Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий. 09.12.17 - 15.12.17
Новости
15.12.2017

Обзор новостей нейротехнологий. 09.12.17 - 15.12.17

Криптографическое декодирование движений по активности мозга

“A cryptography-based approach for movement decoding” | Nature Biomedical Engineering | doi: 10.1038/s41551-017-0169-7

    интерфейсы

Биоинженеры из Университета Пенсильвании, Технологического института Джорджии и Северо-западного университета использовали методы криптографии для декодирования активности моторных нейронов. Так они смогли различить, какие движения рукой совершали обезьяны. Подход, основанный на криптографии, в перспективе можно использовать и для более сложных моделей активности, в протезах и даже для распознавания речи парализованных пациентов.

В эксперименте с тремя макаками ученые записывали данные сотен нейронов, связанных с движением руки. В интерфейсах такие данные используют для управляемого обучения (supervised learning) роботизированного протеза, когда постепенно уточняется соответствие его движений и паттернов активности клеток. Крипто подход не использует обучение, рассматривая задачу как поиск правила, превращающего зашифрованное сообщение в открытое, на основе статистики.

Активность нейронов в моторной коре переводится в малоразмерное пространство. Затем алгоритм находит аффинное отображение, которое увязывает проекцию нейронной активности с распределением кинематики.

Математически цель сводилась к тому, чтобы найти отображение одной статистической модели (активность нейронов) в другую (кинематика). Подобный метод применяют, например, для расшифровки языков и закодированных сообщений. По сути, алгоритм пробует целый ряд возможных декодеров, пока не получится тот, где статистика будет похожа на типичные движения.

Авторы обнаружили, что декодер, настроенный по одной обезьяне, работает затем на другой, то есть метод не требует утомительной калибровки. Причем криптографический подход применим не только для протезов. Человек с синдромом "запертого внутри" не может говорить, но находится в сознании. Вместо того, чтобы угадывать каждое слово по активности мозга, метод позволяет построить декодер, который преобразует статистику нейронов, пока она не станет выглядеть как речь.

Ультразвук не стимулирует нейроны в мозге?

“Ultrasound Produces Extensive Brain Activation via a Cochlear Pathway” | BioRxiv | doi: 10.1101/233189

  нейромодуляция

Биоинженеры из Университета Миннесоты провели любопытный эксперимент по воздействию ультразвука (УЗ) на мозг. Последние годы растет интерес к исследованиям в области ультразвуковой нейромодуляции, поскольку она не инвазивна и ей доступны любые области мозга. Показано, что УЗ вызывает активность нейронов в экспериментах на срезах мозга и модулирует ионные каналы в ооцитах. Однако до сих пор нет исследований на живых организмах (in vivo), которые бы подтвердили, что ультразвук непосредственно и локально активирует нейроны.

Авторы решили проверить, действительно ли УЗ напрямую воздействует на нервные клетки, и пришли к неожиданному выводу. Они взяли морских свинок и подавали им УЗ-стимуляцию в первичную соматосенсорную кору (SC1) и первичную слуховую кору (A1). В разных участках мозга они также регистрировали активность нейронов в ответ на УЗ, используя электродные матрицы.

Ультразвук вызывает вибрации цереброспинальной жидкости, что ведет к вибрации кохлеарной жидкости, та активирует восходящий слуховой путь, а он связан мультимодальными проекциями с соматосенсорными ядрами, оттуда возбуждение приходит в кору. Справа -- улитка до и после удаления жидкости.

Авторы отмечают, что при включении УЗ наблюдалась обширная активация в разных областях, включая A1 и SC1, причем шаблоны активности были неожиданно согласованы с УЗ-стимуляцией, даже если источник УЗ был помещен вдали от электродов или на глазном яблоке. Что еще более удивительно, обрез слуховых нервов или удаление жидкости из улитки внутреннего уха прекращали всякую активность нейронов, вызванную ультразвуком.

Авторы приходят к выводу, что УЗ возбуждает не клетки, а улитку, которая затем активирует восходящий слуховой путь до A1, и далее возбуждение расходится в другие области коры. Вероятно, УЗ вызывает в голове вибрацию спинномозговой жидкости, та непрерывна с жидкостью в улитке через перилимфатический проток. Тогда индуцированная ультразвуком активность А1 возникает через вибрацию жидкости в ушах, а не путем прямого воздействия на нейроны. Авторы призывают к тщательным исследованиям УЗ-стимуляции, чтобы разобраться, наконец, в ее механизме.

Нейропротез совмещает видимый и невидимый свет в зрительной коре

“Cortical Neuroprosthesis Merges Visible And Invisible Light Without Impairing Native Sensory Function” | eNeuro | doi: 10.1523/ENEURO.0262-17.2017

    интерфейсынейропротезы

Нейробиологи из Университета Дьюка показали, что мозг способен решать задачу, сочетая входящие естественные и искусственные сигналы. В экспериментах крысы научились проходить тест на распознавание, где нужно было выбрать визуальный стимул, который состоял из видимого и инфракрасного света. Данные по ИК-излучению поступали в зрительную кору не через глаза, а при помощи имплантированных электродов.

Ученые задались вопросом, как один и тот же участок мозга будет реагировать на мультисенсорную задачу, где ему придется одновременно обрабатывать и интегрировать сигналы из двух источников: естественного, от органов чувств, и искусственного, от интерфейса. Крыс сначала научили выбирать из четырех поилок ту, которая в данный момент подсвечена светодиодом. Затем на голове животных закрепили 4 ИК-сенсора, каждый из них связан с одним из 4-х электродов, введенных в кору.

 

А. дизайн эксперимента. В испытательной камере 4 поилки со светодиодами. В. Схема связи ИК-сенсоров и микростимулирующих электродов, введенных в зрительную кору.

Крыс учили по той же схеме ассоциировать свет от диода с получением воды, но теперь излучение было невидимо для глаз. Зрительная кора получала информацию от сенсора путем слабых электрических импульсов. Сперва крысам давали подсказку, включая обычный диод сразу после стимуляции, но спустя пять дней тренировок работали уже только электроды. Крысы научились распознавать поилку новым способом.

Наконец, на главной стадии опыта крыс поставили перед задачей выбрать ту поилку, где одновременно есть видимый и инфракрасный свет, причем три другие поилки в случайном порядке тоже содержали стимулы: там либо работал обычный диод, либо ИК. Животные справились, и авторы отмечают, что пластичность мозга намного выше, чем предполагалось ранее. Опыты показали, что в одну и ту же область первичной коры можно подавать несколько потоков данных, и это хорошая новость для развития сенсорных кортикальных протезов и систем замещения.

Ввод инструкций в мозг, минуя органы чувств

“Injecting Instructions into Premotor Cortex” | Neuron | doi: 10.1016/j.neuron.2017.11.006

      интерфейсы

Биологи из Рочестерского университета передали инструкции о движениях напрямую в мозг обезьян. В экспериментах с двумя животными ученые применили микростимуляцию премоторной коры.  Животные реагировали на сигналы от электродов, меняя свои действия в соответствии с командами, поданными в мозг авторами исследования.

Обезьян сначала научили играть в игру, где им нужно было управляться с разными рукоятками на панели перед ними. Поворачивать, толкать, нажимать, тянуть на себя. Каждая рукоятка имела свою форму и требовала одного, но конкретного, типа движения. Авторы включали светодиоды: если рукоятка подсвечена, то обезьяна понимает, что нужно работать именно с ней. Животные освоили этот алфавит сигналов и получали награду за правильный выбор.

(A) Обезьяны первоначально выполняли задачу управления, заданную синими светодиодами. (B) Затем они научились выполнять ту же задачу, получая внутрикорковую стимуляцию (ICMS)

Далее в мозг каждой обезьяны ввели по 16 электродов для микростимуляции. Всякий раз, когда включались светодиоды, электроды пропускали короткий, слабый импульс. Шаблоны стимуляции варьировались по выбору исследователей, в зависимости от того, с какой рукояткой надлежало обезьяне работать в данный момент. По мере того, как животные учились, светодиоды тускнели, и затем погасли окончательно. Информация шла теперь только от электродов.

Обезьяны продолжили справляться с игрой, реагировать на инструкции, хотя внешнего сигнала уже не было. Это похоже на опыты 2011 года группы Николелиса по тактильному распознаванию виртуальных объектов, но теперь задействована уже не сенсорная, а моторная кора. Когда же авторы перетасовали шаблоны, обезьяны быстро адаптировались, то есть мозг не просто запомнил связь между стимуляцией и движением, а обучился распознавать конкретные сигналы.  

18.07.2018Специалисты по нейрогеймингу расскажут о профессиональных ошибках

21 июля 2018 г. на площадке ФРИИ (Фонда развития интернет-инициатив) состоится Fail Meet Night по нейрогеймингу – встреча, в ходе которой разработчики и стартаперы в этой области расскажут друг другу о совершенных профессиональных ошибках

Подробнее
17.07.2018«Искусственный интеллект» – новая магистерская программа МГИМО, группы АДВ, Майкрософт и NVIDIA

МГИМО будет готовить специалистов в области практического применения технологий искусственного интеллекта в бизнесе

Подробнее
16.07.201812 июля, в рамках проекта Neuro Academy, прошла первая лекция о текущих научных и рыночных задачах робототехники

Лектором выступил научный руководитель по программам обеспечения и систем управления АНО "Андроидная техника" Сторожев Петр Петрович

Подробнее
13.07.2018Обзор новостей нейротехнологий 07.07.18 - 13.07.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
13.07.2018EdTech Акселератор ED2: старт второго набора

ED2 совместно с негосударственным институтом развития «Иннопрактика» и «Global Venture Alliance» объявляют о запуске второго набора образовательных стартапов в отраслевую программу акселерации 

Подробнее
12.07.2018Отраслевой союз «Нейронет» запускает специальный образовательный проект «Нейро Академия»

Проект направлен на складывание устойчивого молодёжного сообщества, объединенного идеей построения нового будущего через призму развития рынка Нейронет

Подробнее
12.07.2018Медицинские разработки резидентов «Сколково» внедрят на Новгородчине

Это предусмотрено соглашением о сотрудничестве, подписанным председателем правления Фонда «Сколково» Игорем Дроздовым и губернатором Новгородской области Андреем Никитиным

Подробнее
10.07.2018Мастер-класс по работе с интерфейсом мозг-компьютер

14 июля 2018 г. на площадке ФРИИ (Фонда развития интернет-инициатив) состоится мастер-класс по работе с интерфейсом мозг-компьютер, на котором специалисты расскажут обособенностях работы потребительских нейроинтерфейсов и сферах применения технологии

Подробнее
10.07.2018Высшая Инжиниринговая Школа НИЯУ МИФИ представляет образовательную программу для магистратуры

Среди направлений обучения - прикладное программирование (Python и SQL), нейросетевое моделирование, машинное обучение, управление проектами

Подробнее
6.07.2018Обзор новостей нейротехнологий 30.06.18 - 06.07.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
6.07.2018Хакатон по созданию умных чатботов в МФТИ

На Физтехе завершился хакатон и летняя школа DeepHack.Chat, организованные лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ в рамках работы над проектом iPavlov

Подробнее
6.07.2018Робототехника сегодня и перспективы шагающих роботов

Отраслевой союз «Нейронет» и Neuro Academy представляют летнюю серию лекций, на которых можно будет узнать как меняется сфера нейротехнологий, куда движется роботехника и изучить особенности психо-физиологии человека

Подробнее
6.07.2018Генетика может влиять на успехи сборной России по футболу

Ученые Genotek исследовали генетические маркеры, связанные со спортивными способностями, и частоту их встречаемости среди населения 70 стран, чьи национальные сборные вошли в усредненный рейтинг FIFA

Подробнее
5.07.20184 июля прошел очередной штаб рабочей группы «Нейронет» НТИ

В рамках штаба было представлено четыре проекта

Подробнее
123242, г. Москва, Малый Конюшковский пер., д. 2, оф. 17