Новую технологию можно применить для мониторинга мозга парализованных пациентов, в том числе для отслеживания признаков эпилепсии, и для обратной связи в реальном времени для контроля роботизированных рук парализованными пациентами.
«Заметное преимущество архитектуры и формата данных состоит в том, что для информации не требуется последующего перевода, так как сигналы мозга переводятся напрямую в код», — отмечают исследователи. Благодаря такому подходу, работать с данными может обычный компьютер, а скорость обработки настолько высока.
Инструмент мониторинга больших областей мозга в режиме реального времени может быть использован для исследований, постановки диагнозов и лечения. Особенно он эффективен должен быть для будущих имплантируемых нейрокомпьютерных интерфейсов с обратной связью, которые помогут следить за крупными областями в мозге парализованных пациентов, отслеживать зарождающиеся признаки эпилепсии, а также для контроля парализоваными роботизированных рук.
Система предназначена для регистрации нейронных сигналов от имплантированных электродов. Ниже — пример такого устройства, эластичный биосовместимый электрод, разработанный учёными из Линчёпингского университета (Швеция), имеющий сетку из 32 открытых металлических контактов, которые после имплантации соприкасаются с тканью мозга.
Ниже приведена схема работы системы. Главные часы (a) синхронизируются с принимающими устройствами (b), которые организуют сортировку спайков — регистрируют и классифицируют электрическую активность нейронов, получаемую от субъекта (изображён в виде мордочки мыши) (e), а также сжатие данных. Информация кодируются в сетке данных временных интервалов. В формате HDF5 эта сетка отправляется на хранение (d и f). Последние два пункта пока только планируются.
Следующим шагом стало заключение DARPA в 2017 году контрактов на создание мозговых имплантов высокого разрешения с пятью научно-исследовательскими организациями и одной коммерческой компанией. Каждый из каналов объединяет информацию с десятков тысяч нейронов, что даёт размытую и зашумлённую картину с низким разрешением. Программа NESD призвана преодолеть этот барьер.
Новую технологию можно применить для мониторинга мозга парализованных пациентов, в том числе для отслеживания признаков эпилепсии, и для обратной связи в реальном времени для контроля роботизированных рук парализованными пациентами.
«Заметное преимущество архитектуры и формата данных состоит в том, что для информации не требуется последующего перевода, так как сигналы мозга переводятся напрямую в код», — отмечают исследователи. Благодаря такому подходу, работать с данными может обычный компьютер, а скорость обработки настолько высока.
Инструмент мониторинга больших областей мозга в режиме реального времени может быть использован для исследований, постановки диагнозов и лечения. Особенно он эффективен должен быть для будущих имплантируемых нейрокомпьютерных интерфейсов с обратной связью, которые помогут следить за крупными областями в мозге парализованных пациентов, отслеживать зарождающиеся признаки эпилепсии, а также для контроля парализоваными роботизированных рук.
Система предназначена для регистрации нейронных сигналов от имплантированных электродов. Ниже — пример такого устройства, эластичный биосовместимый электрод, разработанный учёными из Линчёпингского университета (Швеция), имеющий сетку из 32 открытых металлических контактов, которые после имплантации соприкасаются с тканью мозга.
Ниже приведена схема работы системы. Главные часы (a) синхронизируются с принимающими устройствами (b), которые организуют сортировку спайков — регистрируют и классифицируют электрическую активность нейронов, получаемую от субъекта (изображён в виде мордочки мыши) (e), а также сжатие данных. Информация кодируются в сетке данных временных интервалов. В формате HDF5 эта сетка отправляется на хранение (d и f). Последние два пункта пока только планируются.
Следующим шагом стало заключение DARPA в 2017 году контрактов на создание мозговых имплантов высокого разрешения с пятью научно-исследовательскими организациями и одной коммерческой компанией. Каждый из каналов объединяет информацию с десятков тысяч нейронов, что даёт размытую и зашумлённую картину с низким разрешением. Программа NESD призвана преодолеть этот барьер.