В фокусе особого внимания: ученые СГМУ объединяют медицину и нелинейный анализ, чтобы вооружить мозг супервозможностями
.
Сегодня влияние на окружающий мир силой мысли уже не относится к области научной фантастики. Возможности интерфейса «мозг – машина» (brain-computer interface, BCI или нейроинтерфейс) позволяют людям делать то, о чем раньше они не смели и мечтать. Например, потерявшие возможность говорить или владеть своими конечностями снова обретают контроль над телом, управляя вспомогательными устройствами для ходьбы, получают возможность общения, манипулирования различными предметами.
Разработки в области мозг-машинного интерфейса – актуальное и одно из стратегических научных направлений ученых Саратовского государственного медицинского университета им. В.И. Разумовского.
Работа над данным научным направлением в области математического моделирования нейронных ансамблей головного мозга учеными Саратовского медуниверситета ведётся совместно с коллегами из университета Иннополис и объединенным научным коллективом из Китайской Народной Республики.
Проводимые исследования получают высокую оценку со стороны федеральных экспертов, поддержку Российского научного фонда в рамках Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими, в том числе молодыми учеными России.
Одним из таких ученых является доцент Саратовского государственного медицинского университета им. В.И. Разумовского, старший научный сотрудник НИИ кардиологии СГМУ, доктор физико-математических наук Анастасия Руннова. Её интересуют механизмы повышения внимания человека, закономерности активности головного мозга при длительной когнитивной нагрузке. Исследования молодого ученого СГМУ поддержаны грантом Президента РФ.
.
Последние 10 лет Анастасия Руннова работает в области создания методов и алгоритмов обработки сложных сигналов, применяя их к анализу активности головного мозга человека. В рамках проекта в рамках проекта, поддержанного грантом Президента РФ (МД-645.2020.9), коллектив СГМУ под её руководством занимается разработкой интерфейса на базе электроэнцефалографа – прибора поверхностной регистрации электрической активности мозга (ЭЭГ). В медицине этот прибор используется для определения типа и места локализации эпилептической активности мозга. Записи ЭЭГ представляют собой сложные сигналы с непрерывным изменением частот и амплитуды, зашумленные различными другими физиологическими процессами организма и техническими шумами. Сегодня на основе анализа ЭЭГ учёные могут распознать объекты, которые видит испытуемый, его психофизиологические состояния, его чувства, эмоции, положение тела и даже мелкие движения пальцев рук. Для этого цифровые ЭЭГ-сигналы поступают на многоступенчатый математический анализ, реализованный в виде автоматических программных комплексов на компьютерах.
Мозг-машинный интерфейс, разрабатываемый и испытываемый коллективом СГМУ, относится к классу так называемых «пассивных» интерфейсов. Активный нейроинтерфейс основан на осознанном обучении его оператора пользованием этим устройством. Человек должен научиться воспроизводить разумом определенные команды – например, похожим образом воображать движение правой рукой. И только после длительного процесса обучения оператора машинное устройство сможет распознавать команду оператора. Более того, обычно отдавать команды оператор может не в произвольное время, а только специальным образом «предупреждая» устройство об начале команды.
.
Пассивный интерфейс основан на более сложном и перспективном подходе к анализу активности мозга. Это устройство непрерывно следит за ЭЭГ-активностью оператора и, соответственно, делает выводы об определенных параметрах его состояния. Такие интерфейсы, конечно, необычайно интересны для фундаментальных исследований, ведь объективный независимый от человека анализ изменения его состояния – давняя мечта неврологов, нейропсихологов, социологов и других специалистов, исследующих человека. Однако, у подобных разработок существует и крайне важный прикладной аспект. Пассивные нейроинтерфейсы могут помочь отслеживать состояние сосредоточенности операторов при управлении различными опасными техническими устройствами (от автомобиля и самолета до АЭС). Подобный интерфейс не даст заснуть, отвлечься от приборов и сможет определить внезапное нарушение нормального состояния оператора. Кроме того, подобный интерфейс в перспективе сможет распознавать развитие неврологических заболеваний и даже в нужные моменты автоматически вводить критически нужное лекарство. Именно пассивный интерфейс показывают в популярных научно-фантастических фильмах как устройства будущего, угадывающие желания человека, индивидуально настраивающие умные дома и оптимальную среду для лучшей работы человека.
.
Сегодня мировая нейронаука активно работает над созданием математических и программных основ таких интерфейсов. Количество мировых научных публикаций WoS\Scopus по теме «passive BCI» только за 2019 – 2020 годы превышает 2 тысячи. СГМУ входит в число центров таких разработок, успешно объединяя новейшие компьютерные методы нелинейной динамики и искусственного интеллекта и фундаментальные медицинские основы функционирования головного мозга. В проекте под руководством Анастасии Рунновой проводится поиск индивидуальных маркеров активности головного мозга и практическая адаптация выявленных закономерностей в виде нейроинтерфейсного устройства. Группа исследователей использует при построении мозг-машинных интерфейсов такие методы, как пространственный частотно-временной анализ ЭЭГ, оценка синхронизации и корреляций между различными зонами активности головного мозга, а также сетевое моделирование.
- Реализуемые нашими учеными проекты создают фундаментальную основу для последующей разработки инновационных технологий в неврологии и нейрореабилитации, а также являются стратегической основой для реализации в университете не только научных, но и образовательных программ мирового уровня, - подчеркивает ректор СГМУ, заслуженный врач РФ, д-р мед. наук, профессор Владимир Попков.