Способность двигаться таким пациентам могли бы вернуть протезы, управляемые силой мысли, которые считывали бы двигательные сигналы из мозга. Для разработки таких устройств необходимо найти чёткое и однозначное соответствие между конкретным движением и тем, что происходит в мозговых нейронах.
Как известно, электрическая активность мозга складывается в волны разной частоты. В зависимости от диапазона частот различают альфа-ритм, бета-ритм, тета-ритм, мю-ритм и прочие. В различных ситуациях может доминировать тот или иной тип. Например, расслабленное состояние связывают с доминированием альфа-ритма, а во сне сильнее всего дельта-волны. Ритмы мозга регистрируют с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Для ЭЭГ не нужно дорогостоящего оборудования и сложных манипуляций, однако аппарат ЭЭГ одновременно улавливает импульсы от многих групп нейронов, расположенных вблизи датчика. Эти импульсы имеют разные частоты и в совокупности создают шум, затрудняющий расшифровку результатов. Поэтому, если мы хотим с помощью ЭЭГ найти соответствие между движением и активностью мозга, нужно что-то с этим шумом сделать.
Однако сотрудники казанского Университета Иннополис вместе с коллегами из Германии сумели найти момент в работе нейронов, когда хаос в ЭЭГ снижается. Кроме альфа-волн, которые доминируют в покое, есть ещё одни ритмы, которые можно наблюдать, когда человек не двигается – это мю-ритмы. Когда мы совершаем какое-то движение, блокируется часть нейронов, генерирующих мю-ритмы. Исследователи предположили, что одновременно будет снижаться и уровень хаотичности сигналов от нейронов моторной коры головного мозга, которая контролирует движения. И тогда импульсы нейронов станут более упорядоченными, что будет видно в ЭЭГ.
Для проверки гипотезы пригласили здоровых добровольцев, которые должны были поочерёдно сжимать левую и правую руки. В статье в Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science говорится, что хаотичность в ЭЭГ действительно заметно снижалась. Более того, в ЭЭГ удалось различить сигналы, которые возникают в начале движения, и даже различить сигналы, соответствующие движениям левой и правой рук. Любопытно, что при анализе данных ЭЭГ использовали математический аппарат, широко используемый в исследованиях климата, так что в этой, казалось бы, сугубо нейробиологической работе активно участвовали специалисты-климатологи.
Возможно, в дальнейшем с помощью ЭЭГ можно будет классифицировать самые разные движения человека, что, в свою очередь, поможет создать те самые умные протезы, управляемые силой мысли.
Ссылка на источник
Journal information