“Penso em mover meus dedos… e as letras aparecem.” eles conseguiram reescrever duas pessoas paralisadas.

“Penso em mover meus dedos… e as letras aparecem.” eles conseguiram reescrever duas pessoas paralisadas.

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A cena se passa sem movimento visível, embora a tela diante dos participantes continue se enchendo de palavras. Duas pessoas paralisadas tentam movimentar os dedos como se estivessem diante de um teclado físico, mas suas mãos não conseguem realizar a ação. Porém, as letras aparecem uma após a outra na tela à sua frente, formando frases e permitindo a troca contínua. Esse resultado, que até recentemente parecia inatingível para quem perdeu completamente o controle dos membros, alcançado com um sistema experimental que interpreta a atividade cerebral relacionada à intenção de escrever e converte-o em texto em tempo real. O desenvolvimento foi apresentado por um grupo de pesquisadores dos Estados Unidos e publicado na revista Neurociência da Naturezaem artigo que revela a possibilidade de restaurar a comunicação escrita com a rapidez e naturalidade de uma pessoa sem deficiência motora.

Os cientistas Matrizes de microeletrodos implantadas no córtex motor de dois participantes com tetraplegia. Um tem esclerose lateral amiotrófica (ELA), a mesma patologia que tem o ex-senador Esteban Bulrich. É uma doença neurodegenerativa que prejudica gradualmente a capacidade de mover o corpo e falar. Outro participante do estudo sofreu uma lesão na medula espinhal cervical, que interrompe a conexão entre o cérebro e os músculos do pescoço para baixo. Em ambos os casos, a intervenção centrou-se no registo da atividade neural correspondente à intenção de mover cada dedo, mesmo quando o movimento já não podia ser realizado fisicamente. A área escolhida para o implante foi a área responsável pelo controle voluntário da mão, onde padrões específicos são ativados quando uma pessoa planeja ou tenta uma ação motora.

A) Localização da matriz de microeletrodos T17 no hemisfério esquerdo. Duas matrizes foram colocadas em cada uma das seguintes regiões corticais: giro pré-central dorsal (6d), médio (55b) e ventral (6v). B) Vista do hemisfério esquerdo e direito da implantação da matriz de microeletrodos T18. Quatro matrizes foram colocadas no giro pré-central dorsal esquerdo e duas matrizes no giro pré-central dorsal direito (área 6d). (C) Movimento isolado dos dedos com atraso instrucional. Cada participante foi orientado a retornar no intervalo entre as tentativas e manter a postura dos dedos durante o sinal Go. D) Posição de repouso, movimentos “Estender para cima”, “Direto para baixo” e “Para a costa”. E e H) Os traços são classificados por cor de acordo com a lateralidade da mão e, secundariamente, pelo tipo de movimento. As regiões sombreadas em cinza representam a variabilidade de latência. ITI é o intervalo de teste. E e F) Primeiro e segundo componentes principais das características de cruzamento do limiar do pico T17 calculadas em média entre ensaios de matrizes 6v e 6d (256 eletrodos) em cada condição. G e H) Segundo e terceiro componentes principais das características de cruzamento do limiar do pico T18 calculadas em média entre ensaios de todos os 384 eletrodos em cada condição. H) Os movimentos de “alongamento” dos dedos são representados por traços em cada dedo para maior clareza. I) Cada painel mostra as respostas médias de um eletrodo de exemplo no córtex pré-motor dorsal esquerdo em T18 adaptado a todas as posições de flexão e extensão de cada dedo. Cada barra mostra a alteração média na taxa de cruzamento do limite calculada em todas as tentativas de uma determinada condição de movimento. As regiões sombreadas indicam IC de 95%. j, conjunto de mapas de calor para seis arrays T18; fundo meio sombreado. Os círculos indicam que as características de cruzamento do limiar em um determinado eletrodo diferiram significativamente entre 15 movimentos únicos dos dedos de cada mão (P <1 × 10-5, avaliado por análise de variância unidirecional ou ANOVA). O sombreamento indica a fração da variância explicada pelas diferenças na velocidade de cruzamento do limiar durante os movimentos de cruzamento (FVAF)Neurociência da Natureza

Desses sinais. Os pesquisadores treinaram um sistema que pode traduzir a atividade cerebral em seleções de teclas em um teclado QWERTY virtual (aquele encontrado em máquinas de escrever e computadores).. Para fazer isso, eles usaram um algoritmo que interpreta as oscilações neurais e as atribui com base na forma e na intensidade desses sinais. qual será a tecla que a pessoa tentou pressionar. A interface mantém o layout tradicional do teclado, para que o usuário não precise aprender uma nova codificação ou uma forma alternativa de comunicação. Tente digitar como você fazia antes da paralisia. mesmo que os músculos não respondam mais. A familiaridade com o layout QWERTY permite um uso intuitivo e uma curva de aprendizado curta.

O desempenho dos participantes superou recordes anteriores em interfaces cérebro-computador voltadas à comunicação escrita. Um deles escrevia 110 caracteres por minuto (a média para uma pessoa com deficiência motora é de cerca de 180 caracteres), o que equivale a 22 palavras por minuto.taxa de erro muito baixa e blocos de texto completos sem erros de palavras. Um segundo participante, com implante com menor cobertura cortical, alcançou velocidade de 47 caracteres por minuto e nível de precisão adequado à comunicação cotidiana. Em ambos os casos, a escrita era completamente autorregulada. o sistema não impunha intervalos fixos nem ritmos pré-estabelecidos.. A pessoa iniciava a frase quando decidia e continuava em um ritmo que conseguia manter, o que era importante para manter o fluxo natural da escrita.

A calibração foi um dos aspectos mais relevantes do estudo, pois determinou a praticidade do sistema. Conforme relatado pelos autores. Com cerca de 30 frases de calibração, o modelo já era capaz de decodificar intenções com uma taxa de erro verbal que permitia uma comunicação fluida. Com mais treinamento, o desempenho melhorou ainda mais. A análise do comportamento do sistema entre os diferentes dias mostrou que o desempenho não se deteriorou drasticamente, o que é comum em interfaces intracorticais que sofrem com flutuações de sinal. Os pesquisadores usaram métodos de treinamento cumulativos que ajudam a manter a estabilidade sem a necessidade de reiniciar o processo a cada utilização.

A) O layout do teclado imita um teclado QWERTY. Guias de dedos e de texto na interface do usuário ajudam a combinar os movimentos dos dedos com os caracteres do teclado. As frases são construídas usando uma série de movimentos dos dedos que correspondem ao layout do teclado exibido. As probabilidades dos caracteres são previstas pelo RNN a partir de recursos neurais. O modelo de linguagem considera continuamente as probabilidades dos caracteres e a frase atualmente prevista é atualizada na tela. b , c , T17 B) e T18 C) Esquerda, são mostradas a taxa média de erro de caracteres brutos, o modelo de linguagem de seguimento de caracteres e o modelo de linguagem de seguimento de palavras em todas as sessões. Os símbolos numerados no eixo x indicam os dias de teste (em relação à cirurgia de inserção de matriz no dia 0), seguidos de blocos diários. Cada marcador circular indica um bloco. Certo, número médio de caracteres por minuto digitados por cada participante em todas as sessões por bloco. As regiões sombreadas indicam IC de 95%. Decodificação em tempo real de sentenças de exemplo d , e , T17 D e T18 E durante a escrita livre. Os espaços são indicados por um sinal de maior que (‘>’). Os caracteres vermelhos mostram erros e os caracteres azuis abaixo dos erros mostram o segundo caractere mais provável previsto pelo RNNNeurociência da Natureza

Uma comparação com outras abordagens, como a decodificação visual da caligrafia, mostrou diferenças importantes. Em sistemas baseados na reprodução mental de traços manuscritos, os erros tendem a se concentrar em letras com formatos semelhantes.o que complica o problema dos modelos de linguagem que corrigem o resultado final. Por outro lado, erros em um teclado QWERTY tendem a ocorrer entre teclas adjacentes, o que é um padrão mais previsível e mais fácil de corrigir automaticamente. Essa diferença permitiu que a interface atingisse velocidade e precisão próximas à digitação convencional em um teclado físico.

O trabalho também explorou como a configuração do implante afeta o desempenho. O participante que alcançou a maior velocidade tinha seis conjuntos de microeletrodos distribuídos entre os dois hemisférios do córtex motor, com um total de 384 canais de gravação. Essa sobreposição permitiu uma leitura mais completa dos padrões neurais associados aos 10 dedos. O outro participante teve um número menor de eletrodos implantados em um hemisfério, o que refletiu em um ritmo mais lento, embora ainda útil para a interação cotidiana. Os autores notaram que a capacidade de decodificar os movimentos de ambas as mãos de um hemisfério é uma vantagempois pode facilitar o uso do sistema em pessoas que não podem receber implantes bilaterais.

O objetivo final deste tipo de desenvolvimento é oferecer uma alternativa de comunicação para pessoas que hoje dependem de métodos lentos ou fisicamente exigentes. Muitos usuários com lesão medular usam sistemas de rastreamento ocular, que podem ser entediantes e menos precisos.enquanto aqueles com condições como esclerose lateral amiotrófica costumam usar quadros de letras que exigem afirmações sequenciais para construir uma palavra. Esse tipo de interface promete interações mais rápidas, silenciosas e privadas.com a capacidade de integração com ferramentas de mensagens, e-mail ou síntese de voz. A equipe espera isso no futuro. o sistema pode incluir gestos visualizados que permitem alterar os tipos de teclasacessar números ou ativar funções adicionais, como exclusão.

Os investigadores sublinharam que se trata de uma investigação experimental e a sua utilização generalizada depende da superação de uma série de desafios, incluindo a durabilidade dos implantes a longo prazo, a redução do número de eléctrodos necessários e a possibilidade de simplificar os procedimentos de calibração para que o utilizador possa utilizar o sistema sem a ajuda constante de um especialista. Eles também alertaram isso. Por se tratar de um implante invasivo, seu uso deve ser avaliado caso a caso e os riscos cirúrgicos devem ser considerados. Apesar dessas limitações, o trabalho mostra que a atividade cerebral associada à intenção de digitar pode ser traduzida em texto de forma rápida e precisa, mesmo em pessoas que há anos não conseguem mover as mãos.

Promoção abre a possibilidade de restaurar canais de comunicação direta para aqueles que perderam mobilidade e fala. Para muitas pessoas com paralisia grave, ser capaz de formar uma frase completa sem depender de outra pessoa faz uma diferença significativa na sua autonomia. O estudo mostra que um movimento imaginário que não se traduz em ação física pode ser transformado em palavras e restaurar um modo de interação que antes era totalmente proibido.


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