गैर-इनवेसिव माइंड इमेजिंग से ज्ञान का उपयोग करते हुए हाथ-इशारा डिकोडिंग

यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैलिफ़ोर्निया सैन डिएगो के शोधकर्ताओं ने हाथों के इशारों में अंतर करने का एक तरीका खोजा है जो लोग हाथों से जानकारी के बिना, गैर-विवेकपूर्ण मस्तिष्क इमेजिंग से केवल डेटा का निरीक्षण करके बना रहे हैं। परिणाम एक गैर-आक्रामक मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस विकसित करने में एक प्रारंभिक कदम है जो एक दिन पक्षाघात, विच्छेदित अंगों या अन्य शारीरिक चुनौतियों वाले रोगियों को अपने दिमाग का उपयोग करने के लिए एक उपकरण का उपयोग करने की अनुमति देगा जो रोजमर्रा के कार्यों में सहायता करता है। .

शोध, हाल ही में पत्रिका में प्रिंट के आगे ऑनलाइन प्रकाशित हुआ सेरेब्रल कॉर्टेक्सइस मामले में, मैग्नेटोएन्सेफलोग्राफी (एमईजी) एक बहुत ही गैर-आक्रामक विधि का उपयोग करके एकल-हाथ के इशारों को अलग करने में अब तक के सबसे अच्छे परिणामों का प्रतिनिधित्व करता है।

“हमारा उद्देश्य आक्रामक तत्वों को बायपास करना था,” पेपर के वरिष्ठ निर्माता मिंगक्सिओनग हुआंग, पीएचडी, यूसी सैन डिएगो में क्वालकॉम इंस्टीट्यूट पर एमईजी हार्ट के सह-निदेशक ने कहा। हुआंग वेटरन्स अफेयर्स (VA) सैन डिएगो हेल्थकेयर सिस्टम के अलावा यूसी सैन डिएगो जैकब्स कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग के इलेक्ट्रिकल और लैपटॉप इंजीनियरिंग विभाग और यूसी सैन डिएगो कॉलेज ऑफ ड्रग्स के रेडियोलॉजी विभाग से भी संबद्ध हो सकते हैं। “एमईजी एक मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस विकसित करने के लिए एक सुरक्षित और सटीक विकल्प प्रदान करता है जो अंततः रोगियों की मदद कर सकता है।”

शोधकर्ताओं ने एमईजी के कुछ महान लाभों को रेखांकित किया, जो दिमाग के भीतर न्यूरॉन्स के बीच स्थानांतरित न्यूरोनल विद्युत धाराओं द्वारा उत्पादित चुंबकीय क्षेत्र का पता लगाने के लिए एम्बेडेड 306-सेंसर सरणी वाले हेल्मेट का उपयोग करता है। वैकल्पिक मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस विधियों में इलेक्ट्रोकॉर्टिकोग्राफी (ईसीओजी) शामिल है, जिसके लिए दिमाग की सतह पर इलेक्ट्रोड के सर्जिकल इम्प्लांटेशन की आवश्यकता होती है, और स्कैल्प इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (ईईजी), जो मस्तिष्क व्यायाम को बहुत कम सटीक रूप से ढूंढती है।

एमईजी के साथ, मैं खोपड़ी को उतारे बिना और मस्तिष्क पर ही इलेक्ट्रोड लगाए बिना दिमाग को सोचते हुए देख सकता हूं। मुझे बस उनके सिर पर एमईजी हेलमेट लगाना चाहिए। ऐसा कोई इलेक्ट्रोड नहीं है जो शीर्ष के अंदर प्रत्यारोपित होने पर टूट सकता है; कोई महंगा, नाजुक मस्तिष्क शल्य प्रक्रिया नहीं; कोई प्राप्य मस्तिष्क संक्रमण नहीं।

रोलैंड ली, एमडी, अनुसंधान सह-लेखक, यूसी सैन डिएगो क्वालकॉम इंस्टीट्यूट पर एमईजी हार्ट के निदेशक, यूसी सैन डिएगो कॉलेज ऑफ ड्रग्स में रेडियोलॉजी के एमेरिटस प्रोफेसर और वीए सैन डिएगो हेल्थकेयर सिस्टम के डॉक्टर

ली एमईजी की सुरक्षा की तुलना प्रभावित व्यक्ति का तापमान लेने से करते हैं। “एमईजी आपके दिमाग से निकलने वाली चुंबकीय ऊर्जा को मापता है, जैसे थर्मामीटर आपके शरीर से निकलने वाली गर्मी को मापता है। यह इसे पूरी तरह से गैर-आक्रामक और संरक्षित बनाता है।

रॉक कागज कैंची

वर्तमान शोध ने 12 स्वयंसेवी विषयों द्वारा किए गए हाथ के इशारों के बीच अंतर करने के लिए एमईजी का उपयोग करने की शक्ति का मूल्यांकन किया। स्वयंसेवकों को एमईजी हेलमेट से लैस किया गया था और यादृच्छिक रूप से गेम रॉक पेपर कैंची (इस प्रकार के पिछले अध्ययनों के अनुसार) में इस्तेमाल किए गए इशारों में से एक बनाने का निर्देश दिया गया था। एमईजी उद्देश्यपूर्ण डेटा को एमआरआई तस्वीरों पर आरोपित किया गया था, जो मस्तिष्क पर संरचनात्मक डेटा प्रदान करता था।

उत्पन्न जानकारी की व्याख्या करने के लिए, यूसी सैन डिएगो जैकब्स कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग में एक इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग पीएचडी छात्र और कागज के पहले निर्माता, यिफेंग (“ट्रॉय”) बू ने एक उच्च प्रदर्शन वाला गहन शिक्षण मॉडल लिखा, जिसे कहा जाता है एमईजी-आरपीएसनेट।

“इस समुदाय का विशेष कार्य यह है कि यह स्थानिक और लौकिक विकल्पों को समवर्ती रूप से जोड़ता है,” बू ने कहा। “यह मुख्य कारण है कि यह पिछले मॉडलों की तुलना में बेहतर काम करता है।”

जब शोध के नतीजे आए, तो शोधकर्ताओं ने पाया कि उनके तरीकों का इस्तेमाल 85% से अधिक सटीकता के साथ हाथ के इशारों में अंतर करने के लिए किया जा सकता है। ये परिणाम इनवेसिव ईसीओजी ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस का उपयोग करते हुए बहुत छोटे पैटर्न माप के साथ पहले के शोध के समान थे।

टीम ने यह भी पाया कि नमूना किए गए मस्तिष्क क्षेत्रों के केवल आधे हिस्से से एमईजी माप सटीकता की केवल एक छोटी (2 – 3%) कमी के साथ परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं, यह दर्शाता है कि भविष्य के एमईजी हेलमेट को कम सेंसर की आवश्यकता हो सकती है।

आगे की कोशिश करते हुए, बू प्रसिद्ध, “यह काम भविष्य के एमईजी-आधारित मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस विकास के लिए एक आधार बनाता है।”