Khoa học - Y dược

Nền tảng phát triển giao diện não-máy tính hỗ trợ bệnh nhân (02/06/2023)

Nghiên cứu đã được công bố trực tuyến trên tạp chí Cerebral Cortex gần đây cho thấy, kết quả trong việc phân biệt các cử chỉ của một tay bằng cách sử dụng một kỹ thuật hoàn toàn không xâm lấn, trong trường hợp này là phép ghi từ não (MEG) là tốt nhất cho đến nay.

Tiến sĩ Mingxiong Huang, Giám đốc Trung tâm MEG tại Viện Qualcomm ở UC San Diego, cho biết: “Mục tiêu của chúng tôi là bỏ qua các thành phần xâm lấn. MEG đã cung cấp một tùy chọn an toàn và chính xác để phát triển giao diện não-máy tính mà cuối cùng có thể hỗ trợ tốt cho bệnh nhân”.

Các nhà nghiên cứu đã làm nổi bật những ưu điểm của MEG bằng cách sử dụng một chiếc mũ bảo hiểm nhúng một dải 306 cảm biến để phát hiện các từ trường được tạo ra bởi các dòng điện nơ-ron di chuyển giữa các nơ-ron trong não. Các kỹ thuật giao diện não-máy tính thay thế bao gồm ghi điện não đồ (ECoG), kỹ thuật yêu cầu phẫu thuật cấy các điện cực lên bề mặt não và điện não đồ da đầu (EEG), giúp định vị hoạt động kém chính xác hơn của não.

Đồng tác giả nghiên cứu, Tiến sỹ Roland Lee, giám đốc Trung tâm MEG tại Viện Qualcomm UC San Diego, giáo sư danh dự của Viện Qualcomm, cho biết: “Với MEG, tôi có thể thấy bộ não đang suy nghĩ gì mà không cần tháo hộp sọ ra và đặt các điện cực lên não. Tôi chỉ cần đội mũ bảo hiểm MEG lên đầu ai đó. Hoàn toàn không có điện cực nào có thể bị gẫy như khi được cấy vào bên trong đầu và không cần phẫu thuật não phức tạp, tốn kém cũng như không gây nhiễm trùng não”.

Lee ví sự an toàn của MEG giống như việc đo nhiệt độ ở bệnh nhân. MEG đo năng lượng từ trường mà não bạn tỏa ra, giống như nhiệt kế đo nhiệt lượng mà cơ thể bạn tỏa ra. Điều đó làm cho nó hoàn toàn không xâm lấn và an toàn.

Nghiên cứu hiện tại đánh giá khả năng áp dụng MEG để phân biệt các cử chỉ tay khác nhau được thực hiện bởi 12 tình nguyện viên. Các tình nguyện viên được trang bị mũ bảo hiểm MEG và được hướng dẫn để thực hiện ngẫu nhiên một trong những cử chỉ được sử dụng trong trò chơi oẳn tù tì (như trong các nghiên cứu trước đây). Thông tin chức năng MEG được thêm vào hình ảnh MRI, cung cấp thông tin cấu trúc trên não.

Để giải thích dữ liệu được tạo ra, Yifeng ("Troy") Bu, nghiên cứu sinh bậc tiến sĩ về kỹ thuật điện và máy tính Trường Kỹ thuật Jacobs của UC San Diego, tác giả đầu tiên của bài báo, đã viết một mô hình học sâu hiệu suất cao có tên là MEG-RPSnet.

Bu nói, điểm đặc biệt của mạng này là nó kết hợp đồng thời các đặc điểm không gian và thời gian. Đó là lý do chính khiến nó hoạt động tốt hơn các mẫu trước đó.

Khi kết quả nghiên cứu được công bố, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng kỹ thuật của họ có thể được sử dụng để phân biệt các cử chỉ tay với độ chính xác hơn 85%. Những kết quả này tương đương với kết quả của các nghiên cứu trước đây với cỡ mẫu nhỏ hơn nhiều bằng sử dụng giao diện máy tính não ECoG xâm lấn.

Nhóm cũng phát hiện ra rằng các phép đo của MEG chỉ từ một nửa số vùng não được lấy mẫu có thể tạo ra kết quả với độ chính xác chỉ giảm một ít (2–3%) do đó mũ bảo hiểm MEG trong tương lai có thể cần ít cảm biến hơn.

Nghiên cứu này là nền tảng cho sự phát triển giao diện não-máy tính dựa trên MEG trong tương lai.

P.T.T (NASATI), theo https://medicxpress.com/news/2023-05-nonbroken-brain-imaging-distinguish-gestures.html, 19/5/2023

Ngày cập nhật: 01/6/2023

https://vista.gov.vn/news/khoa-hoc-y-duoc/nen-tang-phat-trien-giao-dien-nao-may-tinh-ho-tro-benh-nhan-6753.html