Главная страница > Новости > Обзор новостей нейротехнологий 08.12.18 - 14.12.18

Обзор новостей нейротехнологий 08.12.18 - 14.12.18

14 декабря 2018

В МИФИ разработали устройство, способное считывать электрическую активность мышц

Ученые и инженеры на площадке Национального исследовательского ядерного университета "МИФИ" (НИЯУ МИФИ) разработали устройство "Мио-интерфейс", способное считывать электрическую активность мышц и преобразовывать ее в сигналы. Разработку планируется использовать для создания реабилитационных тренажеров, умной одежды для спортсменов, системы управления бионическим протезом руки, а также для дистанционного управления смартфоном и системой "умный дом".

Новая, автономная версия устройства в виде браслета с модулями питания и bluetooth, который содержит инерциальный модуль — гироскоп и акселерометры.

"Мио-интерфейс" — это проект человеко-машинного интерфейса, который снимает электрическую активность мышц руки, распознает жесты и преобразует их в команды для устройств. Электроды регистрируют электромиографические сигналы от мышц, далее интерфейс с помощью специальных алгоритмов распознает паттерны движений и переводит их в команды для техники.

Преимущество разработки, по сравнению с аналогами, заключается в высокой точности и низкой задержке распознавания устройства, а также в возможности использовать достаточно широкий набор различных алгоритмов распознавания. Из лабораторного прототипа авторы устройства собираются сделать систему управления бионическим протезом верхней конечности и дополнения к системе трекинга движений в виртуальной и дополненной реальности.

Подробнее: scientificrussia.ru/news/spetsialisty-mifi-razrabotali-ustrojstvo-sposobnoe-schityvat-elektricheskuyu-aktivnost-myshts

Создан новый универсальный подход к обучению роботов

Математики разработали теорию для изучения устойчивости систем с итеративным обучением, чтобы научить роботизированные системы лучше выполнять рутинные действия. Созданные на основе этой теории алгоритмы универсальны и позволят значительно улучшить управление транспортными системами, автоматизированными системами в области наноиндустрии, а также ускорить процессы обучения роботов, обслуживающих конвейеры.

Когда баскетболист многократно бросает мяч в корзину, то наблюдает за его полетом, и с каждым разом точность попадания увеличивается. Математические модели, описывающие такие процессы, получили название 2D-моделей. Математики Нижегородского государственного технического университета предложили метод исследования устойчивости различных классов 2D-систем общего вида, что дает возможность конструктивного подхода к проектированию их управления.

Общим методом исследования устойчивости системы является метод функций Ляпунова, однако в своей классической версии он не применим к исследованию 2D-систем. Алгоритмы управления, полученные на основе разработанной теории, позволили существенно увеличить скорость обучения при относительной простоте их реализации.

Подробнее: https://indicator.ru/news/2018/12/12/upravlenie-s-iterativnym-obucheniem/

Разработаны новые способы диагностики психических расстройств

Российские медики научились находить признаки пограничных психических состояний при помощи регистраторов работы сердца, мозга и речи пациента. Методика позволяет с большей точностью диагностировать слабо выраженные психические расстройства. К таким расстройствам относят состояния на грани нормы и психического отклонения. Эти заболевания выражены слабо, поэтому почти в половине случаев больные узнают о них, только обратившись к врачу.

Модель устройства, которое ученые сейчас разрабатывают на основе своей методики

Авторы из Пензенского государственного университета регистрируют работу сердца (электрокардиограмма), мозга (энцефалограмма) и речевые сигналы пациента. Состояние психики влияет на эти показатели, и с помощью математического анализа можно выявить определенные признаки, свидетельствующие о психическом расстройстве. Несмотря на обилие существующих в медицинской практике индикаторов пограничных психических расстройств все они обладают низкой точностью.

Ученые выяснили, какие изменения давления, частоты сердечных сокращений, ритмов работы мозга, скорости и тона речи, а также других показателей характерны для расстройств психики. Метод, основанный на нескольких показателях, обеспечивает большую точность при обнаружении психических расстройств. Объективные данные, на которые смогут опираться врачи при постановке диагноза, повысят его достоверность.

Подробнее: https://indicator.ru/news/2018/12/11/sposoby-diagnostiki-psihicheskij-rasstrojstv/

Видеть реакцию мозга важно для поддержания концентрации внимания

Исследователи из Саратовского государственного технического университета (СГТУ) и Технического университета Мадрида провели эксперимент, в котором попытались выяснить, возможно ли снизить уровень когнитивного утомления моментально и без тренировок. Для этих целей ученые использовали интерфейс «мозг – компьютер» с биологической обратной связью — технологией, которая позволяет испытуемым обучаться, наблюдая сигналы собственного мозга.

В начале эксперимента участников разделили на две группы. Первая, контрольная, дважды участвовала в эксперименте без обратной связи. Вторая группа, экспериментальная, прошла первый эксперимент без обратной связи, а второй – с ее использованием. Оказалось, что в отсутствие биологической обратной связи в обеих группах амплитуда нейронного отклика меняется периодически: то увеличивается, то уменьшается.

(a) Участник классифицирует неоднозначные изображения, выбирая один из двух возможных вариантов. Сигналы ЭЭГ регистрируются в теменной и затылочной областях и обрабатываются в режиме реального времени. Обратная связь осуществляется через аудиосигнал. (b) Расположение пяти записывающих электродов на коже головы.

Включив обратную связь в экспериментальной группе, ученые обнаружили, что средняя длина интервалов с высокой амплитудой нейронного отклика увеличивается примерно в полтора раза. Результаты свидетельствуют о том, что присутствует моментальный эффект биологической обратной связи: увеличивается время непрерывной работы нейронов области мозга, отвечающей за распознавание визуальной информации.

Подробнее: https://indicator.ru/news/2018/12/12/vysokaya-koncentraciya-vnimaniya/

Программа СГТУ распознает эмоциональное состояние

Специалисты Саратовского государственного технического университета имени Гагарина Ю.А. (СГТУ) разработали программу, которая распознает состояние человека по его речи и выявляет преобладающие в ней эмоции (радость, тревога, возбуждение, скука и многие другие). Это должно помочь специалистам в самых разных сферах: при приеме на работу, при экспертизе на судебных процессах, во время проведения врачебной диагностики психоэмоционального состояния.

Анализ психоэмоционального состояния основывается на данных о характере речи, полученных в СГМУ им. В.И. Разумовского, а расчеты – на сферической модели эмоций, разработанной в МГУ. Саратовские медики и филологи подготовили сводную таблицу с речевыми показателями, характерными для конкретных психических состояний человека (астения, депрессия, агрессия, мания). Сферическая модель же позволяет выявить преобладающую эмоцию в речи: радость и тревогу, задумчивость и напряжение, апатию или возбуждение.

Сейчас в программу внесено 20 психотипов, которые оцениваются по шести показателям: темп, мелодика, громкость, интонационная составляющая, паузы и модуляция голоса. Программное решение оценивает исключительно звуковые особенности речи, а не смысловое значение слов. По словам авторов, погрешность выявления психологического состояния человека программой пока составляет около 5-10%. Эту цифру должны скорректировать дальнейшие испытания.

Подробнее: https://na.ria.ru/20181130/1533814603.html