Cookies op Tweakers

Tweakers maakt gebruik van cookies, onder andere om de website te analyseren, het gebruiksgemak te vergroten en advertenties te tonen. Door gebruik te maken van deze website, of door op 'Ga verder' te klikken, geef je toestemming voor het gebruik van cookies. Je kunt ook een cookievrije versie van de website bezoeken met minder functionaliteit. Wil je meer informatie over cookies en hoe ze worden gebruikt, bekijk dan ons cookiebeleid.

Meer informatie

Door , , 26 reacties, 15.002 views •

Onderzoekers hebben een nieuw algoritme ontwikkeld waarmee signalen die worden opgevangen door hersenimplantaten voor de aansturing van computers sterk verbeterd kunnen worden. De bewegingen worden met het algoritme niet alleen sneller, maar ook nauwkeuriger.

Bij patiënten die hun ledematen niet kunnen bewegen, kunnen hersenimplantaten signalen van motorische centra, die verantwoordelijk waren voor het bewegen van die ledematen, opvangen. Die signalen kunnen vervolgens gebruikt worden om een muiscursor van een computer te bewegen en de patiënt zo de computer te laten bedienen. Een nieuw algoritme moet de nauwkeurigheid van de vertaalde signalen sterk verbeteren, terwijl ook de snelheid waarmee de muis bediend kan worden, verbeterd wordt.

Het algoritme werd ontwikkeld door onderzoekers van de Stanford-universiteit en is ReFIT genoemd. De software werd niet met menselijke proefpersonen getest, maar met rhesusaapjes. In vergelijkingen met bestaande algoritmes bleek ReFIT tweemaal sneller en veel nauwkeuriger een muiscursor aan te kunnen sturen: volgens de onderzoekers zouden de prestaties die van een echte arm benaderen. Na de testen met de rhesusaapjes zouden klinische tests met menselijke patiënten moeten volgen.

Proefpersonen zouden een silicium implantaat krijgen die via elektrodes signalen van motorneuronen ontvangt. De signalen worden doorgestuurd naar een computer die meet hoe vaak de neuronen geactiveerd worden: op basis van die analyse wordt een cursor aangestuurd. Het nieuwe algoritme onderscheidt zich door zijn feedback-systeem: oog-'hand'-coördinatie wordt gebruikt om de nauwkeurigheid te verbeteren. Tevens werd data van intacte ledematen gebruikt om het algoritme de juiste bewegingen te leren.

Reacties (26)

Reactiefilter:-126025+119+24+31
Moderatie-faq Wijzig weergave
Tweeledige adaptatie. Ja, dat vind ik inderdaad ook vreemd. Je verwacht toch eigenlijk dat onderzoekers eerst gaan kijken wat voor patronen er onstaat in de hersenen (proefpersonen dagelijkse activiteiten laten ondernemen, brein lezen en video opnemen), voordat ze een Kalman filter gaan inzetten. En wat betreft het meenemen van positie informatie en niet alleen velocity in de state estimation, ja, daar sla ik ook niet steil van achterover. :-) Echter, ik kom vanuit de robotica (waar je wordt doodgegooid met Kalman filters), dus ik kan me voorstellen dat dat soort werk niet direct doorsijpelt richting BMI onderzoek.

Ik moet nog wel een keer kijken naar hoe ze nu om gaan met die interventies. Ik heb het boek van Pearl over causaliteit half uit, maar hoe dat nu daadwerkelijk toe te passen blijft een beetje magisch. Er wordt gesteld dat de feedback van de gevisualiseerde cursor de positie variable p_t exact maakt, maar niet van v_t? Dus dit komt neer op dat wij exact kunnen bepalen (aangenomen een perfect forward model, dus perfect oog-hoofd/nek coordinatieframe transformaties neem ik aan) wat de positie van een cursor is, maar niet de snelheid. Zou wel kunnen inderdaad...

Link: pdf
rEFIt is vrij zinnig ;) EFI, plus twee letters, en het 're fit' ook dat informatie op de schijf (Bootloader).

ReFit is gewoon de amerikaanse manier om zonder al te veel creativiteit een naam te verzinnen die niet perse slecht klinkt.
Alsof het tegenwoordig makkelijk is om namen te verzinnen die werkelijk uniek zijn en ook nergens op lijken :+
Ieeeee, hersenimplantaten :X . Daar zou ik dus echt als de dood voor zijn, ook al lijkt het me wel handig om te hebben, ze zouden het toch echt wel HEEL erg veilig moeten maken.

[Reactie gewijzigd door g1real op 20 november 2012 18:01]

Ik moest gelijk denken aan de aap die een robot arm bestuurde om eten te pakken

link
Ik ga weer super pessimistisch doen.

Dit is niets nieuws tov dit meer dan 4 jaar geleden.

Die universiteiten moeten maar eens lekker bij elkaar gaan zitten en dit oplossen ipv apart steeds met nieuwe bevindingen komen, waarbij stukken van het puzzel ontbreken. Wie weet is het puzzel al compleet, maar moeten alleen al de stukken bij elkaar.

[Reactie gewijzigd door eddyjohn op 20 november 2012 15:08]

Het probleem is niet het gebrek aan input vanuit de mortorcortex, maar de initialisatie van het algoritme:
The team had a unique way of “training” the algorithm about movement. When the monkey used his real arm to move the cursor, the computer used signals from the implant to match the arm movements with neural activity.
Hoe essentieel dit bootstrappen is voor verdere training kan ik helaas moeilijk beoordelen, maar ik vermoed dat zonder deze stap hun algoritme wel eens minder goed zou kunnen presteren.
Ze zouden het misschien al kunnen gebruiken voor patienten die een amputatie moeten ondergaan door de training alvorens de amputatie te doen.
Alleen zou ik geen silicium implantaat in m'n hoofd ge´mplanteerd willen hebben alleen maar omdat ik dan sneller en makkelijker de muispijl kan besturen... dus er moet dan ook nog een manier uitgevonden worden om het te laten werken zonder dat je iets in je lichaam ge´mplanteerd hoeft te hebben.
Dat is inderdaad wel erg pessimistisch.

Want het eerste filmpje dat je toont is inderdaad even snel als degene in dit nieuwsbericht. Maar zie je het verschil in oppervlaktes die gebruikt worden? Je ziet duidelijk dat deze nieuwe uitvinding 10 keer nauwkeuriger is.

En dat tweede fimpje van jou is wel heel erg traag.
Neuroscience is ÚÚn van de meest ingewikkelde gebieden in de wetenschap.
Het lijkt misschien allemaal simpel, of een herhaling van reeds ontwikkelde dingen.
Feit is dat men eigenlijk nog bar weinig van het brein weet. De ontwikkelingen gaan wel steeds sneller, mede door gebruik van computers om niet invasief in het brein te kunnen kijken.

Het gaat om de details. Als je wetenschap bedrijft in een bepaald gebied in de wetenschap, ben je vrij goed op de hoogte van de ontwikkelingen en het lopende onderzoek bij andere onderzoeksgroepen. Natuurlijk is het zo dat op een moment meerdere onderzoeksgroepen onderzoek doen naar een specifiek onderwerp. Dat is ook deel van de wetenschap: proberen het onderzoek of de resultaten van de "concurrent" onderuit te schoppen.
Dat is meestal alleen maar bevordelijk voor het bewijzen van een resultaat!
Ik ben het wel met je eens dat het in sommige gevallen wat efficiŰnter kan, maar dat is nog niet zo makkelijk op te lossen.
Na verloop van tijd kunnen we dit misschien wel gebruiken als gaming device als de leercurve niet te stijl is.
Sterker nog, dat bestaat al :D

Helaas nog buiten mijn prijs-range :'(
Ik vermoed van niet; in grote lijnen zijn onze hersenen (bijna) altijd opgedeeld in specifieke gebieden, die elk hun eigen functie hebben. Het is mogelijk om een kaart te maken van welk specifiek gebiedje in de motor cortex een specifiek ledemaat aanstuurt (dan krijg je zoiets). Maar de preciese signalen die je opvangt verschillen per mens, per locatie waar je meet, en zelfs over tijd.

Een deel van de verbetering hier zit er ook specifiek in dat ze niet meer 1 neuron per input meten, wat na een half jaar kan veranderen, maar een groepje neuronen. Dit is stabieler, blijft beter werken, zelfs na vier jaar nog, wat natuurlijk goed nieuws is voor mensen met een implantaat. Maar waarschijnlijk kun je alsnog niet zomaar een profiel van iemand anders gebruiken; ik vermoed dat het alsnog wel mogelijk is om dit systeem te trainen op iemand die geen controle heeft over zijn ledematen, maar het zal waarschijnlijk langer duren en mogelijk uiteindelijk minder accuraat zijn.

Aan de andere kant, hersenen zijn verbazingwekkend flexibel, met genoeg training en slimme algoritmes als deze moet het mogelijk worden semi-natuurlijke bewegingen te genereren. Erg mooi om te zien waar deze techniek toe kan leiden! :)
Het mooie aan deze technologie is ook dat het waarschijnlijk betekend dat een gehandicapt persoon ook met zijn hersenen bij voorbeeld robot(vervangende) benen en armen kan aansturen.

Dit alles natuulijk op verloop van tijd.
Zou het dan mogelijk zijn om een aantal (zeg 100) profielen vast te stellen en van daaruit het profiel aanpassen aan de gehandicapte?
Dat laatste lijkt mij wel leuk. Diegene met de "slimste hersens" wint. haha ;)
Heel mooi, al schat ik in dat dit gewoon zal doorgetrokken worden naar 'gezonde' mensen.
Nu dit nog vrij experimenteel is, is het misschien nog geen goede vervanger van een muis. Maar binnen enkele jaren moet dit zoiezo sneller worden dan de beweging van onze arm. Zou wel een hele boost aan productiviteit zijn.
Het mooie is ook dat hersenen erg flexibel zijn!
Na verloop van tijd zullen hersenen zich dan ook aanpassen aan de electronica in hun hoofd, en het algoritme.
Er staat bijvoorbeeld een interessant filmpje over een kleurenblind persoon op TED die met behulp van een apparaatje kleuren kan horen (ja horen). Hij heeft het er ook over dat na verloop van tijd zijn hersenen zich compleet aanpassen aan zijn hulpmiddel. -> http://www.ted.com/talks/...on_i_listen_to_color.html

Na verloop van tijd kunnen we dit misschien wel gebruiken als gaming device als de leercurve niet te stijl is. }>
Inderdaad, ik moest meteen aan dit project denken: http://refit.sourceforge.net/

Is niet helemaal hetzelfde... *understatement van de eeuw*

Op dit item kan niet meer gereageerd worden.



HTC One (M9) Samsung Galaxy S6 Grand Theft Auto V Microsoft Windows 10 Apple iPad Air 2 FIFA 15 Motorola Nexus 6 Apple iPhone 6

© 1998 - 2015 de Persgroep Online Services B.V. Tweakers vormt samen met o.a. Autotrack en Carsom.nl de Persgroep Online Services B.V. Hosting door True