данных и искусственный интеллект» на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ, курс на английском языке Digital Signal Processing (DSP) для студентов первого курса магистратуры программы «Когнитивные науки и технологии» департамента психологии НИУ ВШЭ.

Организационные и инфраструктурные преобразования:

Создана совместная лаборатория инвазивных интерфейсов НИУ ВШЭ и МГМСУ, для которой приобретено и введено в эксплуатацию новейшее современное оборудование и создана научная установка.

Другие результаты:

  • Создана интегрированная система на основе нейроинтерфейса для управления экзоскелетом нижних конечностей «Экзоатлет» для использования в нейрореабилитации .

  • Подана заявка на Патент 27.11.18 №069239 рег. № 2018141556 «Способ оценки мощности осцилляторных компонент ЭЭГ-сигналов в психофизиологических состояниях на основе квантильного анализа».

Сотрудничество:

  • Московский государственный медико-стоматологический университет имени А. И. Евдокимова (Россия): совместная лаборатория инвазивных интерфейсов НИУ ВШЭ и МГМСУ
  • Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт имени проф. А. Л. Поленова (филиал ФГБУ «НМИЦ имени В. А. Алмазова» Минздрава России), Университет г. Тюбинген (Германия), Технический университет Берлина (Германия), Компания Exoatlet (Россия): совместные исследования и экспериментальная деятельность.




Скрыть Показать полностью
. Koshkin R., Shtyrov Y., Myachykov A., Ossadtchi A.
Testing the Efforts Model of Simultaneous Interpreting: An ERP Study. PLoS ONE 13(10): e0206129 (2018).
Smetanin N., Volkova K., Zabodaev S., Lebedev M., Ossadtchi A.
NFBLab – A Versatile Software for Neurofeedback and Brain-Computer Interface Research. Frontiers in Neuroinformatics 12: 100 (2018).
Volk D., Dubinin I., Myasnikova A., Gutkin B., Nikulin V.
Generalized Cross-Frequency Decomposition: A Method for the Extraction of Neuronal Components Coupled at Different Frequencies. Frontiers in Neuroinformatics 12: 72 (2018).
Lebedev M., Pimashkin A., Ossadtchi A.
Navigation Patterns and Scent Marking: Underappreciated Contributors to Hippocampal and Entorhinal Spatial Representations? Frontiers in Behavioral Neuroscience 12: 98 (2018).
Фотоальбомы
Вторник , 03.12.2019
Другие лаборатории и ученые
Лаборатория, принимающая организация
Область наук
Город
Приглашенный ученый
Период реализации проекта
Лаборатория. Приглашенный ученый Тетко Игорь Владимирович

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт химии растворов им. Г.А. Крестова Российской академии наук

Информатика - теория и методы

Иваново

Тетко Игорь Владимирович

Украина

2021-2023

Лаборатория. Приглашенный ученый Ванг Джун

Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования "Сколковский институт науки и технологий"

Информатика - теория и методы

Москва

Ванг Джун

Гонконг

2021-2023

Лаборатория. Приглашенный ученый Тейлор Джеймс Рой

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ульяновский государственный университет"

Информатика - теория и методы

Ульяновск

Тейлор Джеймс Рой

Великобритания

2021-2023