Новое определение человека

Мозг - одна из самых великолепных вещей во Вселенной. Это самый сложный орган в теле и источник нашего понимания мира. Это то, что позволяет вам читать эту статью, одновременно обрабатывая окружающую обстановку и перекусывая. Все, что вы касаетесь, пробуете, чувствуете, видите и слышите, зависит от обработки в мозге. Что наиболее важно, наше понимание мозга ничтожно по сравнению с другими системами нашего тела: кровеносную, дыхательную, эндокринную, пищеварительную и другие системы организма можно, по крайней мере, нанести на карту, а наш мозг - нет. Даже не близко.

«Если бы наш мозг был достаточно прост, чтобы его можно было понять, мы не были бы достаточно умны, чтобы понять его». - Дэвид Иглман

Однако что интересно, так это то, что невозможно сказать, чего можно было бы достичь, если лучше понять работу мозга. Лечение нейродегенеративных заболеваний - это один, но, конечно, не единственный результат. По мере того как наше понимание мозга меняется, мы можем начать пересматривать, что значит быть человеком.

Интерфейсы мозг-компьютер (BCI) - это развивающаяся технология, которая соединяет человеческий мозг с компьютером или машиной (BMI) и транслирует сигналы мозга, чтобы компьютер мог использовать их в качестве входных данных для задачи. BCI увлекательны, но важно сначала понять мозг, прежде чем мы погрузимся в них.

Разрушение мозга

Нейрон

Нейрон - самая важная часть мозга, потому что это функциональная единица. Другие части мозга, такие как глиальные клетки центральной нервной системы (микроглия, астроциты, олигодендроциты и эпендимные клетки), по-прежнему важны, но нейроны - это то, что передает сигналы по всему мозгу. Нейроны состоят из трех основных компонентов:

  • Сома (тело клетки) - содержит генетическую информацию, вырабатывает пептидные нейротрансмиттеры и создает пузырьки, несущие нейротрансмиттеры.
  • Дендрит - принимающий конец нейрона, который обычно характеризуется множеством коротких ветвей.
  • Аксон - передающий конец нейрона, который обычно характеризуется длинной ветвью, отходящей от тела клетки.

Нейротрансмиттеры

Нейротрансмиттеры (химические мессенджеры) играют важную роль в процессе получения дендритами и передачи информации аксонами.

Между нейронами есть соединения, которые оставляют пространство между двумя клетками. Когда сигнал должен быть передан в следующий нейрон (ы), нейромедиаторы высвобождаются из пресинаптического аксона → через синаптическую щель → связываются с рецепторами на постсинаптическом дендрите → потенциальный ответ.

Возможности действия

Есть два основных типа нейромедиаторов:

  1. Тормозное - гиперполяризация (уменьшение) мембранного потенциала постсинаптического нейрона, что препятствует его активации.
  2. Возбуждающий - деполяризация (увеличение) мембранного потенциала постсинаптического нейрона, что может привести к срабатыванию нейрона.

Тормозящие нейротрансмиттеры производят «Тормозящие постсинаптические потенциалы» или «IPSP». Возбуждающие нейротрансмиттеры производят «возбуждающие постсинаптические потенциалы» или «ВПСП».

Когда сумма ВПСП достаточно велика, возникает потенциал действия (возбуждение нейрона).

На рисунке выше есть пронумерованные этапы. Стадии 2 и 3 - это когда нейрон деполяризуется, а затем реполяризуется. Это происходит, когда ионные каналы вдоль клеточной мембраны пропускают ионы натрия в нейрон, а ионы калия - из нейрона. Открытие и закрытие этих ионных каналов имеет решающее значение для лучшего понимания работы мозга.

Теперь, когда мы понимаем основные биологические функции мозга, важно понимать, как рассматривать последствия этих функций.

Методы нейровизуализации

Существует множество различных методов понимания работы мозга, которые, как правило, можно разделить на две основные категории:

  1. Электрофизиологическая нейровизуализация → Непосредственное измерение электрической активности нейронов. Два больших примера: Электроэнцефалография или ЭЭГ (1) и магнитоэнцефалография или MEG. (2). Первый регистрирует электрическую активность мозга, а второй - магнитные поля, создаваемые этой электрической активностью. Существует инвазивный вариант электрофизиологической нейровизуализации, называемый электрокортикография или ЭКоГ, который упоминается реже, чем его неинвазивные аналоги, но быстро становится актуальным с его использованием. Такими компаниями, как Neuropace .
  2. Метаболическая нейровизуализация → Не измеряет напрямую электрическую активность мозга; вместо этого используются косвенные измерения. Например, функциональная магнитно-резонансная томография или фМРТ основана на уровнях оксигенации крови, позитронно-эмиссионная томография или ПЭТ основывается на радиоактивных выбросах химических веществ в кровь, а функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия или fNIRS основывается на поглощении инфракрасного света гемоглобин.

Как видно на графике выше, методы электрофизиологической нейровизуализации имеют лучшее временное разрешение, но худшее пространственное разрешение, чем метаболическая нейровизуализация. Метаболический - противоположный, с худшим временным, но лучшим пространственным разрешением.

Временное разрешение - это точность измерения записанных событий по отношению ко времени. Пространственное разрешение - это точность измерения записанных событий по отношению к пространству, в котором они происходят.

Например, измерения ЭЭГ быстрые по сравнению с регистрируемыми событиями, но местоположение этих событий часто неясно. Это противоположно фМРТ, которая передает данные намного медленнее, чем ЭЭГ, но лучше передает, где происходят определенные события. Оба эти метода позволяют лучше лечить пациентов: измерения ЭЭГ человека с эпилепсией, например, позволят нам диагностировать расстройство, но измерения фМРТ лучше подходят для определения местоположения различных участков мозга, пораженных эпилепсией.

И ЭЭГ, и фМРТ могут использоваться в интерфейсах мозг-компьютер.

Разрушение МРТ и фМРТ

Магнитно-резонансная томография

Одним из самых фундаментальных открытий в области нейровизуализации было изобретение магнитно-резонансной томографии (МРТ). Аппараты МРТ используются сегодня во всем мире для диагностики пациентов с различными травмами и заболеваниями, но они также используются для определения паттернов активности мозга.

Аппараты МРТ работают, потому что наши тела на 60% состоят из воды. Вода состоит из 2 атомов водорода и 1 атома кислорода. Атомы водорода действуют как крошечные магниты и чувствительны к магнитным полям. Поскольку сами аппараты МРТ состоят из магнита, радиоволн, градиента и компьютера, это прекрасно работает. Движение этих атомов водорода синхронизируется с магнитной стимуляцией, а те, которые не являются (молекулы воды с низким энергопотреблением), берут выделенную энергию от радиоволн и начинают двигаться. Движение молекул воды с низким энергопотреблением, в частности, из более высокого энергетического состояния в более низкое, фиксируется компьютером, который используется для создания изображения.

Функциональная магнитно-резонансная томография

Методы функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) работают аналогично аппаратам МРТ. Однако фМРТ выходит за рамки создания стандартного изображения мозга; ФМРТ также используется для определения активных областей мозга, используемых во время активности.

Нейронная активность, координируемая нейронами, колеблется, поскольку мозг выполняет разные задачи, что приводит к различным моделям активности. (Различные части мозга отвечают за разные функции = разные модели активности.) Эта деятельность требует энергии, хранящейся в виде аденозинтрифосфата (АТФ).

Здесь следует отметить две вещи: для производства этой молекулы требуется кислород (1), и когда область мозга активируется тестом, возбуждение нейронов приводит к увеличению местных потребностей в энергии (2). По сути, по мере потребления энергии местные запасы кислорода в нервной ткани расходуются на клеточное дыхание.

Результатом этого результата является то, что истощение кислорода сигнализирует о реакции, вызывающей расширение кровеносных сосудов → увеличение кровеносных сосудов восстанавливает локальный уровень кислорода. Эта последовательность обработки называется гемодинамический ответ на нервное событие.

Этот ответ очень важен для понимания передачи сигналов, зависящих от уровня оксигенации крови или, для краткости, ЖИРНЫХ сигналов. Этот сигнал обнаруживается с помощью фМРТ и отражает изменения в дезоксигемоглобине, которые вызваны локальными изменениями мозгового кровотока и оксигенации крови, которые связаны с нервной активностью посредством нейрососудистого взаимодействия . Нейроваскулярная связь - это термин, используемый для описания взаимосвязи между локальной нервной активностью и последующими изменениями в мозговом кровотоке (CBF).

Как видно на графике выше, фМРТ имеет низкое временное разрешение (из-за медленного гемодинамического ответа после нейронной активации) и высокое пространственное разрешение (может определить, какая область мозга активна).

Что касается пространственной информации:

  • Информация измеряется в объемных пикселях / вокселях.
  • Общий объем мозга измеряется срезами.
  • Искажение или размытость могут быть вызваны движением пациента во время сканирования.
  • Каждый воксель показывает совокупную активность десятков тысяч нейронов.

Что касается временной информации:

  • ФМРТ имеет медленное временное разрешение, потому что оно ограничено гемодинамической реакцией.
  • ЖИРНЫЕ ответы задерживаются на 4–6 секунд после активации нейронов.
  • Задержки растягиваются со временем, поэтому для устранения этой задержки используется временное сглаживание.

Ранее я упоминал термин дезоксигемоглобин (Hb), который звучит как причудливый медицинский термин, но он просто относится к форме гемоглобина без кислорода. Гемоглобин - это белок красных кровяных телец, переносящий кислород. Деоксигенированный гемоглобин производит более слабый сигнал магнитного резонанса, чем оксигенированный гемоглобин.

ФМРТ, применяемая к человеку, который отдыхает, позволяет ученым понять основные функциональные сети в мозгу. ФМРТ на основе задач используется для определения областей мозга, активируемых, когда пациент выполняет определенную задачу, требующую определенных нейронных процессов.

Можно нарисовать кольцо коннектома, чтобы проиллюстрировать функциональные связи или их отсутствие между определенными узлами, которые создают функциональные сети.

Преимущества фМРТ:

  • Неинвазивный
  • Высокое пространственное разрешение
  • Эффективно отображает мозговую активность
  • Не использует радиацию
  • Может использовать фМРТ для проведения экспериментов на основе задач

К недостаткам фМРТ можно отнести:

  • Косвенные измерения
  • Медленное / низкое временное разрешение
  • Дорогие
  • Требуется большой / громоздкий аппарат МРТ
  • Чувствительность к движению пациента

Эта информация представляет собой краткое введение в фМРТ. Однако фМРТ - не единственная технология, используемая в ИМК, и даже не одна из основных. Другие технологии, в том числе ЭЭГ, используются чаще и также должны быть обсуждены.

Нарушение ЭЭГ

Электроэнцефалограмма измеряет электрическую активность мозга путем обнаружения активности больших групп активных корковых нейронов одновременно. Источником ЭЭГ в первую очередь являются постсинаптические потенциалы (а не потенциалы действия). Постсинаптические потенциалы - это изменения мембранного потенциала постсинаптического окончания химического синапса. Эта технология имеет множество клинических и исследовательских приложений, включая BCI.

Физиологические основы ЭЭГ

Обнаруженный электрический сигнал представляет собой суммарные потенциалы внеклеточного электрического поля, генерируемые EPSP и IPSP на дендритах и ​​телах нейрональных клеток пирамидных нейронов. ВПСП в дендрите оставляет отрицательный заряд во внеклеточном пространстве, окружающем синапс. Таким образом, создается электрический диполь (разделение равных, но противоположных электрических зарядов, разделенных некоторым пространством), который может обнаружить ЭЭГ.

Чтобы активность мозга можно было обнаружить через череп, должен быть сильный сигнал, суммируемый по многим нейронам, которые:

  • Все ведут себя одинаково
  • Все ориентированы одинаково → Чтобы отрицательное и положительное не нейтрализовали друг друга при суммировании

ЭЭГ хороша для кортикальных измерений и временного разрешения, но не подходит для подкорковых измерений и пространственного разрешения.

Мозговые волны

Нервные колебания, также известные как мозговые волны, - повторяющиеся паттерны нейронной активности в центральной нервной системе. Волны мозга визуализируются с точки зрения частоты и измеряются в герцах (один цикл в секунду).

Есть разные типы мозговых волн:

  • Дельта-волны (0,1–4 Гц): наблюдаются в медленноволновом сне (SWS). Более сильные дельта-волны = более глубокий сон
  • Тета-волны (4–7,5 Гц): наблюдаются при кодировании в памяти, извлечении, мысленной арифметике и сонливости.
  • Альфа-волны (7,5–12 Гц): наблюдаются у осведомленных и внимательных пациентов, а также когда они находятся в состоянии расслабленного бодрствования.
  • Бета-волны (12–30 Гц): наблюдаются у пациентов, которые сконцентрированы, внимательны и имеют запланированные и выполняемые движения.
  • Гамма-волны (30–100 Гц): наблюдаются на высшем уровне сознания и восприятия, а также при сенсорной обработке и восприятии информации.

Терминология ЭЭГ

Для установки электродов ЭЭГ используется система Международная система 10–20. Цифры 10 и 20 относятся к тому факту, что фактические расстояния между соседними электродами составляют либо 10%, либо 20% от общего расстояния черепа спереди назад или справа налево. Нечетные числа слева от центральной линии, а четные числа справа от центра. Различные буквы означают следующее:

  • F = Фронтальный
  • T = временный
  • P = Теменная
  • O = Затылочный
  • C = Центральный
  • A или M = слуховой / сосцевидный отросток (электроды сравнения)

Первые четыре буквы соответствуют разным долям коры головного мозга.

ЭЭГ имеет четыре измерения:

  1. Время (с)
  2. Космос
  3. Мощность и фаза
  4. Частота
  • Ритмические волны - волны примерно постоянной частоты.
  • Аритмические волны - стабильные ритмы отсутствуют
  • Дисритмические волны - редко наблюдаются у здоровых людей.

Есть и другие термины, необходимые для понимания волн ЭЭГ.

Синхронность: одновременное появление волн ЭЭГ в разных областях на одной или противоположных сторонах головы.

Асинхронность: некогерентное проявление активности ЭЭГ в областях одного или противоположных полушарий головы.

Гиперсинхронность: при описании паттернов ЭЭГ, которые связаны с повышенной синхронизацией нейронной активности. Гипнагогическая гиперсинхрония - это особый тип этого, который возникает в начале сна у нормальных младенцев и детей. Это общепризнанный нормальный вариант сонливости у детей в возрасте от 3 месяцев до 13 лет.

Также существует различная терминология сигналов, которую необходимо понимать для понимания BCI. Следующее охватывает некоторые из них.

Мономорфный: отчетливая активность ЭЭГ, состоящая из одной доминирующей активности.

Полиморфизм c: отчетливая активность ЭЭГ состоит из нескольких частот, которые вместе образуют сложную форму волны.

Синусоидальная: волны, напоминающие синусоидальные волны. Мономорфная активность обычно синусоидальная.

Переходный процесс: изолированная волна или узор, который сильно отличается от фоновой активности.

  • Спайковая волна: переходный процесс с заостренным пиком и длительностью от 20 до 70 мсек.
  • Острая волна: переходный процесс с заостренным пиком и длительностью 70–200 мсек.

Анализ данных ЭЭГ

Существуют различные типы анализа данных с данными ЭЭГ: анализ во временной области, анализ в частотной области и их комбинация. Что касается последнего, популярным вариантом является вейвлет-свертка Морле, но недостатком использования этой формы анализа является потеря временной и частотной точности.

Популярным вариантом является анализ во временной области. Связанные с событием потенциалы (ERP) подлежат анализу во временной области, который является электрофизиологической реакцией на стимул. ERP - это измеренные реакции мозга, которые являются следствием данного события. Одним из специфических типов ERP является волна P300.

NeuRA определяет волну P300 следующим образом:

«Волна P300 - это связанный с событием потенциал мозга, измеренный с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). P300 относится к всплеску активности примерно через 300 мс после предъявления целевого стимула, который чередуется со стандартными стимулами для создания парадигмы «чудаков», которая чаще всего является слуховой. В этой парадигме субъект должен реагировать только на редкий целевой стимул, а не на частый стандартный стимул. Амплитуда ответа P300 пропорциональна количеству ресурсов внимания, выделяемых задаче, и степени необходимой обработки информации, в то время как задержка считается мерой скорости классификации стимулов, не связанной со временем поведенческой реакции ».

Обработка и анализ BCI

Вам, читатель, может показаться, что в этой статье я не касался напрямую интерфейсов мозг-компьютер. Где бионические руки, чипы для чтения мыслей и устройства нейромодуляции при припадках? Ну они наверху. BCI похожи на компьютер; а что такое комп? Это не единичное устройство: это транзисторы, жесткие диски, вентиляторы, мониторы и т. Д. Компьютер - это совокупность различных технологий, работающих вместе. (BCI ничем не отличаются, но они, возможно, более сложны, поскольку требуют пересечения нейробиологии и инженерии.) Многие из этих различных технологий включают те, о которых говорилось выше.

BCI используют данные, полученные с помощью какой-либо технологии - будь то ЭЭГ, фМРТ, ЭКоГ или что-то еще - и различные методы машинного обучения и анализа данных, чтобы понять полученную информацию. Мы рассмотрели первое достаточно подробно, но второе еще предстоит обсудить.

Информация при ее получении очень мало значит, ее нужно переводить. Этот процесс перевода называется предварительной обработкой. После предварительной обработки информации мы можем извлечь полезную информацию, необходимую для выполнения задачи. Подобно тому, как профессора в университете предоставляют большой объем информации только для тестирования небольшой ее части. Лучшие ученики сосредоточатся на этой небольшой части, чтобы лучше подготовиться. Этот процесс называется извлечением признаков. Возможно, исследователи хотели использовать моргание пациента с синдромом запертости в качестве средства общения (помимо да и нет). Необходимо собрать данные и извлечь необходимую информацию для дальнейшего анализа. Этот дальнейший анализ представляет собой аспект BCI, связанный с машинным обучением.

Необходимые данные должны быть классифицированы, чтобы дать какой-то ответ. Возможно, пациент держит глаза закрытыми в течение 3 секунд, а затем через секунду моргает, что сигнализирует о «N». Это может сопровождаться тремя периодами продолжительных миганий, которые сигнализируют о «O». Эта информация может быть напрямую передана на компьютер, который создает сообщения от пациента для чтения окружающими.

Это довольно поверхностный обзор возможностей BCI, но все приложения по-прежнему следуют одной и той же базовой схеме.

В заключение этой статьи я хотел бы вкратце остановиться на некоторых терминах, которые мне хотелось бы знать, прежде чем я начну погружаться в BCI. Эти термины в меньшей степени основаны на медицине и в большей степени связаны с технологиями / машинным обучением, используемыми с BCI.

Эпохи

Эпоха делит данные на сегменты данных в зависимости от интересующего периода времени. Эпоха используется в различных областях науки о данных - не только в нейробиологии.

  • [канал * время] → [канал * время * эпохи] = несколько сегментов для анализа

Фильтры

Фильтрация ЭЭГ - это основной этап предварительной обработки, который используется для фильтрации ненужных частот для анализа данных. Для данных ЭЭГ можно использовать разные типы фильтров, но есть четыре критических:

  1. Низкий проход: удаляются высокие частоты
  2. Высокий проход: удалены низкие частоты
  3. Полоса пропускания: объединяет фильтры низких и высоких частот, удерживая частоты, которые находятся в пределах верхнего и нижнего предела, и удаляя те, которые не
  4. Ремешок (также известный как Notch): удаляет все частоты в определенном диапазоне. Напротив полосы пропускания

Как и в случае с эпохами, фильтрация не является уникальной особенностью нейробиологии и применяется ко многим различным областям, которые полагаются на науку о данных.

Даунсэмплинг

Понижение частоты дискретизации - это распространенный метод анализа данных, используемый для уменьшения количества используемых образцов при сохранении необходимой информации.

  • Строгая даунсэмплинг: сохранение каждой n-й выборки (например, каждой второй, третьей, десятой и т. Д.)

Реферирование

Значения напряжения ЭЭГ, записанные с каждого электрода, относятся к значениям напряжения от электродов сравнения. Замена электродов сравнения после записи называется повторным реферированием.

Общие варианты ссылок включают:

  • Мастоиды (за ухом)
  • Среднее значение двух мочек ушей
  • Среднее значение всех электродов (также известное как общий средний эталон)
  • Cz (центральный электрод) только при поиске активности вдали от Cz

Вклады сигналов и корреляция артефактов

Разложение по источникам. Разберите различные составляющие измеряемого сигнала.

Локализация источника: после разделения сигналов их можно локализовать, подгоняя их к фиксированным колеблющимся диполям → подгонка диполя

Разделение источников: если два независимых сигнала статистически независимы, можно разделить вклады, которые не предсказываются друг относительно друга (статистически независимы).

  • Анализ главных компонентов (PCA): метод уменьшения размерности больших наборов данных с сохранением как можно большей вариативности (статистической информации).

Завершение 🧠 🖥

Эта статья довольно длинная и техническая. Многие слова могут быть новыми и звучать сложными; чтобы сократить статью, я убрал ненужную «ерунду», но при этом могло показаться, что вас засыпали лекарством, за что я приношу свои извинения. Надеюсь, некоторые из этих выводов позволят вам вспомнить предыдущую информацию и лучше понять эту статью:

  • Интерфейсы мозг-компьютер (BCI) - это развивающаяся технология, которая соединяет человеческий мозг с компьютером или машиной (BMI) и транслирует сигналы из мозга, чтобы компьютер мог использовать их в качестве входных данных для задачи.
  • Нейроны являются функциональной единицей мозга и состоят из тела клетки (сомы), дендритов и аксона.
  • Нейротрансмиттеры - это химические мессенджеры, которые позволяют нейронам посылать сигналы друг другу.
  • Потенциал действия срабатывает, когда мембранный потенциал нейрона достигает определенного порога (обычно около -55 мВ).
  • Во время потенциала действия ионы натрия перемещаются в нейрон, а ионы калия выходят наружу, что вызывает деполяризацию и реполяризацию нейрона соответственно.
  • Когда ионы входят в нейроны и выходят из них, они проходят через потенциалзависимые ионные каналы.
  • Это различные методы нейровизуализации, которые можно разделить на две группы: электрофизиологические и метаболические.
  • Электрофизиологическая нейровизуализация напрямую измеряет электрическую активность нейронов. Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) и магнитоэнцефалограмма (МЭГ) - два основных примера. Электрокортикограмма (ЭКоГ) - еще один метод, который становится все более широко используемым, но является инвазивным.
  • Метаболическая нейровизуализация косвенно измеряет электрическую активность мозга. Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS) - все это примеры этого типа нейровизуализации.
  • Временное разрешение - это точность измерения записанных событий по отношению ко времени.
  • Пространственное разрешение - это точность измерений записанных событий по отношению к пространству, в котором они происходят.
  • ЭЭГ имеет относительно хорошее временное разрешение, но плохое пространственное разрешение.
  • ФМРТ имеет относительно хорошее пространственное разрешение, но плохое временное разрешение
  • ФМРТ полагается на сигнал, зависящий от оксигенации крови (жирный шрифт). Это обмен оксигенированной крови с деоксигенированной кровью в ответ на нервную активацию (гемодинамический ответ на нервное событие).
  • ЭЭГ основывается на потенциалах внеклеточного электрического поля, генерируемых возбуждающими постсинаптическими потенциалами (ВПСП) и тормозящими постсинаптическими потенциалами (IPSP).
  • Система International 10–20 используется во всем мире для размещения электродов с ЭЭГ.
  • Машинное обучение наряду с другими методами обработки данных (эпохи, фильтры, понижающая дискретизация, повторные ссылки) используется с ранее упомянутыми технологиями и базовой биологией для создания BCI.
  • BCI похожи на другие компьютеры или машины, для функционирования которых требуется пересечение множества различных областей технологий.

Это все еще большой объем информации, которую нужно обработать, но если есть что из этого вынести, так это то, что BCI изменят образ жизни людей - от бионики к контролю над разумом - и они становятся заметнее с каждым днем.