Interface du cerveau Le contrôle de la main robotique atteint un nouveau jalon au niveau du doigt
Les systèmes robotiques ont le potentiel d'améliorer considérablement la vie quotidienne pour les plus d'un milliard de personnes dans le monde qui éprouvent une certaine forme de handicap. Les interfaces cérébrales ou les BCI présentent une option convaincante en permettant une communication directe entre le cerveau et les dispositifs externes, en contournant le contrôle traditionnel à base de muscle.
Alors que les BCI invasifs ont démontré la capacité de contrôler les systèmes robotiques avec une grande précision, leur dépendance à l'égard de l'implantation chirurgicale risquée et de l'entretien continu restreint leur utilisation à un groupe limité de personnes atteintes de conditions médicales graves.
Professeur de l'Université Carnegie Mellon Bin Il a passé plus de deux décennies à enquêter sur des solutions BCI non invasives, en particulier celles basées sur l'électroencéphalographie (EEG), qui sont sans chirurgie et adaptables dans une gamme d'environnements.
Son groupe a atteint une série de jalons révolutionnaires en utilisant des BCI basés sur EEG, y compris le premier vol réussi d'un drone, le premier contrôle d'un bras robotique et le premier à contrôler une main robotique pour un mouvement continu.
Comme détaillé dans une nouvelle étude dans Communications de la natureIl est laboratoire rapproche un BCI non invasif d'EEG à une utilisation quotidienne en démontrant le décodage du cerveau en temps réel des intentions de mouvement des doigts individuelles et le contrôle d'une main robotique dextéreuse au niveau du doigt.
« L'amélioration de la fonction des mains est une priorité absolue pour les personnes altérées et valides, car même de petits gains peuvent améliorer de manière significative la capacité et la qualité de vie », a expliqué Bin He, professeur de génie biomédical à l'Université Carnegie Mellon.
« Cependant, le décodage en temps réel des mouvements de doigts individuels dextères utilisant des signaux cérébraux non invasifs est resté un objectif insaisissable, en grande partie en raison de la résolution spatiale limitée de l'EEG. »
Dans une réussite en son genre pour le BCI basé sur l'EEG, il a utilisé un système de contrôle robotique non invasif en temps réel qui a utilisé l'exécution du mouvement et l'imagerie motrice des mouvements individuels des doigts pour entraîner des mouvements robotiques correspondants. Juste en y réfléchissant, les sujets humains ont réussi à effectuer avec succès des tâches de contrôle à deux et trois doigts.
Cela a été accompli avec l'aide d'une nouvelle stratégie de décodage d'apprentissage en profondeur et d'un mécanisme de réglage fin du réseau pour le décodage continu à partir de signaux EEG non invasifs.
L'objectif à l'avenir est de s'appuyer sur ce travail pour atteindre des tâches de niveau doigt plus raffinées, par exemple, la dactylographie.
« Les idées tirées de cette étude ont un immense potentiel pour élever la pertinence clinique des BCI non invasifs et permettre des applications dans une population plus large », a-t-il ajouté.
« Notre étude met en évidence le potentiel transformateur du BCIS basé sur l'EEG et leur application au-delà de la communication de base au contrôle moteur complexe. »
