jueves, 9 de abril de 2015

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Neuroprótesis inteligentes imitan el control motor natural

09/04/2015 - E.P.

Como ejemplo de los nuevos tipos de neuroprótesis hay que destacar una silla de ruedas controlada por el cerebro

Los neurocientíficos se están inspirando en el control motor natural para diseñar nuevos dispositivos protésicos que puedan sustituir mejor la función del miembro. En un nuevo trabajo, un equipo de científicos ha probado una gama de dispositivos controlados por el cerebro, desde sillas de ruedas a robots y miembros avanzados, que funcionan con sus usuarios para realizar tareas de forma inteligente.
Estos dispositivos neuroprotésicos decodifican señales cerebrales para determinar las acciones que sus usuarios quieren hacer y luego usar la robótica avanzada para hacer el trabajo de la médula espinal en la orquestación de los movimientos. El uso del control compartido "permite a los usuarios realizar tareas complejas", dice José del R. Millán, quien presentó el nuevo trabajo en la conferencia de la Sociedad de Neurociencia Cognitiva (SNC) que se celebra en San Francisco, California, Estados Unidos.
Millán, investigador en el Instituto Federal de Tecnología en Lausanne, Suiza, comenzó su carrera diseñando robots autónomos que podían aprender de sus propias experiencias. Luego, se interesó en que estos robots ayuden a las personas con discapacidad en una "forma muy natural, directa e intuitiva", dice.
"¿Y qué es más directo que la decodificación de la intención de las señales cerebrales del usuario?", se pregunta Millán, quien comenzó a trabajar en "interfaces cerebro-ordenador" (BCIs), diseñando dispositivos que utilizan la propia actividad cerebral de las personas para restaurar el agarre con la mano y la locomoción o proporcionar movilidad mediante sillas de ruedas o robots de telepresencia.
"Las prótesis y robots que nuestro BCI controlan son inteligentes, ya que pueden interpretar muchos detalles de bajo nivel que no necesariamente están codificados en las órdenes mentales", detalla. Es importante destacar que también trabajan de forma autónoma si los usuarios no quieren cambiar su comportamiento. Esta función refleja cómo las áreas profundas del cerebro, la médula espinal y el sistema musculoesquelético trabajan juntos en muchas tareas rutinarias, lo que permite a nuestros cuerpos hacer tareas sencillas, mientras centramos nuestra atención en otra parte.
En su último trabajo y de sus colegas, estos investigadores probaron una variedad de dispositivos controlados por el cerebro en personas con discapacidad motora, en algunos casos muy graves. Los participantes completaron con éxito tareas que van desde la escritura a la navegación en niveles de rendimiento similares a grupos de control sanos.
Los individuos manejaban los dispositivos de forma voluntaria y espontáneamente modulando la actividad eléctrica del cerebro, llamada EEG, para dar órdenes. EEG tiene la ventaja de que se puede registrar de forma no invasiva a través de las sondas en el cuero cabelludo, en lugar de requerir cirugía o maquinaria sofisticada. "También proporciona una visión global de nuestros patrones cerebrales, lo que es necesario para decodificar toda la variedad de correlaciones neuronales que queremos explotar", explica Millán.
Los participantes necesitaron un relativamente corto periodo de formación de no más de nueve sesiones antes de ser capaces de manejar los dispositivos. Y esos robots de telepresencia pudieron navegar con éxito a través de ambientes que nunca habían visitado. La clave de su éxito, según Millán, fue el concepto de control compartido, con ayuda de capacidades sensoriales de los robots para interpretar los comandos de los usuarios en su contexto.
El BCI procesa intenciones y toma de decisiones principalmente de la corteza cerebral de los usuarios, pero Millán señala que muchos elementos de los movimientos se manejan en el tronco cerebral y la médula espinal. Al diseñar el dispositivo inteligente para controlar los movimientos de nivel inferior en concierto con la actividad cerebral de nivel superior de la BCI, las neuroprótesis se acercan más al control del motor natural. "Nuestro objetivo es interactuar con estas neuroprótesis como si fueran nuestro nuevo cuerpo, utilizando las mismas señales y los principios que controlan los músculos de los nervios", dice este experto.
Como ejemplo de los nuevos tipos de neuroprótesis, apunta a una silla de ruedas controlada por el cerebro que él y colegas diseñaron y publicaron un artículo el año pasado, que sus usuarios pueden manejar de forma fiable y segura durante largos periodos de tiempo, como resultado del sistema de control compartido que reduce la carga de trabajo cognitivo. Las sillas de ruedas se encuentran actualmente en fase de evaluación para asegurar que funcionarán en las condiciones de la vida diaria para un gran número de personas con discapacidades motoras.
Dos de los mayores retos de las neuroprótesis es hallar nuevas interfaces físicas, además de EEG, que pueden funcionar de manera permanente y durante largos periodos de tiempo, además de un gran abastecimiento de retroalimentación sensorial. "Esta información sensorial hará que los usuarios sientan la neuroprótesis y el medio ambiente, lo que es esencial para promover la acción y la propiedad de la prótesis por parte del usuario", dice Millán.
"El tercer reto importante es el que está en el núcleo de la neurociencia cognitiva: debemos decodificar e integrar en el control de la prótesis información en bluce sobre los procesos de percepción cognitiva del usuario que son cruciales para la interacción voluntaria", dice. Estos procesos incluyen la conciencia de los errores cometidos por el dispositivo, la anticipación de los puntos de decisión críticos y lapsos de atención.
"Los futuros robots, neuroprótesis y exoesqueletos controlados a través de un BCI serán fuertemente acoplados con el usuario de tal manera que el sistema resultante pueda sustituir y restaurar las funciones de las extremidades deterioradas porque serán controlados por las mismas señales neuronales que sus contrapartes naturales", augura este experto.

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