Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un dispositivo de máquina cerebral portátil (BMI, por sus siglas en inglés) que podría mejorar la calidad de vida de las personas con disfunción motora o parálisis. Incluso podría ayudar a las personas con síndrome de enclaustramiento, que es cuando una persona no puede moverse o comunicarse a pesar de estar consciente.
El equipo estuvo dirigido por el laboratorio de Woon-Hong Yeo en el Instituto de Tecnología de Georgia e incluyó investigadores de la Universidad de Kent en el Reino Unido y la Universidad de Yonsei en la República de Corea. El equipo combinó la electrónica inalámbrica del cuero cabelludo suave y la realidad virtual en un solo sistema BMI. El sistema permite a los usuarios controlar una silla de ruedas o un brazo robótico simplemente imaginando acciones.
El nuevo IMC fue detallado en el diario. ciencia avanzada el mes pasado.
Un dispositivo más cómodo
Yeo es profesor asociado en la Escuela de Ingeniería Mecánica George W. Woodruff.
“La principal ventaja de este sistema para el usuario, en comparación con lo que existe actualmente, es que es suave y cómodo de usar y no tiene cables”, dijo Yeo.
Los sistemas BMI pueden analizar las señales cerebrales y transmitir la actividad neuronal en comandos, que es lo que permite a las personas imaginar acciones para que las lleve a cabo el BMI. La electroencefalografía, o EEG, es el método no invasivo más común para adquirir las señales, pero a menudo requiere un casquete con muchos cables.
Para utilizar estos dispositivos, se requiere el uso de geles y pastas para mantener el contacto con la piel, y toda esta configuración requiere mucho tiempo e incomodidad para el usuario. Además de eso, los dispositivos a menudo tienen una mala adquisición de la señal debido a la degradación del material y los artefactos de movimiento, que son causados por cosas como rechinar los dientes. Este tipo de ruido aparecerá en los datos del cerebro y los investigadores tienen que filtrarlo.
Aprendizaje automático y realidad virtual
El sistema EEG portátil diseñado por el equipo mejora la adquisición de señales gracias a la integración de electrodos de microagujas interceptables con circuitos inalámbricos suaves. Para medir las señales cerebrales, es crucial que el sistema determine qué acciones quiere realizar un usuario. Para lograr esto, el equipo se basó en un algoritmo de aprendizaje automático y un componente de realidad virtual.
Las pruebas realizadas por el equipo involucraron a cuatro sujetos humanos, y el siguiente paso es probarlo en personas discapacitadas.
Yeo también es director del Centro de ingeniería e interfaces centradas en el ser humano de Georgia Tech en el Instituto de Electrónica y Nanotecnología, así como miembro del Instituto Petit de Bioingeniería y Biociencia.
“Esta es solo una primera demostración, pero estamos encantados con lo que hemos visto”, dijo Yeo.
En 2019, el mismo equipo presentó una interfaz de cerebro-máquina de EEG suave y portátil, y el trabajo incluyó a Musa Mahmood, quien fue el autor principal tanto de esa investigación como de la nueva.
“Esta nueva interfaz cerebro-máquina utiliza un paradigma completamente diferente, que involucra acciones motoras imaginadas, como agarrar con cualquier mano, lo que libera al sujeto de tener que mirar demasiados estímulos”, dijo Mahmood.
El estudio de 2021 involucró a usuarios que demostraron un control preciso de los ejercicios de realidad virtual con sus pensamientos o imágenes motoras.
“Las indicaciones virtuales han demostrado ser muy útiles”, dijo Yeo. “Aceleran y mejoran la participación y la precisión del usuario. Y pudimos registrar una actividad continua de imágenes motoras de alta calidad”.
Mahmood dice que el equipo ahora se centrará en optimizar la colocación de los electrodos y una integración más avanzada del EEG basado en estímulos.