Die Entschlüsselung der spezifischen neuronalen Signale basierend auf dem, was durch Oberflächen-EMG überprüft werden kann, ist jedoch keine einfache Aufgabe. Ein normales Muskelgewebe erhält Signale von Hunderten oder unzähligen Nervenzellen der Wirbelsäule. Jedes Axon verzweigt sich am Muskelgewebe und kann auch mit hundert oder mehr spezifischen Muskelfasern verbunden sein, die über das Muskelgewebe verteilt sind. Eine Oberflächen-EMG-Elektrode erfasst eine Kostprobe dieser Kakophonie von Impulsen.
Wir gehen davon aus, dass zusätzliche Roboterarme oder -beine eine völlig neue Art der menschlichen Verbesserung sein könnten, die die Fähigkeiten von Einzelpersonen bei Jobs, die sie derzeit ausführen können, steigern und ihre Fähigkeit erweitern, Dinge zu tun, die sie mit ihren rein natürlichen Körpern einfach nicht tun können. Wenn die Leute schnell einen dritten Arm, ein drittes Bein oder ein paar noch mehr Finger einschließen und auch regulieren könnten, würden sie sie wahrscheinlich in Jobs und Effizienzen einsetzen, die die hier genannten Umstände übertreffen, und brandneue Bewegungen finden können wir uns auch noch nicht vorstellen.
Wir erforschen auch genau, wie die Innovation die neuronalen Prozesse der Menschen beeinflussen wird, die sie nutzen. Was passiert, nachdem eine Person 6 Monate Erfahrung im Umgang mit einem zusätzlichen Roboterarm gesammelt hat? Würde ihnen die ganz natürliche Plastizität des Geistes sicherlich erlauben, sich anzupassen und auch eine viel benutzerfreundlichere Art der Kontrolle zu erhalten? Eine Person, die mit sechsfingrigen Händen geboren wurde, kann haben. vollständig geschaffene Geistesbereiche, die sich der Regulierung der zusätzlichen Zahlen verschrieben haben und phänomenale Kontrollfähigkeiten hervorrufen. Könnte ein Individuum unseres Systems mit der Zeit eine gleichwertige Beherrschung erlangen? Wir fragen uns auch, wie viel kognitive Menge mit der Regulierung eines zusätzlichen Arms oder Beins verbunden sein wird. Diese Innovation ist möglicherweise nicht wertvoll, wenn Personen einen solchen Arm oder ein solches Bein führen können, während sie sich in einem Laboraufbau intensiv darauf konzentrieren. Wenn eine Person bei einer täglichen Arbeit wie dem Zubereiten eines Sandwiches eine zusätzliche Hand behutsam einsetzen kann, würde dies sicherlich darauf hindeuten, dass die Innovation für den regelmäßigen Gebrauch geeignet ist.
Dieser Beitrag taucht im Druckproblem vom März 2023 auf.
Mit diesen Spezifikationen in der Hand kann die Übersetzungskomponente neue EMG-Signale aufnehmen und auch die spezifische Aufgabe der Elektromotor-Nervenzellen in Echtzeit entfernen. Die Trainingskomponente erfordert viel Berechnung und wäre auch zu träge, um die Echtzeitsteuerung selbst auszuführen, muss jedoch normalerweise ausgeführt werden, sobald das EMG-Elektrodengitter in Position auf einem behandelt wird Individuell. Im Vergleich dazu ist die Übersetzungsformel äußerst effektiv, mit Latenzen, die auf ein paar Nanosekunden reduziert sind, was ein gutes Zeichen für machbare, selbsttragende, tragbare BMI-Systeme ist. Wir haben die Präzision unseres Systems überprüft, indem wir seine Ergebnisse mit Signalen verglichen haben, die gleichzeitig von intrusiven EMG-Elektroden direkt in das Muskelgewebe des Kunden aufgenommen wurden.
Dies sind einige, die aus dem Experiment hervorgehen, in dem reduzierte und auch hochfrequente neuronale Signale speziell die gerade und auch die aufrechte Aktivität eines Computersystems Pfeil regulierten. Farbige Ellipsen (mit Pluszeichen bei Einrichtungen) zeigen die Zielorte an. Die ersten 3 Layouts zeigen die Trajektorien (jeweils links beginnend), die für jedes einzelne Ziel in 3 Tests von einem Kunden erreicht wurden. An der Basis deuten Punkte auf die üblichen Einstellungen hin, die in effektiven Tests durchgeführt wurden. Farbige Kreuze markieren die mittleren Einstellungen und auch die Ergebnisreihen für jedes einzelne Ziel. Quelle: M. Brücklein et al., Journal of Neural Design
Die Etablierung dieses Echtzeit-Ansatzes für Essenzsignale von Nervenzellen des Elektromotors der Wirbelsäule war entscheidend für unsere bestehende Arbeit mit der Regulierung zusätzlicher Roboterarme oder -beine. Bei der Untersuchung dieser neuronalen Signale haben wir gesehen, dass sie im Grunde eine zusätzliche Datenübertragung haben. Der niederfrequente Anteil des Signals (unten aufgeführt bei 7 Hertz) ist ausgetauschter Muskeldruck, jedoch hat das Signal zusätzlich Anteile mit größeren Regelmäßigkeiten, wie etwa im Beta-Band bei 13 bis 30 Hz, die für die Regulierung eines Muskels aufwendig sind Masse und scheinen auch extra zu gehen. Wir erkennen nicht, warum die Nervenzellen der Wirbelsäule diese höherfrequenten Signale aussenden; möglicherweise ist die Redundanz ein Hindernis bei brandneuen Problemen, die einer Anpassung bedürfen. Was auch immer der Faktor ist, die Menschen haben ein Nervensystem entwickelt, in dem das Signal, das von der Wirbelsäule erscheint, viel reichhaltigere Informationen enthält, als zur Regulierung einer Muskelmasse erforderlich sind.
Wir haben tatsächlich ein System an der Imperial University London eingerichtet, um diese brandneuen modernen Technologien mit zusätzlichen Roboterarmen oder -beinen zu überprüfen, die wir das nennen. MUlti-limb Virtual Setting oder MUVE. Um nur einige Kapazitäten zu nennen, wird MUVE es Kunden ermöglichen, mit bis zu 4 leichten tragbaren Roboterarmen umzugehen, wenn sie durch Online-Wahrheit ersetzt werden. Wir beabsichtigen, das System für die Nutzung durch verschiedene andere Wissenschaftler weltweit zu öffnen.
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Menschliche Verbesserung der dritten Ebene kann möglicherweise mit aufdringlichen BMI-Implantaten erreicht werden, aber auch für den täglichen Gebrauch benötigen wir ein nicht-invasives Mittel, um Gedankenbefehle von außerhalb des Kopfes zu erhalten. Für zahlreiche Forschungsteams bedeutet das, auf Verlässlichkeit zu setzen. Elektroenzephalographie (EEG)-Innovation, bei der Kopfhautelektroden verwendet werden, um Gedankensignale zu erhalten. Unsere Teams arbeiten mit dieser Strategie, aber wir prüfen zusätzlich einen weiteren Ansatz: die Nutzung von Elektromyographie (EMG)-Signalen, die durch Muskelmasse erzeugt werden. Wir haben mehr als ein Jahr investiert, um zu erforschen, wie EMG-Elektroden auf der Hautoberfläche elektrische Signale von der Muskelmasse identifizieren können, die wir dann entschlüsseln können, um die von den Nervenzellen der Wirbelsäule gesendeten Befehle zu entschlüsseln.
Ein Fortschritt bei nicht-invasiven neuronalen Benutzerschnittstellen beinhaltete die Erforschung vor zwanzig Jahren, dass die Signale durch hochdichtes EMG erfasst werden, bei dem 10s bis zahlreiche Elektroden an der Haut befestigt werden. kann entwirrt werden und bietet Informationen über die Befehle, die von bestimmten Elektromotor-Nervenzellen in der Wirbelsäule ausgesendet werden. Solche Informationen wurden früher nur mit aufdringlichen Elektroden in Nerven oder Muskelgewebe gewonnen. In Zusammenarbeit mit Amputierten im Jahr 2017 haben wir gezeigt, dass diese Methode mit hochdichtem EMG möglicherweise für eine verbesserte Kontrolle von Arm- oder Beinprothesen verwendet werden könnte. Unsere hochdichten Oberflächenelektroden bieten einen hervorragenden Geschmack an mehreren Stellen, sodass wir die Aufgabe entschlüsseln und einen ziemlich großen Prozentsatz der mit einer Aufgabe verbundenen Wirbelsäulen-Elektromotor-Nervenzellen bestimmen können. Und wir können es derzeit auch in Echtzeit tun, was darauf hindeutet, dass wir nicht-invasive BMI-Systeme basierend auf Signalen von der Wirbelsäule etablieren können.
Unglaublicherweise hatten diese Freiwilligen, ohne genau zu wissen, was sie taten, die Fähigkeit, die Arbeit innerhalb von Minuten auszuführen, wobei der Pfeil über das Display sauste, wenn auch wackelig. Beginnend mit einem neuronalen Befehlssignal — Übereinstimmung mit dem ehemaligen Tibialis-Muskelgewebe — entdeckten sie ein zweites Signal, um die aufrechte Aktivität des Computersystempfeils zu regulieren, getrennt von der Muskelsteuerung (die die gerade Aktivität des Pfeils leitete). Wir waren erstaunt und erfreut darüber, wie schnell sie diesen großen allerersten Schritt zur Entdeckung eines neuronalen Steuerungsnetzwerks vollbracht haben, das sich von rein natürlichen Elektromotoren unterscheidet. Wir haben auch gesehen, dass die Steuerung für die funktionale Nutzung ebenfalls minimal war. Unser nächster Schritt wird sicherlich sein zu sehen, ob noch genauere Signale erfasst werden können und ob Einzelpersonen sie verwenden können, um einen Roboterarm oder ein Roboterbein zu regulieren und gleichzeitig unabhängige, ganz natürliche Aktivitäten auszuführen.
Diese Untersuchung brachte uns dazu, darüber nachzudenken, was mit den zusätzlichen Regelmäßigkeiten fertig sein könnte. Insbesondere haben wir uns gefragt, ob wir diese zusätzlichen neuronalen Informationen auch zur Regulierung eines Roboterarms oder -beins verwenden könnten. Wir wussten wirklich nicht, ob Menschen in der Lage sein würden, diese Komponente des Signals unabhängig von der Komponente, die sie zur Regulierung ihrer Muskelmasse verwendeten, freiwillig zu regulieren. Wir haben ein Experiment erstellt, um es herauszufinden.
Die bestehende Variante unseres Systems enthält 2 Komponenten: eine Trainingskomponente und auch eine Echtzeit-Decodierungskomponente. Zu Beginn führt der Kunde mit dem an seiner Haut befestigten EMG-Elektrodengitter eine leichte Kontraktion durch, und wir speisen die auf Video aufgezeichneten EMG-Signale direkt in die Trainingskomponente ein. Diese Komponente macht den mühsamen Kampf, die spezifischen Impulse der Elektromotornervenzellen (auch als Spikes bezeichnet) zu erkennen, aus denen die EMG-Signale bestehen. Die Komponente bewertet genau, wie die EMG-Signale und auch die vermuteten neuronalen Spikes zusammengehören, was sie in einer Sammlung von Spezifikationen zusammenfasst, die dann mit einem viel weniger komplexen mathematischen Rezept verwendet werden können, um die EMG-Signale direkt in Serien von Spikes gleichzusetzen aus bestimmten Nervenzellen.
In unserem allerersten Proof-of-Concept-Experiment versuchten Freiwillige, ihre extra neuralen Fähigkeiten zu nutzen, um Computersystempfeile zu regulieren. Die Anordnung war einfach, obwohl das neuronale Gerät und die damit verbundenen Formeln fortgeschritten waren. Jeder Freiwillige stand vor einem Display, und wir positionierten ein EMG-System an seinem Bein, mit 64 Elektroden in einer 4 x 10 Zentimeter großen Stelle, die mit ihrem Schienbein über dem Bein blieb. tibialis ehemaliges Muskelgewebe, das den Fuß beim Einfedern nach oben beugt. Der Tibialis war tatsächlich ein Arbeitstier für unsere Experimente: Er bewohnt einen großen Ort in der Nähe der Haut, und seine Muskelfasern sind entlang des Beins ausgerichtet, was ihn perfekt für die Übersetzung der Aufgabe der motorischen Nervenzellen der Wirbelsäule macht die es innervieren.
Wir sind außerdem gespannt darauf, noch mehr darüber zu erfahren, wie der Geist Leistungen wie die Pfeilsteuerung ausführt. In einer aktuellen Untersuchung, bei der eine Variante des Pfeiljobs verwendet wurde, haben wir gleichzeitig das EEG verwendet, um zu sehen, was im Kopf des Kunden vor sich geht, insbesondere an der Stelle, die mit der freiwilligen Kontrolle von Aktivitäten zusammenhängt. Wir waren erfreut festzustellen, dass die Anpassungen, die an den zusätzlichen neuralen Beta-Band-Signalen, die zur Muskelmasse gelangen, stattfanden, eng mit vergleichbaren Anpassungen auf der Ebene des Geistes verbunden waren. Wie bereits erwähnt, sind die Beta-Neuralsignale immer noch ein Rätsel, da sie keine anerkannte Rolle bei der Regulierung der Muskelmasse spielen und auch nicht klar ist, woher sie stammen. Unser Ergebnis deutet darauf hin, dass unsere Freiwilligen entdeckten, wie sie die Gehirnaktivität regulieren konnten, die als Beta-Signale an die Muskelmasse gesendet wurde. Diese lebenswichtige Suche hilft uns, die möglichen Systeme hinter diesen Beta-Signalen aufzudecken.
Sie würden sie wahrscheinlich in brandneuen Aktionen einsetzen, die wir uns noch nicht vorstellen können, wenn die Leute bald einen dritten Arm einbeziehen und auch regulieren könnten.
Was könnte man mit einem zusätzlichen Arm oder Bein machen? Denken Sie an einen Spezialisten, der ein schwieriges Verfahren durchführt, das sein Wissen und auch konsequente Hände erfordert – alle drei. Während ihre 2 organischen Hände medizinische Instrumente steuern, spielt ein 3. Roboterarm oder -bein, das an ihrem Oberkörper befestigt ist, eine tragende Aufgabe. Oder fotografieren Sie einen Bauarbeiter, der seine zusätzliche Roboterhand zu schätzen weiß, da sie den kräftigen Lichtstrahl unterstützt, den er mit seinen beiden anderen Händen direkt in den Raum bringt. Stellen Sie sich die Verwendung eines Exoskeletts vor, mit dem Sie sich sicherlich um mehrere Dinge gleichzeitig kümmern können, wie Spidermans Dr. Octopus. Oder denken Sie an die ausgefallenen Lieder, die ein Autor für einen Pianisten komponieren könnte, der 12 Finger hat, die er über die Tastatur verteilen kann.
Das Verbinden unserer Steuerungstechnologie mit einem Roboterarm oder anderen externen Geräten ist eine ganz natürliche Folgemaßnahme, und wir streben dieses Ziel auch proaktiv an. Die eigentliche Schwierigkeit wird jedoch sicherlich nicht darin bestehen, die Ausrüstung anzubringen, sondern mehrere Steuerungsressourcen zu erkennen, die genau genug sind, um komplizierte und auch genaue Tätigkeiten mit den Körperkomponenten des Roboters auszuführen.
Was auch immer der Faktor ist, die Menschen haben ein Nervensystem entwickelt, in dem das Signal, das von der Wirbelsäule erscheint, viel reichhaltigere Informationen enthält, als zur Regulierung einer Muskelmasse erforderlich sind.
Verschiedene andere Forschungsteams suchen nach vergleichbaren neurowissenschaftlichen Untersuchungen mit verschiedenen Arten von Kontrollsystemen. Domenico Prattichizzo und auch Mitarbeiter der Universität von Siena in Italien haben tatsächlich einen am Handgelenk befestigten sechsten Finger eines weichen Roboters gezeigt. Es ermöglicht einer Person mit einer durch einen Schlaganfall beeinträchtigten Hand, Dinge sicher zu halten. Kunden verwenden eine Kappe mit EMG-Elektroden und senden auch Befehle an den Finger, indem sie die Augenbrauen hochziehen. Das Team von Harry Asada am MIT hat mehrere Arten von zusätzlichen Roboterarmen oder -beinen ausprobiert, darunter eine tragbare Passform, die EMG nutzte, um die Muskelfunktion im Oberkörper zu identifizieren und zusätzliche Arme oder Beine zu regulieren.
2 funktionale Fragen ziehen Aufmerksamkeit auf sich: Können wir die neuronale Steuerung zusätzlicher Roboterarme oder -beine gleichzeitig mit rein natürlicher Aktivität erreichen, und kann das System auch ohne den einzigartigen Fokus des Kunden funktionieren? Wenn die Antwort auf eine dieser Fragen nein lautet, haben wir keine nützliche Innovation, aber wir haben immer noch ein faszinierendes brandneues Gerät für Forschungsstudien direkt in die Neurowissenschaft der Elektromotorsteuerung. Wir könnten bereit sein, in eine brandneue Periode der menschlichen Verbesserung zu kommen, wenn die Lösung für beide Fragen natürlich ist. Inzwischen sind uns (Bio-)Finger quer gegangen.
Verschiedene andere Teams erproben Kontrollsysteme, darunter kopfhautbasiertes EEG oder neurale Implantate. Es ist noch sehr früh für Aktivitätssteigerung, und Wissenschaftler weltweit haben gerade erst begonnen, eine der wichtigsten Fragen auf diesem aufkommenden Gebiet zu lösen.
Ein normales Muskelgewebe erhält Signale von Hunderten oder unzähligen Nervenzellen der Wirbelsäule.
Die Verbesserung des Körpers kann mit 3 Grad betrachtet werden. Der allererste Grad verbessert eine vorhandene Qualität, in der Art und Weise, wie ein angetriebenes Exoskelett behaupten kann. bieten dem Benutzer eine unglaubliche Ausdauer. Der 2. Grad bietet einem Individuum ein völlig neues Maß an Flexibilität, z. B. die Möglichkeit, einen 6. Finger oder einen 3. Arm zu verlagern, jedoch auf Kosten – wenn das zusätzliche Glied beispielsweise durch ein Fußpedal reguliert wird Der Kunde opfert die normale Flexibilität des Fußes, um das Steuersystem auszuführen. Der 3. Grad der Verbesserung, und auch der technisch am wenigsten ausgereifte, bietet einem Menschen ein zusätzliches Maß an Flexibilität, ohne die Flexibilität von anderen Körperteilen weit zu nehmen. Ein solches System würde es Einzelpersonen sicherlich ermöglichen, ihren Körper typischerweise zu nutzen, indem sie einige zusätzliche neuronale Signale nutzen, um den Roboterarm oder das Roboterbein zu regulieren. Das ist der Grad, den wir in unserer Forschungsstudie überprüfen.
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Elektrische Signale sind die Sprache des Nervensystems. Im Gehirn und auch in den äußeren Nerven "feuert" eine Nervenzelle, wenn sich eine bestimmte Spannung – etwa 10 Millivolt – in der Zelle ansammelt, und löst auch eine Aktivität aus, um ihr Axon hinunterzufahren und natürliche Chemikalien an Gelenken freizusetzen , oder Synapsen, mit verschiedenen anderen Nervenzellen und möglicherweise auch die Aktivierung dieser Nervenzellen, um folglich zu feuern. Wenn solche elektrischen Impulse von einer elektrischen Nervenzelle in der Wirbelsäule erzeugt werden, folgen sie einem Axon, das vollständig zum Zielmuskelgewebe gelangt, wo sie über einzigartige Synapsen zu bestimmten Muskelfasern gelangen und diese auch erzeugen. Diese elektrischen Signale, die den Kundenzweck einschreiben, können wir aufzeichnen und auch für vielfältige Steuerungsfunktionen nutzen.
Roboterarme oder -beine werden auch von Personen mit Amputationen oder Lähmungen verwendet. Das besteht aus Personen in angetriebenen Mobilitätsgeräten. einen Roboterarm mit dem Steuerknüppel des Stuhls zu regulieren und auch diejenigen, denen Arm oder Beine fehlen, die eine Prothese durch die Aktivitäten ihrer noch vorhandenen Muskelmasse regulieren. Eine wirklich gedankengesteuerte Prothese ist eine Seltenheit.
Wir baten unsere Freiwilligen, den Tibialis zu erwerben, indem wir ihn grundsätzlich angespannt hielten und auch den Fuß stützten, um Aktivität zu vermeiden. Während des gesamten Experiments betrachteten wir die Varianten innerhalb der herausgezogenen neuronalen Signale. Wir haben diese Signale in die Radiofrequenzen unterteilt, die die Kontraktion und zusätzliche Frequenzen bei etwa 20 Hz im Betaband regulieren, und wir haben diese beiden Teile speziell mit der aufrechten und auch geraden Steuerung eines Pfeils auf einem Computerbildschirm verbunden. Wir baten die Freiwilligen, zu versuchen, den Pfeil um das Display herum zu verschieben, um alle Komponenten des Bereichs zu erreichen, aber wir konnten und konnten ihnen definitiv nicht genau sagen, wie das geht. Sie mussten sich auf die ästhetischen Anmerkungen zur Einstellung des Pfeils verlassen und auch ihrem Verstand erlauben, genau herauszufinden, wie er verschoben werden kann.
Führend in der gehirngesteuerten Prothetik sind Menschen mit. Tetraplegie, die normalerweise vom Hals abwärts immobilisiert werden. Mehrere dieser Personen haben tatsächlich ernsthaft professionelle Tests von Gehirnimplantaten angeboten, die es ihnen ermöglichen, einen Roboterarm oder ein Roboterbein allein durch die Idee zu steuern, psychologische Befehle freizugeben, die einen Roboterarm erzeugen, um ein Getränk an ihre Lippen zu heben oder bei verschiedenen anderen grundlegenden Aufgaben zu helfen des Lebens. Diese Systeme fallen unter die Klassifizierung von Brain-Machine User Interfaces (BMI). Viele andere Freiwillige haben die modernen BMI-Technologien genutzt, um Computersystempfeile zu steuern und ihnen zu ermöglichen, Nachrichten zu sortieren, im Internet zu surfen und vieles mehr. Viele dieser BMI-Systeme erfordern einen chirurgischen Eingriff, um das Nervengewebe einzusetzen, sowie Zahnimplantate, die aus dem Kopf herausragen, wodurch sie ideal für den Einsatz im Labor sind.
Roboterarme oder -beine sind in den letzten Jahren zu einem langwierigen Mittel geworden, und einige werden derzeit von Einzelpersonen verwendet, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Viele werden über einen Joystick oder verschiedene andere Handsteuerungen ausgeführt. Genauso besitzen Mitarbeiter an Produktionslinien mechanische Arme oder Beine, die Teile eines Artikels halten und auch steuern. Ärzte, die einen roboterchirurgischen Eingriff durchführen, sitzen an einer Konsole im gesamten Bereich des Patienten. Während der medizinische Roboter 4 Arme mit verschiedenen Geräten haben kann, können die Hände des Spezialisten jedes Mal nur 2 davon regulieren. Könnten wir diesen Ärzten die Möglichkeit bieten, 4 Geräte gleichzeitig zu regulieren?
Solche Umstände könnten wie wissenschaftliche Forschungsfiktion erscheinen. Die aktuelle Entwicklung in der Robotik und auch in den Neurowissenschaften macht mit der heutigen Innovation zusätzliche Roboterarme oder -beine denkbar. Unsere Forschungsteams an der Imperial University London und der Universität Freiburg in Deutschland arbeiten derzeit zusammen mit Kollegen im europäischen Job NIMA daran, herauszufinden, ob eine solche Verbesserung in der Technik zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten verstanden werden kann. Die großen Untersuchungen, die wir übernehmen, umfassen sowohl die Neurowissenschaften als auch die Neurotechnologie: Ist der menschliche Geist mit der Fähigkeit, zusätzliche Körperkomponenten zu regulieren, so erfolgreich wie er organische Komponenten reguliert? Und wenn ja, welche neuronalen Signale können für diese Steuerung genutzt werden?