Разработки в области мозг-машинного интерфейса – актуальное и одно из стратегических научных направлений ученых Саратовского государственного медицинского университета им. В.И. Разумовского.
Работа над данным научным направлением в области математического моделирования нейронных ансамблей головного мозга учеными Саратовского медуниверситета ведётся совместно с коллегами из университета Иннополис и объединенным научным коллективом из Китайской Народной Республики.
Проводимые исследования получают высокую оценку со стороны федеральных экспертов, поддержку Российского научного фонда в рамках Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими, в том числе молодыми учеными России.
Одним из таких ученых является доцент Саратовского государственного медицинского университета им. В.И. Разумовского, старший научный сотрудник НИИ кардиологии СГМУ, доктор физико-математических наук Анастасия Руннова. Её интересуют механизмы повышения внимания человека, закономерности активности головного мозга при длительной когнитивной нагрузке. Исследования молодого ученого СГМУ поддержаны грантом Президента РФ.
Последние 10 лет Анастасия Руннова работает в области создания методов и алгоритмов обработки сложных сигналов, применяя их к анализу активности головного мозга человека. В рамках проекта в рамках проекта, поддержанного грантом Президента РФ (МД-645.2020.9), коллектив СГМУ под её руководством занимается разработкой интерфейса на базе электроэнцефалографа – прибора поверхностной регистрации электрической активности мозга (ЭЭГ). В медицине этот прибор используется для определения типа и места локализации эпилептической активности мозга. Записи ЭЭГ представляют собой сложные сигналы с непрерывным изменением частот и амплитуды, зашумленные различными другими физиологическими процессами организма и техническими шумами. Сегодня на основе анализа ЭЭГ учёные могут распознать объекты, которые видит испытуемый, его психофизиологические состояния, его чувства, эмоции, положение тела и даже мелкие движения пальцев рук. Для этого цифровые ЭЭГ-сигналы поступают на многоступенчатый математический анализ, реализованный в виде автоматических программных комплексов на компьютерах.
Мозг-машинный интерфейс, разрабатываемый и испытываемый коллективом СГМУ, относится к классу так называемых «пассивных» интерфейсов. Активный нейроинтерфейс основан на осознанном обучении его оператора пользованием этим устройством. Человек должен научиться воспроизводить разумом определенные команды – например, похожим образом воображать движение правой рукой. И только после длительного процесса обучения оператора машинное устройство сможет распознавать команду оператора. Более того, обычно отдавать команды оператор может не в произвольное время, а только специальным образом «предупреждая» устройство об начале команды.
Пассивный интерфейс основан на более сложном и перспективном подходе к анализу активности мозга. Это устройство непрерывно следит за ЭЭГ-активностью оператора и, соответственно, делает выводы об определенных параметрах его состояния. Такие интерфейсы, конечно, необычайно интересны для фундаментальных исследований, ведь объективный независимый от человека анализ изменения его состояния – давняя мечта неврологов, нейропсихологов, социологов и других специалистов, исследующих человека. Однако, у подобных разработок существует и крайне важный прикладной аспект. Пассивные нейроинтерфейсы могут помочь отслеживать состояние сосредоточенности операторов при управлении различными опасными техническими устройствами (от автомобиля и самолета до АЭС). Подобный интерфейс не даст заснуть, отвлечься от приборов и сможет определить внезапное нарушение нормального состояния оператора. Кроме того, подобный интерфейс в перспективе сможет распознавать развитие неврологических заболеваний и даже в нужные моменты автоматически вводить критически нужное лекарство. Именно пассивный интерфейс показывают в популярных научно-фантастических фильмах как устройства будущего, угадывающие желания человека, индивидуально настраивающие умные дома и оптимальную среду для лучшей работы человека.
Сегодня мировая нейронаука активно работает над созданием математических и программных основ таких интерфейсов. Количество мировых научных публикаций WoS\Scopus по теме «passive BCI» только за 2019 – 2020 годы превышает 2 тысячи. СГМУ входит в число центров таких разработок, успешно объединяя новейшие компьютерные методы нелинейной динамики и искусственного интеллекта и фундаментальные медицинские основы функционирования головного мозга. В проекте под руководством Анастасии Рунновой проводится поиск индивидуальных маркеров активности головного мозга и практическая адаптация выявленных закономерностей в виде нейроинтерфейсного устройства. Группа исследователей использует при построении мозг-машинных интерфейсов такие методы, как пространственный частотно-временной анализ ЭЭГ, оценка синхронизации и корреляций между различными зонами активности головного мозга, а также сетевое моделирование.
«Реализуемые нашими учеными проекты создают фундаментальную основу для последующей разработки инновационных технологий в неврологии и нейрореабилитации, а также являются стратегической основой для реализации в университете не только научных, но и образовательных программ мирового уровня», — подчеркивает ректор СГМУ, заслуженный врач РФ, д-р мед. наук, профессор Владимир Попков.
