Rede neural reconstrói pensamentos a partir de ondas cerebrais em tempo real

Milena Elísios
Cada par apresenta um quadro de um vídeo assistido por um sujeito de teste e a imagem correspondente gerada pela rede neural com base na atividade cerebral. (Imagem: Grigory Rashkov / Neurobotics).

Um grupo de pesquisadores da Neurobotics e do Instituto de Física e Tecnologia de Moscou desenvolveram uma tecnologia que utiliza uma rede neural para visualizar a atividade cerebral de uma pessoa com imagens reais que reproduzem o que elas observam em tempo real. Isso permitirá novos dispositivos de reabilitação pós-AVC controlados por sinais cerebrais.

Como isso é possível? 

A interface cérebro-computador desenvolvida pela MIPT e Neurobotics baseia-se em redes neurais artificiais e eletroencefalografia, ou EEG, uma técnica para registrar ondas cerebrais por eletrodos colocados de maneira não invasiva no couro cabeludo. Ao analisar a atividade cerebral, o sistema reconstrói as imagens vistas por uma pessoa submetida ao EEG em tempo real.

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Algoritmo de operação do sistema interface cérebro-computador (BCI). Crédito: Anatoly Bobe / Neurobotics e @ tsarcyanide / MIPT

Testando a tecnologia

O experimento foi dividido em três etapas. Na primeira etapa, os neurobiólogos pediram que indivíduos saudáveis ​​assistissem a 20 minutos de fragmentos de vídeo de 10 segundos no YouTube. A equipe selecionou cinco categorias de vídeos arbitrárias: formas abstratas, cachoeiras, rostos humanos, mecanismos de movimentação e esportes a motor. A última categoria contou com gravações em primeira pessoa de motos de neve, motos de água, motocicletas e corridas de carros. Ao analisar os dados do EEG, os pesquisadores mostraram que os padrões de ondas cerebrais são distintos para cada categoria de vídeos. Isso permitiu à equipe analisar a resposta do cérebro aos vídeos em tempo real.

Na segunda etapa do experimento, apenas três categorias aleatórias foram selecionadas entre as cinco originais. Os pesquisadores desenvolveram duas redes neurais: uma para gerar imagens aleatórias específicas da categoria a partir de “ruído” e outra para gerar “ruído” semelhante a partir do EEG. A equipe treinou as redes para operar juntas de uma maneira que transforma o sinal de EEG em imagens reais semelhantes às observadas pelos sujeitos do teste.

Rede neural 2
Interface cérebro-computador. Crédito: @tsarcyanide / MIPT

Aplicações da nova tecnologia

A interface permitirá novos dispositivos de reabilitação pós-AVC controlados por sinais cerebrais. Para desenvolver dispositivos controlados pelo cérebro e métodos para tratamento de distúrbios cognitivos e reabilitação pós-AVC, os neurobiologistas precisam entender como o cérebro codifica as informações. Um aspecto fundamental disso é estudar a atividade cerebral das pessoas que percebem informações visuais, por exemplo, enquanto assistem a um vídeo. As soluções existentes para extrair imagens observadas de sinais cerebrais usam ressonância magnética funcional ou analisam os sinais captados por implantes diretamente dos neurônios. Ambos os métodos têm aplicações bastante limitadas na prática clínica e na vida cotidiana.

“Estamos trabalhando no projeto Assistive Technologies da Neuronet da National Technology Initiative, que se concentra na interface cérebro-computador que permite que pacientes pós-AVC controlem um braço exoesqueleto para fins de neuro-reabilitação ou pacientes paralisados ​​para dirigir uma cadeira de rodas elétrica, por exemplo. O objetivo final é aumentar a precisão do controle neural também em indivíduos saudáveis ​​”, disse Vladimir Konyshev, chefe do Laboratório de Neurorrobótica do MIPT.

Tudo isso pode parecer uma obra de ficção científica, mas trata-se apenas da ciência mostrando todo seu poder.

A pesquisa foi publicada na bioRxiv.

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