Minnesota Üniversitesi ile işbirliği içinde Carnegie Mellon Üniversitesi'nden bir araştırma ekibi, cerrahi işlem gerektirmeyen (non-invasive), beyin implantı olmadan robotik cihaz kontrolü alanında bir çığır açtı. Araştırmacılar, non-invazif bir beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) kullanarak bir bilgisayar imlecini sürekli olarak izleme ve takip etme yeteneği sergileyen, şimdiye kadarki ilk başarılı zihin kontrollü robotik kolu geliştirdiler.

 

 

Robotik cihazlar, non-invazif bir şekilde sadece düşünceler kullanılarak kontrol edilebilecek ve geniş uygulamalara sahip olacak. Bu cihazlar özellikle felçli hastaların ve hareket bozukluğu olanların yaşamlarına fayda sağlayacaktır.

BCI'ların, yalnızca beyin implantlarından algılanan sinyalleri kullanarak robotik cihazları kontrol etmede iyi performans gösterdiği bilinmektedir. Robotik cihazlar yüksek hassasiyetle kontrol edilebildiğinde çeşitli günlük görevleri tamamlamak için kullanılabilirler. Ancak şimdiye kadar robotik kolları sürekli olarak kontrol etmede başarılı olan BCI'lar invazif beyin implantları kullandı. Bu implantların doğru bir şekilde kurulması ve çalıştırılması için önemli miktarda tıbbi ve cerrahi uzmanlık gerekir; maliyet ve deneklere yönelik potansiyel risklerden bahsetmeye bile gerek yok. Bu nedenle kullanımları sadece birkaç klinik vaka ile sınırlandırılmıştır.

 

 

BCI araştırmasında, felçli hastaların kendi düşüncelerini kullanarak çevrelerini veya robotik uzuvlarını kontrol etmelerine izin verecek daha az invazif veya hatta tamamen non-invazif bir teknoloji geliştirmek büyük bir zorluktur. Bu tür non-invazif BCI teknolojisi başarılı olursa, bu kadar çok ihtiyaç duyulan teknoloji çok sayıda hastaya ve hatta potansiyel olarak genel popülasyona ulaşacaktır.

Bununla birlikte, beyin implantları yerine non-invazif harici algılama kullanan BCI'lar, daha düşük çözünürlüğe ve daha az hassas kontrole yol açan daha kötü sinyaller alır. Bu nedenle bir robotik kolu kontrol etmek için yalnızca beyni kullanırken non-invazif bir BCI, implante edilmiş cihazların kullanımına dayanamaz. Buna rağmen BCI araştırmacıları, her gün her yerde hastalara yardımcı olabilecek daha az veya non-invazif bir teknoloji yapımına odaklanarak hızla ilerlediler.

 

 

Carnegie Mellon Üniversitesi'nde bölüm başkanı ve biyomedikal mühendisliği profesörü olan Bin He, her önemli keşifle beraber bu hedefe ulaşma yolunda ilerliyor. "Beyin implantları kullanan zihin kontrollü robotik cihazlarda büyük ilerlemeler kaydedildi. Bu mükemmel bir bilim" diyen He, "Ama non-invazif nihai hedeftir. Nöral kod çözmedeki ilerlemeler ve invazif olmayan robotik kol kontrolünün pratik faydası, invazif olmayan nörorobotiklerin nihai gelişimi üzerinde önemli etkilere sahip olacaktır." diye ekliyor.

Yeni algılama ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan He ve laboratuvarı, beynin derinliklerindeki sinyallere erişerek robotik bir kol üzerinde yüksek çözünürlüklü bir kontrol elde etti. Non-invazif nörogörüntüleme ve yeni bir sürekli takip paradigması ile He, EEG (Elektroensefalografi) tabanlı nöral kod çözmeyi önemli ölçüde iyileştirmeye ve gerçek zamanlı sürekli 2D robotik cihaz kontrolünü kolaylaştırmaya yol açan gürültülü EEG sinyallerinin üstesinden geliyor.

Araştırma ekibi, bir bilgisayar ekranında imleci izleyen bir robotik kolu kontrol etmek için non-invazif bir BCI kullanarak, insan deneklerde artık robotik bir kolun imleci sürekli olarak takip edebildiğini gösterdi. İnsanlar tarafından non-invazif bir şekilde kontrol edilen robotik kollar daha önce hareket eden bir imleci sarsıntılı, ayrık hareketlerle takip ederken -sanki robotik kol beynin komutlarına yetişmeye çalışıyormuş gibi- şimdi kol imleci pürüzsüz, sürekli olarak anında takip ediyor.

 

 

Science Robotics'te yayınlanan bir makalede ekip, EEG kaynak görüntüleme yoluyla non-invazif nöral verilerin uzamsal çözünürlüğünün yanı sıra kullanıcı katılımını ve egzersizini artırarak BCI'nın "beyin" ve "bilgisayar" bileşenlerini ele alan ve geliştiren yeni bir çerçeve oluşturdu. 

"Non-invazif nörogörüntüleme, robotik cihaz kontrolü için sürekli nöral izlemeyi geliştirir" başlıklı makale, ekibin bu sorunu çözmeye yönelik benzersiz yaklaşımının, BCI öğrenmeyi yalnızca geleneksel merkezden çıkışlı görevler için yaklaşık %60 oranında artırmakla kalmayıp, aynı zamanda bir bilgisayarın sürekli izlenmesini de geliştirdiğini ve imleci %500'den fazla kaydırdığını gösteriyor. Bin He, "Bu çalışma, bir gün akıllı telefonlar gibi herkese yardımcı olan yaygın bir yardımcı teknoloji haline gelebilecek bir teknoloji olan non-invazif beyin-bilgisayar arayüzlerinde önemli bir adımı temsil ediyor." diyerek bu gelişmenin öneminden bahsetmiştir.

Bu teknoloji ayrıca insanların çevreleriyle etkileşime girmesine ve çevrelerini kontrol etmesine olanak tanıyan cihazların güvenli, non-invazif zihin kontrolü sunarak çeşitli insanlara yardımcı olabilecek uygulamalara da sahiptir. Teknoloji, bugüne kadar, sanal cihaz kontrolü ve sürekli takip için bir robotik kolun kontrolü de dahil olmak üzere, 68 sağlıklı insan denekte test edildi (her denek için 10 seansa kadar). Teknoloji doğrudan hastalara uygulanabilir ve ekip yakın gelecekte klinik denemeler yapmayı planlıyor. Bin He, "Non-invazif sinyallerin kullanılmasıyla ilgili teknik zorluklara rağmen bu güvenli ve ekonomik teknolojiyi bundan yararlanabilecek insanlara ulaştırmaya tamamen kararlıyız." diyor.

 

 

KAYNAKÇA

https://engineering.cmu.edu/news-events/news/2019/06/20-he-sci-robotics.html

C. Pandarinath, P. Nuyujukian, C. H. Blabe, B. L. Sorice, J. Saab, F. R. Willett, L. R. Hochberg, K. V. Shenoy, J. M. Henderson, High performance communication by people with paralysis using an intracortical brain-computer interface. eLife 6, e18554 (2017).

U. Chaudhary, B. Xia, S. Silvoni, L. G. Cohen, N. Birbaumer, Brain–computer interface–based communication in the completely locked-in State. PLOS Biol. 15, e1002593 (2017).