Квазидвижения в гибридном интерфейсе глаз–мозг–компьютер: первое исследование в реальном времени
Авторы
Ю. Г. Шевцова¹,², А. С. Яшин²,³, Е. П. Свирин², А. Н. Васильев¹,², С. Л. Шишкин²
(¹ МГУ им. М. В. Ломоносова, ² МЭЗ-центр МГППУ, ³ НИЦ «Курчатовский институт»)
Введение
Интерфейсы мозг–компьютер (ИМК) позволяют управлять внешними устройствами по паттернам мозговой активности. Один из стандартных подходов — представление движений, но эта «внутренняя» задача конкурирует с реальным взаимодействием. Авторы предложили использовать квазидвижения (минимализированные движения, почти незаметные внешне) как альтернативу для гибридного интерфейса «глаз–мозг–компьютер».
Методы
• Участники: 18 здоровых испытуемых.
• Дизайн: каждый выполнял реальные движения (ПД) и квазидвижения (КД).
• Задача: игра AstroSync — управление взглядом и мозговой активностью для сбора мини-звёзд на игровом поле.
• Оборудование:
• ЭЭГ: EyeLink 1000 Plus + 500 Гц ЭЭГ/ЭОГ (64 канала).
• Блоки: обучение, калибровка, игра в трёх режимах (ПД и КД).
• Классификация: Common Spatial Patterns (CSP) + линейный классификатор, онлайн-классификация в реальном времени.
Основные результаты
1. Классификация ЭЭГ-паттернов
• Пространственная фильтрация показала чёткое различие между ПД и КД.
• Средняя точность распознавания выполнения сенсомоторной задачи в ходе взаимодействия оставалась высокой и стабильной.
2. Успешность управления
• В режиме квазидвижений (КД) участники показали сопоставимую или даже чуть лучшую эффективность управления по сравнению с реальными движениями (ПД).
• Субъективно КД воспринимались как более комфортные.
3. Сенсомоторные задачи и опросники
• Участники отмечали, что КД требуют больше концентрации, но позволяют лучше сосредоточиться на визуальной задаче.
• Квазидвижения не мешали реальному зрительному контролю.
Заключение
Впервые продемонстрирована возможность применения квазидвижений в ИМК с обратной связью в реальном времени.
Квазидвижения (КД) позволяют успешно управлять гибридным интерфейсом, при этом субъективно комфортнее и не требуют заметных физических движений.
Преимущества КД:
• Меньшая мышечная активность.
• Лучшая совместимость с одновременным зрительным контролем.
• Потенциал для клинического применения и длительного использования.
Перспективы: улучшение инструкций, расширение тренинга, клинические исследования.
Вывод исследования: Квазидвижения — перспективный новый подход для создания более удобных и естественных гибридных мозг-компьютерных интерфейсов, особенно в задачах, где важна одновременная зрительная и мозговая активность.
Постер подтверждает, что КД могут стать полноценной альтернативой классическим представлениям движений в реальном времени.
Авторы
Ю. Г. Шевцова¹,², А. С. Яшин²,³, Е. П. Свирин², А. Н. Васильев¹,², С. Л. Шишкин²
(¹ МГУ им. М. В. Ломоносова, ² МЭЗ-центр МГППУ, ³ НИЦ «Курчатовский институт»)
Введение
Интерфейсы мозг–компьютер (ИМК) позволяют управлять внешними устройствами по паттернам мозговой активности. Один из стандартных подходов — представление движений, но эта «внутренняя» задача конкурирует с реальным взаимодействием. Авторы предложили использовать квазидвижения (минимализированные движения, почти незаметные внешне) как альтернативу для гибридного интерфейса «глаз–мозг–компьютер».
Методы
• Участники: 18 здоровых испытуемых.
• Дизайн: каждый выполнял реальные движения (ПД) и квазидвижения (КД).
• Задача: игра AstroSync — управление взглядом и мозговой активностью для сбора мини-звёзд на игровом поле.
• Оборудование:
• ЭЭГ: EyeLink 1000 Plus + 500 Гц ЭЭГ/ЭОГ (64 канала).
• Блоки: обучение, калибровка, игра в трёх режимах (ПД и КД).
• Классификация: Common Spatial Patterns (CSP) + линейный классификатор, онлайн-классификация в реальном времени.
Основные результаты
1. Классификация ЭЭГ-паттернов
• Пространственная фильтрация показала чёткое различие между ПД и КД.
• Средняя точность распознавания выполнения сенсомоторной задачи в ходе взаимодействия оставалась высокой и стабильной.
2. Успешность управления
• В режиме квазидвижений (КД) участники показали сопоставимую или даже чуть лучшую эффективность управления по сравнению с реальными движениями (ПД).
• Субъективно КД воспринимались как более комфортные.
3. Сенсомоторные задачи и опросники
• Участники отмечали, что КД требуют больше концентрации, но позволяют лучше сосредоточиться на визуальной задаче.
• Квазидвижения не мешали реальному зрительному контролю.
Заключение
Впервые продемонстрирована возможность применения квазидвижений в ИМК с обратной связью в реальном времени.
Квазидвижения (КД) позволяют успешно управлять гибридным интерфейсом, при этом субъективно комфортнее и не требуют заметных физических движений.
Преимущества КД:
• Меньшая мышечная активность.
• Лучшая совместимость с одновременным зрительным контролем.
• Потенциал для клинического применения и длительного использования.
Перспективы: улучшение инструкций, расширение тренинга, клинические исследования.
Вывод исследования: Квазидвижения — перспективный новый подход для создания более удобных и естественных гибридных мозг-компьютерных интерфейсов, особенно в задачах, где важна одновременная зрительная и мозговая активность.
Постер подтверждает, что КД могут стать полноценной альтернативой классическим представлениям движений в реальном времени.
🔥1
Фундаментальная основа и экспериментальный контур бинарных неинвазивных интерфейсов «мозг-компьютер» типа «Да-Нет»
Авторы:
Тимофей Дмитриевич Пономарёв¹², Александр Яковлевич Каплан¹
¹ Лаборатория нейрофизиологии и нейрокомпьютерных интерфейсов МГУ им. М.В. Ломоносова
² Отдел междисциплинарных исследований когнитивных процессов МГУ им. М.В. Ломоносова
Конференция: IX Международная конференция «Интерфейс мозг-компьютер 2026: Наука и практика», 21–22 мая 2026 г., Самара, Россия.
1. Аннотация
Разработка неинвазивных интерфейсов «мозг-компьютер» (ИМК) для бинарных команд «Да/Нет» — важное направление для коммуникации с людьми, находящимися в состоянии нарушенного сознания. Существующие решения обычно требуют длительного обучения или сложной ментальной активности. Авторы поставили цель создать экспериментальный контур и фундаментальную основу бинарных ИМК на основе естественных предикторов согласия и несогласия человека.
2. Методы
Проведены две серии экспериментов с участием 50 здоровых добровольцев (средний возраст 24 года).
Регистрировалась ЭЭГ с помощью 48 и 128 канальных Ag/AgCl электродов (NVX-52 и NVX-136).
Разработан экспериментальный контур, включающий два типа задач:
• Область I — мысленный ответ на простой однозначный бинарный вопрос («Да» или «Нет»).
• Область II — восприятие заранее подготовленной «догадки» системы о предполагаемом ответе.
В каждой области оценивались потенциалы, связанные с событиями (ПСС), и проводилась локализация источников ЭЭГ-сигналов.
3. Результаты
Несогласие характеризуется:
• Увеличенной амплитудой компонентов N400 и FRN в области ПСС.
• Повышенной активностью левой латеральной орбитофронтальной коры и правой островковой доли.
На постере представлены:
• Схемы временных последовательностей стимулов (экспериментальный контур).
• Графики усреднённых ЭЭГ-волн для состояний согласия и несогласия в двух областях.
• Карты локализации источников активности мозга.
4. Выводы
• Разработан экспериментальный контур бинарных ИМК, моделирующий согласие/несогласие человека в двух форматах.
• Выявлены нейрофизиологические корреляты (компоненты N400, FRN, специфическая активация орбитофронтальной коры и островковой доли).
• Собран датасет из 50 человек с ЭЭГ-данными в состоянии согласия и несогласия.
5. Список ключевых источников
Приведены 4 основные публикации, включая работы Müller-Putz (2013), Ruf (2013), Nagels-Coune (2020) и собственную статью авторов 2025 года.
Итог работы:
Авторы предлагают перспективную основу для создания быстрых и естественных бинарных нейроинтерфейсов «Да/Нет», которые могут помочь людям с тяжёлыми нарушениями коммуникации. Работа сочетает фундаментальные нейрофизиологические исследования с практическим экспериментальным контуром.
Авторы:
Тимофей Дмитриевич Пономарёв¹², Александр Яковлевич Каплан¹
¹ Лаборатория нейрофизиологии и нейрокомпьютерных интерфейсов МГУ им. М.В. Ломоносова
² Отдел междисциплинарных исследований когнитивных процессов МГУ им. М.В. Ломоносова
Конференция: IX Международная конференция «Интерфейс мозг-компьютер 2026: Наука и практика», 21–22 мая 2026 г., Самара, Россия.
1. Аннотация
Разработка неинвазивных интерфейсов «мозг-компьютер» (ИМК) для бинарных команд «Да/Нет» — важное направление для коммуникации с людьми, находящимися в состоянии нарушенного сознания. Существующие решения обычно требуют длительного обучения или сложной ментальной активности. Авторы поставили цель создать экспериментальный контур и фундаментальную основу бинарных ИМК на основе естественных предикторов согласия и несогласия человека.
2. Методы
Проведены две серии экспериментов с участием 50 здоровых добровольцев (средний возраст 24 года).
Регистрировалась ЭЭГ с помощью 48 и 128 канальных Ag/AgCl электродов (NVX-52 и NVX-136).
Разработан экспериментальный контур, включающий два типа задач:
• Область I — мысленный ответ на простой однозначный бинарный вопрос («Да» или «Нет»).
• Область II — восприятие заранее подготовленной «догадки» системы о предполагаемом ответе.
В каждой области оценивались потенциалы, связанные с событиями (ПСС), и проводилась локализация источников ЭЭГ-сигналов.
3. Результаты
Несогласие характеризуется:
• Увеличенной амплитудой компонентов N400 и FRN в области ПСС.
• Повышенной активностью левой латеральной орбитофронтальной коры и правой островковой доли.
На постере представлены:
• Схемы временных последовательностей стимулов (экспериментальный контур).
• Графики усреднённых ЭЭГ-волн для состояний согласия и несогласия в двух областях.
• Карты локализации источников активности мозга.
4. Выводы
• Разработан экспериментальный контур бинарных ИМК, моделирующий согласие/несогласие человека в двух форматах.
• Выявлены нейрофизиологические корреляты (компоненты N400, FRN, специфическая активация орбитофронтальной коры и островковой доли).
• Собран датасет из 50 человек с ЭЭГ-данными в состоянии согласия и несогласия.
5. Список ключевых источников
Приведены 4 основные публикации, включая работы Müller-Putz (2013), Ruf (2013), Nagels-Coune (2020) и собственную статью авторов 2025 года.
Итог работы:
Авторы предлагают перспективную основу для создания быстрых и естественных бинарных нейроинтерфейсов «Да/Нет», которые могут помочь людям с тяжёлыми нарушениями коммуникации. Работа сочетает фундаментальные нейрофизиологические исследования с практическим экспериментальным контуром.
На постерной сессии конференции «Интерфейс мозг-компьютер 2026» в Самаре российские команды представили работы, где нейротехнологии вплотную подошли к реальным протезам и восстановлению функций.
Один постер от Нейроцентра, МГУ, Моторики и ФЦМН тестировал вибротактильную обратную связь на десяти пилотах бионических рук: месяц использования устройства с вибрацией, измерения взгляда, теста Box and Blocks и опросника показали, что стимуляция слабо влияет на скорость и фиксации глаз, зато улучшает ощущение обучения и социализации, помогая адаптироваться в повседневности.
Следующий от Сколтеха и МГУ фокусируется на оптомиографии — дешёвом оптическом способе считывания мышечной активности кисти с помощью ИК-датчиков. Модель ROCKET с 25 случайными ядрами распознаёт семь жестов с точностью до 98% в реальном времени и задержкой 0,36 секунды, а Dual-Axis Transformer устойчиво работает даже при сдвиге сенсоров, что идеально для надёжного управления бионическими протезами без частой перекалибровки.
Постер из ИППИ РАН с участием 30 пациентов с имплантированными электродами записывал стерео-ЭЭГ и ЭМГ во время наблюдения и управления бионической кистью Max Bionix. Медленные ритмы готовят движение, гамма-активность взрывается при исполнении, бегущие волны видны по каналам, а комбинация мозговых и мышечных сигналов даёт самый точный контроль, раскрывая, как мозг обновляет внутреннюю карту тела при взаимодействии с протезом.
Эти работы подчёркивают практический сдвиг: от лабораторных сигналов к комбинированным системам с ИИ, оптикой и обратной связью, которые уже тестируют на людях и приближают нейропротезы к естественному использованию.
https://bcisamara.org/
Один постер от Нейроцентра, МГУ, Моторики и ФЦМН тестировал вибротактильную обратную связь на десяти пилотах бионических рук: месяц использования устройства с вибрацией, измерения взгляда, теста Box and Blocks и опросника показали, что стимуляция слабо влияет на скорость и фиксации глаз, зато улучшает ощущение обучения и социализации, помогая адаптироваться в повседневности.
Следующий от Сколтеха и МГУ фокусируется на оптомиографии — дешёвом оптическом способе считывания мышечной активности кисти с помощью ИК-датчиков. Модель ROCKET с 25 случайными ядрами распознаёт семь жестов с точностью до 98% в реальном времени и задержкой 0,36 секунды, а Dual-Axis Transformer устойчиво работает даже при сдвиге сенсоров, что идеально для надёжного управления бионическими протезами без частой перекалибровки.
Постер из ИППИ РАН с участием 30 пациентов с имплантированными электродами записывал стерео-ЭЭГ и ЭМГ во время наблюдения и управления бионической кистью Max Bionix. Медленные ритмы готовят движение, гамма-активность взрывается при исполнении, бегущие волны видны по каналам, а комбинация мозговых и мышечных сигналов даёт самый точный контроль, раскрывая, как мозг обновляет внутреннюю карту тела при взаимодействии с протезом.
Эти работы подчёркивают практический сдвиг: от лабораторных сигналов к комбинированным системам с ИИ, оптикой и обратной связью, которые уже тестируют на людях и приближают нейропротезы к естественному использованию.
https://bcisamara.org/
👍2❤1🔥1
Forwarded from Dmitry Anikanov
В первый день, на BCI Samara 2026, слово «сознание» прозвучало один раз (от Паевского)
🔥3😁2🤣1
В 2024-2026 годах российские нейроученые достигли значимых прорывов в области интерфейсов «мозг-компьютер», медицинской диагностики и аппаратного обеспечения.
Ключевым достижением стала работа группы профессора Михаила Лебедева (МГУ и Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова), представленная на bioRxiv в 2026 году. Исследователи разработали подход, который кардинально ускоряет коммуникацию через нейроинтерфейсы P300. Вместо идеального распознавания каждой буквы по ЭЭГ, система допускает ошибки на этапе считывания, а большая языковая модель (ChatGPT, DeepSeek или Grok) автоматически исправляет искажения по контексту. Например, фраза «HT WASHED HIS HAN S WITILTHE THE FRESH WATER» была корректно восстановлена как «HE WASHED HIS HANDS WITH THE FRESH WATER». Это позволяет пациентам с тяжелыми нарушениями речи общаться в десятки раз быстрее, чем раньше.
В апреле 2026 года команда Вадима Грубова (РЭУ им. Плеханова и НМХЦ им. Пирогова) создала «объяснимый» ИИ для анализа ЭЭГ, который не только выявляет эпилептические приступы, но и показывает врачу тепловые карты решений. Это повышает доверие к автоматической диагностике и открывает новые биомаркеры болезней. В области аппаратного обеспечения компания «ХайТэк» выпустила первый российский ускоритель нейросетей с производительностью 960 трлн операций в секунду, поддерживающий запуск более 100 нейросетей одновременно. Инженеры РТУ МИРЭА (включая студента Станислава Карчевского) разработали систему поверхностной электромиографии высокой плотности для точного управления бионическими протезами.
Среди фундаментальных исследований — работа на bioRxiv группы Михаила Манакова, Марины Прокуриной, Екатерины Кулешовой и Аллы Карповой об универсальной геометрии построения последовательностей в префронтальной коре, а также исследование Михаила Кудряшева (Берлинский центр Макса Дельбрюка) о механизмах стрессоустойчивости нейронов голого землекопа. В Сибири команда Алексея Окунева и Анны Нартовой создала нейросеть для автоматического распознавания клеток крови на микроскопических изображениях.
Таким образом, российская нейронаука совершила переход от теории к практическим приложениям: нейрочатам, объяснимой диагностике, отечественным чипам и «умным» протезам.
Ключевым достижением стала работа группы профессора Михаила Лебедева (МГУ и Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова), представленная на bioRxiv в 2026 году. Исследователи разработали подход, который кардинально ускоряет коммуникацию через нейроинтерфейсы P300. Вместо идеального распознавания каждой буквы по ЭЭГ, система допускает ошибки на этапе считывания, а большая языковая модель (ChatGPT, DeepSeek или Grok) автоматически исправляет искажения по контексту. Например, фраза «HT WASHED HIS HAN S WITILTHE THE FRESH WATER» была корректно восстановлена как «HE WASHED HIS HANDS WITH THE FRESH WATER». Это позволяет пациентам с тяжелыми нарушениями речи общаться в десятки раз быстрее, чем раньше.
В апреле 2026 года команда Вадима Грубова (РЭУ им. Плеханова и НМХЦ им. Пирогова) создала «объяснимый» ИИ для анализа ЭЭГ, который не только выявляет эпилептические приступы, но и показывает врачу тепловые карты решений. Это повышает доверие к автоматической диагностике и открывает новые биомаркеры болезней. В области аппаратного обеспечения компания «ХайТэк» выпустила первый российский ускоритель нейросетей с производительностью 960 трлн операций в секунду, поддерживающий запуск более 100 нейросетей одновременно. Инженеры РТУ МИРЭА (включая студента Станислава Карчевского) разработали систему поверхностной электромиографии высокой плотности для точного управления бионическими протезами.
Среди фундаментальных исследований — работа на bioRxiv группы Михаила Манакова, Марины Прокуриной, Екатерины Кулешовой и Аллы Карповой об универсальной геометрии построения последовательностей в префронтальной коре, а также исследование Михаила Кудряшева (Берлинский центр Макса Дельбрюка) о механизмах стрессоустойчивости нейронов голого землекопа. В Сибири команда Алексея Окунева и Анны Нартовой создала нейросеть для автоматического распознавания клеток крови на микроскопических изображениях.
Таким образом, российская нейронаука совершила переход от теории к практическим приложениям: нейрочатам, объяснимой диагностике, отечественным чипам и «умным» протезам.
👍6
Ровно то же самое я сказал сегодня утром на лекции!
https://www.nature.com/articles/d41586-026-01554-0
#plagiarism #плагиат
https://www.nature.com/articles/d41586-026-01554-0
#plagiarism #плагиат
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интеракция на конференции
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Рассказ про секретные технологии секретного предприятия
🔥2
Мы уже писали о Гургене Согояне
https://t.me/augmented_brain/14296
Гурген внёс заметный вклад в целый ряд исследований, представленных на конференции Samara BCI, хотя и не смог лично приехать на мероприятие. Его авторство в этих работах подчёркивает глубокую экспертизу и практическую направленность в области нейротехнологий.
Серия постеров раскрывает интересные направления. Одна работа изучает, как вибротактильная обратная связь и пропорциональное управление влияют на повседневное использование протезов руки. Десять участников с модифицированным устройством «Моторика» проходили тест Box and Blocks, зрительно-моторные задания и опросы в течение месяца. Стимуляция не дала выраженного эффекта, но навыки стабильно улучшались со временем, а простота обучения оказалась связана с социальной адаптацией.
Другая работа посвящена точному декодированию жестов кисти через оптомиографию с применением модели ROCKET. Использовали 16 каналов OMG плюс ЭМГ и сравнили ROCKET с Dual-Axis Transformer. Результат впечатляет: точность до 0,9833 при распознавании семи жестов и задержка всего около 0,36 секунды — это уже реальная основа для бионических протезов в повседневной жизни.
Ещё один постер показывает, как меняется кортикальная ЭЭГ при наблюдении и выполнении жестов бионической кисти. У 30 пациентов с имплантированными электродами зафиксировали сЭЭГ и ЭМГ. В подготовительной фазе преобладают медленные ритмы, а во время движения резко вырастает гамма-активность — ценные данные для развития нейропротезов.
Отдельная работа анализирует ответы мышц руки на чрескожную стимуляцию спинного мозга. У здоровых добровольцев сравнивали проксимальные и дистальные группы мышц: в дистальных латентность длиннее, форма потенциалов сложнее, амплитуда варьирует сильнее.
Интересно выглядит применение большой языковой модели Phi-3.5 для классификации жестов прямо по сырым сигналам оптомиографии. Точность достигает 90 % у здоровых людей и около 70 % у ампутированных, что открывает перспективы для более умных и адаптивных протезов.
Ещё один постер оценивает краткосрочные эффекты неинвазивной стимуляции блуждающего нерва. После транскутанной и магнитной стимуляции измеряли пульс, вариабельность сердечного ритма и ЭЭГ. Особенно эффективно снижала частоту сердцебиений шейная стимуляция.
Остальные постеры продолжают эту тематику: нейростимуляция, имплантаты, анализ ЭЭГ, ЭМГ и OMG-сигналов, интерфейсы мозг-компьютер и протезирование. Каждый содержит чёткий английский заголовок, список авторов, цель исследования, методы, понятные графики, таблицы и конкретные выводы. Изображения качественные, схемы и текст легко читаются. В целом серия получилась информативной, цельной и хорошо отражает современный уровень исследований, в которые Гурген внёс свой вклад.
https://t.me/augmented_brain/14296
Гурген внёс заметный вклад в целый ряд исследований, представленных на конференции Samara BCI, хотя и не смог лично приехать на мероприятие. Его авторство в этих работах подчёркивает глубокую экспертизу и практическую направленность в области нейротехнологий.
Серия постеров раскрывает интересные направления. Одна работа изучает, как вибротактильная обратная связь и пропорциональное управление влияют на повседневное использование протезов руки. Десять участников с модифицированным устройством «Моторика» проходили тест Box and Blocks, зрительно-моторные задания и опросы в течение месяца. Стимуляция не дала выраженного эффекта, но навыки стабильно улучшались со временем, а простота обучения оказалась связана с социальной адаптацией.
Другая работа посвящена точному декодированию жестов кисти через оптомиографию с применением модели ROCKET. Использовали 16 каналов OMG плюс ЭМГ и сравнили ROCKET с Dual-Axis Transformer. Результат впечатляет: точность до 0,9833 при распознавании семи жестов и задержка всего около 0,36 секунды — это уже реальная основа для бионических протезов в повседневной жизни.
Ещё один постер показывает, как меняется кортикальная ЭЭГ при наблюдении и выполнении жестов бионической кисти. У 30 пациентов с имплантированными электродами зафиксировали сЭЭГ и ЭМГ. В подготовительной фазе преобладают медленные ритмы, а во время движения резко вырастает гамма-активность — ценные данные для развития нейропротезов.
Отдельная работа анализирует ответы мышц руки на чрескожную стимуляцию спинного мозга. У здоровых добровольцев сравнивали проксимальные и дистальные группы мышц: в дистальных латентность длиннее, форма потенциалов сложнее, амплитуда варьирует сильнее.
Интересно выглядит применение большой языковой модели Phi-3.5 для классификации жестов прямо по сырым сигналам оптомиографии. Точность достигает 90 % у здоровых людей и около 70 % у ампутированных, что открывает перспективы для более умных и адаптивных протезов.
Ещё один постер оценивает краткосрочные эффекты неинвазивной стимуляции блуждающего нерва. После транскутанной и магнитной стимуляции измеряли пульс, вариабельность сердечного ритма и ЭЭГ. Особенно эффективно снижала частоту сердцебиений шейная стимуляция.
Остальные постеры продолжают эту тематику: нейростимуляция, имплантаты, анализ ЭЭГ, ЭМГ и OMG-сигналов, интерфейсы мозг-компьютер и протезирование. Каждый содержит чёткий английский заголовок, список авторов, цель исследования, методы, понятные графики, таблицы и конкретные выводы. Изображения качественные, схемы и текст легко читаются. В целом серия получилась информативной, цельной и хорошо отражает современный уровень исследований, в которые Гурген внёс свой вклад.
Telegram
Лебедев про мозг
Сегодня, 11 мая, день рождения у талантливого нейрофизиолога Гургена Согояна (Soghoyan) — молодого учёного из Сколтеха, который буквально возвращает людям ощущение утраченных конечностей. Его работа на стыке нейроинженерии и медицины помогает создавать очувствленные…
👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Brendan Allison
В России запущен проект по созданию протезов с подключением к периферической нервной системе. В нём участвуют Сеченовский университет, МИЭТ, МФТИ и компания Моторика Орто.
Сеченовцы занимаются разработкой тонкоплёночных эластичных электродных матриц, которые будут оборачивать нервы в области культи. Эти электроды должны считывать сигналы из нервов, а не через мышцы, как часто делается.
Статья обещает более естественное управление без долгого переобучения, и возможность раздельного контроля пальцев.
В мире уже накоплен опыт по созданию двунаправленных интерфейсов с периферической нервной системой. Cuff-электроды (в том числе тонкоплёночные и высокоплотные) применялись в клинических испытаниях на людях как для стимуляции (восстановление ощущений), так и для записи сигналов. Например, Charkhkar et al. (2018) успешно использовали высокоплотные cuff-электроды у пациентов с ампутациями нижних конечностей для вызывания естественных ощущений. Čvančara et al. (2023) имплантировали тонкоплёночные электроды в median и ulnar нервы трансрадиальных ампутантов, обеспечив сенсорную обратную связь при использовании протезов кисти в течение нескольких месяцев.
Долгосрочная стабильность спиральных cuff-электродов подтверждена работами Christie et al. (2017) — они функционировали до 11 лет.
У ампутантов активность в нерве остаётся даже через много лет после ампутации: люди могут волевым усилием генерировать моторные команды. Исследования Dhillon et al. (2004) и Jia et al. (2007) показали, что в культях сохраняется остаточная моторная и сенсорная активность.
Однако на практике эта концепция оказывается проблематичной. Сигналы в нервах очень слабые (обычно 0,5–2 мкВ), с низким отношением сигнал/шум, сильно загрязняются мышечной активностью и требуют сверхнизкошумящих усилителей. Селективность ограничена: нерв содержит смешанные пучки аксонов, и cuff-электроды плохо различают отдельные движения пальцев.
Для стимуляции тоже есть сложности — нужно точно дозировать токи, чтобы не вызывать боль или повреждение. Долгосрочная стабильность остаётся главной проблемой: хроническое воспаление, образование рубцовой ткани, дегенерация сигналов и потеря рабочих каналов часто происходят уже через несколько месяцев после имплантации. Именно поэтому многие ведущие группы сейчас отходят от чистой записи и стимуляции нерва в пользу гибридных подходов, таких как RPNI (regenerative peripheral nerve interfaces) (Vu et al., 2020).
Таким образом, российский проект — это о разработке электродов для обёртывания нервов. Подобные интерфейсы, в частности тонкоплёночные cuff-электроды, разрабатываются в мире уже двадцать-тридцать лет. Ещё Rodríguez et al. (2000) описывали полиимидные спиральные cuff-электроды, а позже Rijnbeek et al. (2018) в обзоре подчёркивали, что именно cuff-электроды показывают лучшую долговечность. González-González et al. (2018) представляли тонкоплёночные многоэлектродные смягчающиеся cuff-электроды на основе shape memory polymer, которые оборачивают нервы с минимальной воспалительной реакцией. Более свежие работы, такие как Dong et al. (2024) с электрохимически активируемыми мягкими cuff-электродами и Paggi et al. (2024) с мягкими масштабируемыми multi-contact cuff, свидетельствуют о том, что это направление имеет место быть и развивается.
Что касается российского проекта, то предыдущие результаты команды не ясны, нет данных о количестве каналов, качестве сигнала, биосовместимости или сроке службы. В заметке всё описано в будущем времени.
Статья обходит молчанием многие проблемы нейропротезирования: хроническое воспаление вокруг имплантов, дегенерацию нервов, деградацию электродов, инфекции, сложность (невозможность?) декодирования сигналов и вопросы энергопотребления.
Компания Моторика делает отличные миоэлектрические протезы для российского рынка, но переход на инвазивный нейронный интерфейс требует совершенно другого уровня технологий, регуляторики и клинических испытаний.
https://www.gazeta.ru/science/news/2026/05/21/28515757.shtml
Сеченовцы занимаются разработкой тонкоплёночных эластичных электродных матриц, которые будут оборачивать нервы в области культи. Эти электроды должны считывать сигналы из нервов, а не через мышцы, как часто делается.
Статья обещает более естественное управление без долгого переобучения, и возможность раздельного контроля пальцев.
В мире уже накоплен опыт по созданию двунаправленных интерфейсов с периферической нервной системой. Cuff-электроды (в том числе тонкоплёночные и высокоплотные) применялись в клинических испытаниях на людях как для стимуляции (восстановление ощущений), так и для записи сигналов. Например, Charkhkar et al. (2018) успешно использовали высокоплотные cuff-электроды у пациентов с ампутациями нижних конечностей для вызывания естественных ощущений. Čvančara et al. (2023) имплантировали тонкоплёночные электроды в median и ulnar нервы трансрадиальных ампутантов, обеспечив сенсорную обратную связь при использовании протезов кисти в течение нескольких месяцев.
Долгосрочная стабильность спиральных cuff-электродов подтверждена работами Christie et al. (2017) — они функционировали до 11 лет.
У ампутантов активность в нерве остаётся даже через много лет после ампутации: люди могут волевым усилием генерировать моторные команды. Исследования Dhillon et al. (2004) и Jia et al. (2007) показали, что в культях сохраняется остаточная моторная и сенсорная активность.
Однако на практике эта концепция оказывается проблематичной. Сигналы в нервах очень слабые (обычно 0,5–2 мкВ), с низким отношением сигнал/шум, сильно загрязняются мышечной активностью и требуют сверхнизкошумящих усилителей. Селективность ограничена: нерв содержит смешанные пучки аксонов, и cuff-электроды плохо различают отдельные движения пальцев.
Для стимуляции тоже есть сложности — нужно точно дозировать токи, чтобы не вызывать боль или повреждение. Долгосрочная стабильность остаётся главной проблемой: хроническое воспаление, образование рубцовой ткани, дегенерация сигналов и потеря рабочих каналов часто происходят уже через несколько месяцев после имплантации. Именно поэтому многие ведущие группы сейчас отходят от чистой записи и стимуляции нерва в пользу гибридных подходов, таких как RPNI (regenerative peripheral nerve interfaces) (Vu et al., 2020).
Таким образом, российский проект — это о разработке электродов для обёртывания нервов. Подобные интерфейсы, в частности тонкоплёночные cuff-электроды, разрабатываются в мире уже двадцать-тридцать лет. Ещё Rodríguez et al. (2000) описывали полиимидные спиральные cuff-электроды, а позже Rijnbeek et al. (2018) в обзоре подчёркивали, что именно cuff-электроды показывают лучшую долговечность. González-González et al. (2018) представляли тонкоплёночные многоэлектродные смягчающиеся cuff-электроды на основе shape memory polymer, которые оборачивают нервы с минимальной воспалительной реакцией. Более свежие работы, такие как Dong et al. (2024) с электрохимически активируемыми мягкими cuff-электродами и Paggi et al. (2024) с мягкими масштабируемыми multi-contact cuff, свидетельствуют о том, что это направление имеет место быть и развивается.
Что касается российского проекта, то предыдущие результаты команды не ясны, нет данных о количестве каналов, качестве сигнала, биосовместимости или сроке службы. В заметке всё описано в будущем времени.
Статья обходит молчанием многие проблемы нейропротезирования: хроническое воспаление вокруг имплантов, дегенерацию нервов, деградацию электродов, инфекции, сложность (невозможность?) декодирования сигналов и вопросы энергопотребления.
Компания Моторика делает отличные миоэлектрические протезы для российского рынка, но переход на инвазивный нейронный интерфейс требует совершенно другого уровня технологий, регуляторики и клинических испытаний.
https://www.gazeta.ru/science/news/2026/05/21/28515757.shtml
Газета.Ru
В России создадут протезы с прямым подключением к нервной системе
Первый МГМУ: разрабатываются протезы конечностей с подключением к нервной системе
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Лингвистический комментарий Сергея Шишкина
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Дмитрий Прилуцкий