Российские исследователи разработали нейросеть, которая позволяет примерно в 50 раз повысить отзывчивость систем нейрообратной связи, позволяющих человеку отслеживать активность своего мозга и корректировать ее в режиме реального времени. Об этом сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.

"Ученые сократили в 50 раз задержку между изменениями в уровне активности мозга и предъявлением сигнала обратной связи для задач нейробиоуправления. Таких результатов удалось достичь за счет использования нейронной сети. Это открывает новые возможности в лечении синдрома дефицита внимания и эпилепсии", - говорится в сообщении.

Группа исследователей под руководством директора Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ Алексея Осадчего изучала паттерны мозговой активности при взаимодействиях с так называемыми системами нейрообратной связи. Подобные подходы применяются еще с 1960-х годов для повышения контроля человека над работой нервной системы.

Как объясняют исследователи, суть систем нейрообратной связи заключается в том, что их пользователь получает информацию о собственном мозге при помощи систем электроэнцефалографии и других приборов и использует их для того, чтобы учиться управлять мозговой активностью. Таким образом можно проводить терапию СДВГ (синдром дефицита внимания и гиперактивности), эпилепсии, депрессии, а также учиться более эффективно расслабляться.

Ускоренный контроль над мозгом

Основным препятствием для массового применения подобных систем пока является то, что лишь 60% пользователей удается освоить контроль над работой своего мозга. Осадчий и его коллеги по НИУ ВШЭ и Институту искусственного интеллекта AIRI предположили, что одной из причин этого может быть то, что существующие системы нейрообратной связи работают с большой задержкой.

Как отмечает Осадчий, существующие системы нейрообратной связи предъявляют сигнал с задержкой более 500 миллисекунд. Этот показатель почти невозможно уменьшить конвенциональными способами, поскольку для выделения мозговых ритмов необходимо достаточно долго, на протяжении 200-300 миллисекунд, фильтровать данные ЭЭГ.

Ученые предположили, что эту проблему можно обойти, если обрабатывать получаемые данные при помощи нейросети, обученной находить конкретные мозговые ритмы в данных ЭЭГ. Руководствуясь этой идеей, Осадчий и его коллеги создали нейросеть на базе алгоритма TCN, обучили ее на уже собранных данных и обнаружили, что этот подход позволяет ускорить обратную связь примерно в 50 раз.

Как надеются исследователи, ускорение работы систем нейрообратной связи повысит их эффективность, а также позволит применять их для решения новых задач. В частности, ученые предполагают, что их можно будет использовать для коррекции тяжелых неврологических нарушений при помощи создания искусственных петель обратной связи, которые будут заставлять мозг менять структуру связей в поврежденных участках нервной ткани.

По материалам сайта ТАСС