Регистрация / Вход
Прислать материал

Система регистрации и декодирования биоэлектрической активности мозга и мышц человека (СРД-1)

Номер контракта: 14.581.21.0011

Руководитель: Казанцев Виктор Борисович

Должность: зав. каф. нейродинамики и нейробиологии биологического факультета

Организация: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского"
Организация докладчика: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского"

Аннотация скачать
Постер скачать
Презентация скачать
Ключевые слова:
нейроинтерфейс, человеко-машинный интерфейс, биологическая обратная связь, пропорциональное управление, электроэнцефалография, электромиография, обработка сигнала, распознавание паттернов, беспроводная связь

Цель проекта:
Научно-техническая проблема: Проект направлен на разработку комплекса научно-технических решений для последующего создания и промышленного внедрения устройств, использующих биоэлектрические сигналы человека, для формирования управляющего сигнала внешними исполнительными устройствами, в частности экзоскелетонными комплексами. Цели/задачи проекта: 1.1 Реализация проекта направлена на решение проблемы создания эффективных средств коммуникации человека и машины, позволяющих использовать интеллектуальные функции человека в задачах управления и координации исполнительными устройствами. 1.2 Целью реализуемого проекта является разработка и исследование экспериментального образца программно-аппаратного комплекса СРД-1, обеспечивающего регистрацию сигналов биоэлектрической активности человека и их интерпретацию в управляющие команды 1.3 Реализация проекта обеспечит создание комплекса научно-технических решений для последующей разработки и промышленного внедрения устройств, использующих биоэлектрические сигналы человека в качестве сигналов управления для исполнительных устройств.

Основные планируемые результаты проекта:
Планируемые результаты проекта
1. На основе результатов ПНИЭР будет создан программно-аппаратный комплекс (ПАК), предназначенный для регистрации сигналов биоэлектрической активности человека и их интерпретации в управляющие команды.

2. Разрабатываемый ПАК СРД-1 предназначен для:
2.1. динамического управления внешним исполнительным устройством, с применением биологической обратной связи;
2.2. пропорционального управления внешним устройством на основе биоинформационных сигналов;

3. Основные характеристики:
3.1. управление исполнительными устройствами посредством сигналов мозга и мышц человека;
3.2. возможность дистанционного управления объектом;
3.3. точность идентификации управляющих команд не ниже 80%;
3.4. возможность идентификации не менее 4 управляющих команд.

Краткая характеристика создаваемой/созданной научной (научно-технической, инновационной) продукции:
Разрабатываемый ПАК СРД-1 предназначен для управления внешними исполнительными устройствами в первую в случаях, когда строгое алгоритмическое описание реакции контролируемой системы на поступающие сигналы нежелательно или является невозможным. Подобная необходимость возникает при управлении разного рода техническими системами, подверженными воздействию недетерминированных факторов, нивелирование эффекта которых требует адаптивной компенсирующей реакции. Поскольку возможности мозга в части адаптивности управления остаются по сей день недостижимыми, наиболее перспективным видится решение, предполагающее интеграцию сигналов биоэлектрической активности мозга и мышц (которые в свою очередь можно рассматривать в качестве иного канала проявления мозговой активности) в контур управления. Таким образом, результатом работы по проекту будет устройство, интегрирующее управляющие сигналы разной модальности, в частности сигналы активности мозга и мышц человека, с последующей программируемой трансляцией в управляющие команды для исполнительного устройства. Кроме того по своим функциональным возможностям разрабатываемое устройство не имеет аналогов, а полученные результаты выполнены на высоком научном уровне и соответствуют требованиям к выполняемому проекту.

Назначение и область применения, эффекты от внедрения результатов проекта:
1. Области применения полученных результатов – информационные технологии, робототехника, реабилитационная медицина.

2. Разрабатываемое устройство предназначено для управления как существующими, так и перспективными внешними исполнительными устройствами. В их число входят телекоммуникационные устройства, промышленные роботизированные манипуляторы, роботы гражданского и военного назначения, роботизированные средства реабилитационной медицины (протезы, ортезы, социальные роботы), игровая индустрия (управления виртуальными объектами).

3. Создание системы СРД-1 будет способствовать увеличению трудоспособности пациентов с нарушениями двигательных функций и их близких, снижению затрат на обслуживание пациентов. Это в свою очередь повлечёт за собой положительные изменения социальной и экономической обстановки. Кроме того, данные разработки будут способствовать интенсификации внедрения высоких технологий в современное общество.

4. Результаты проекта обладают большим потенциалом как для укрепления уже сложившихся, так и расширения международных связей в безусловно актуальном научно-техническом направлении, связанном с разработкой человек-машинных интерфейсов. Кроме того проведение мероприятий, миссия которых заключается в популяризации достижений в этой области, способствуют скорейшему внедрению результатов проекта.

Текущие результаты проекта:
Разработаны средства предварительной обработки сигналов биоэлектрической активности мозга. Предложены алгоритмы классификации сигналов ЭЭГ с возможностью детектирования 4-х управляющих состояний. Разработанные средства обработки сигнала включают в себя подавление глазных и миографических артефактов в исходном сигнале ЭЭГ, частотную и пространственную фильтрацию, обеспечивающую попарное разделение команд, используемых в качестве вектора признаков для обучения классификатора. Предложенные алгоритмы классификации сигналов ЭЭГ, реализованы с использованием аппарата нейронных сетей (персептронов) и позволяют с вероятностью в среднем 80% корректно классифицировать паттерн активности.

Разработана математическая модель формирования внеклеточного потенциала генерируемого ансамблем нейрональных клеток. С помощью разработанной модели были продемонстрированы эффекты формирования, синхронизации и десинхронизации мю-ритмов, отвечающих за управление воображаемыми движениями и используемых для построения мозго-машинных интерфейсов.

Разработаны алгоритмы детектирования и классификации паттернов биоэлектрической активности мышц человека. Определены оптимальные параметры классификатора при работе с ЭМГ сигналами. Предложена схема, реализующая одновременное управление на основе классификации и пропорциональное управление. Разработана гибридная нейронная сеть (сочетающая преимущества нейронов, моделируемых в соответствии с нейробиологическими принципами и их математической абстракции - персептроны), решающая задачу детектирования и классификации ЭМГ-паттернов. Результаты, полученные при детектировании и классификации миопаттернов, продемонстрировали возможность классификации 9 паттернов, при этом ошибка классификации в среднем составляла 8,6% (существенно зависит от анатомических и физиологических особенностей испытуемых).