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X教授“脑控”超能力要成真?新可穿戴设备能让残障人士控制轮椅
2019-11-10 08:40:56

最近,科学家们发明了一种新的可穿戴设备,它使用户能够拥有类似于“心灵遥感”的能力。这种装置旨在使残疾人过上更正常的生活。

脑-机接口技术具有巨大的潜在应用价值,但在发展的早期阶段仍广泛应用于医疗领域。

无线脑机接口使他们能够控制电动轮椅、与电脑互动或操作小型机器人车辆——他们所需要的只是大脑信号。

这种完全便携、无线且灵活的头皮电子系统已经过重新设计,可以让人们在不戴传统笨重电极帽的情况下获得更多自由。

重新设计的可穿戴设备是与佐治亚理工学院、肯特大学和威奇托州立大学的研究人员合作开发的。

新发明利用深度学习算法的强大功能,结合纳米膜电极和柔性电子器件,支持蓝牙设备。

该小组评估了无线脑-机接口(bmi)在六个受试者身上的成功测试,其中没有一个被禁用。

为了收集大脑信号来控制电子设备,受试者戴了一顶覆盖着电极的发帽。头发帽连接到计算机设备上,通过使用湿电极、粘合剂和电线来分析信号。

该研究团队专注于新型灵活的无线传感器和电子产品,以开发一种可以方便携带的系统。

重新设计的发带由三个主要部分组成:安装在头发上的高度柔性电极,它可以通过头发直接接触头皮;超薄纳米薄膜电极:柔性电路和蓝牙遥测单元。

大脑记录的脑电图数据由柔性电路处理,然后通过蓝牙无线传输到49英尺(约15米)外的平板电脑。

准确测量和解释脑电信号是非常具有挑战性的。为了迎接这些挑战,研究小组转向在柔性电路上运行的深度学习神经网络算法。

肯特大学多媒体/数字系统高级讲师徐尚昂(jim)说:“深度学习法通常用于对猫和狗等日常事物的图片进行分类。它用于分析脑电图信号。”

“就像狗的照片会有很多变化一样,脑电图信号也面临着高可变性的挑战。”

“事实证明深度学习方法对图像有很好的效果,我们也证明它们对脑电信号有很好的效果。”

该研究小组还使用深度学习模型来确定哪一个电极对收集脑电图信号分类信息最有用。

“我们发现该模型能够识别体重指数在大脑中的相关位置,这与人类专家的观点是一致的。”

"这减少了我们需要的传感器数量,降低了成本,提高了便携性."

该系统使用三个弹性头皮电极和织物带固定在头部,超薄无线电子设备匹配颈部,皮肤样印刷电极放置在耳朵下面的皮肤上。

干软电极附着在皮肤上,不同于以前的帽子,这种新版本不需要粘合剂或凝胶。

与现有系统相比,新系统可以降低噪声和干扰,提供更高的数据传输速率,同时使用方便。

该系统由6名受试者进行了评估,研究团队发现深度学习算法可以使用个体大脑信号来控制电动轮椅和小型机器人车辆。这些信号也可以用来控制显示系统,而不需要键盘、操纵杆或其他控制器。

研究人员说:“典型的脑电图系统必须覆盖大部分头皮才能获得信号,但是潜在用户可能对佩戴它们很敏感。”

“这种小型化、可穿戴的软设备是完全集成的,最初的设计是为了让用户长时间感到舒适。”

下一步将包括改进电极,使该系统对运动障碍患者更有用。

“未来的研究将集中在全弹性无线自粘电极上,这种电极可以安装在毛发浓密的头皮上,无需任何头饰支撑。此外,电子产品将进一步小型化,以便将更多电极与其他研究结合起来。”

脑电图系统也可以重新配置,以监测运动障碍受试者的运动诱发电位或运动想象,这将作为未来治疗应用的进一步研究

从长远来看,该系统在睡眠研究等其他更简单的脑电图监测中可能具有潜在的应用价值。

她说:“这个脑电图监测系统最终可能会让科学家以相对低调的方式监测受试者的神经活动。"

“例如,我们目前正在使用一个类似的系统来监控人们在舒适的家中睡觉时的神经活动,而不是像以前那样在实验室使用笨重、僵硬和不舒服的设备。”

“用一个不易察觉的系统测量睡眠相关的神经活动,可以让我们发现新的、非侵入性的阿尔茨海默病相关神经病理学生物标志物,从而预测阿尔茨海默病。”

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