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뇌의 해마 탐색을 향하여

Jul 01, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 14021(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

뇌 활동으로 직접 제어되는 자동 휠체어는 중증 마비 환자에게 자율성을 제공할 수 있습니다. 현재의 접근법은 주로 뇌 활동의 비침습적 측정에 의존하고 개별 명령을 휠체어 움직임으로 변환합니다. 예를 들어, 상상한 오른손의 움직임은 휠체어를 오른쪽으로 조종할 것입니다. 휠체어 제어를 달성하기 위해 고차원 인지 과정을 해독하는 연구는 없습니다. 우리는 해마 신호에서 탐색 의도를 해독하여 휠체어 제어를 위한 입력을 제공할 수 있는 침습적 신경 보철물을 구상합니다. 내비게이션은 해마 기록에서 광범위하게 조사되었지만 신경 보철물의 개발에 대해서는 그렇지 않았습니다. 여기에서는 가상 탐색 작업 중에 기록된 해마 신호에서 가상 이동 속도를 분류하도록 디코더를 훈련시키는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다. 이러한 결과는 휠체어 제어를 위한 침습적 해마 BCI의 타당성을 탐구하기 위한 첫 번째 단계를 나타냅니다.

수백만 명의 사람들이 마비로 고통 받고 있습니다. 신체 일부를 움직일 수 없는 상태1. 사지마비와 같은 가장 심각한 형태의 마비의 경우 개인은 팔, 다리 및 몸통에 대한 통제력 상실을 경험합니다. 마비는 척수 손상, 횡단 척수염, 다발성 경화증, 소아마비, 근위축성 측색 경화증(ALS)과 같은 여러 질병으로 인해 발생할 수 있습니다. 이러한 환자들은 가족과 의료 전문가의 도움이 필요합니다. 환경과 독립적으로 상호 작용하는 능력은 삶의 만족도와 긍정적인 연관이 있으므로2, 중증 마비 환자에게 독립성을 제공하는 솔루션을 개발하는 것이 필수적입니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 신경 신호를 디코딩하여 근육 움직임 없이도 인간과 컴퓨터 간의 통신을 가능하게 합니다3. 최근 몇 년 동안 연구자들은 BCI가 여러 환자 그룹을 도울 수 있는 잠재력을 입증했습니다4. ALS 환자를 대상으로 한 연구에 따르면 BCI 개발에 있어서 로봇 팔과 휠체어 ​​제어가 최우선 순위인 것으로 나타났습니다5. 로봇 팔 보철물 개발에 큰 진전이 있었습니다6. 반면에 휠체어 제어는 특히 뇌 활동에 대한 침습적 측정을 사용하여 연구자들로부터 관심을 덜 받았습니다.

뇌파검사(EEG)를 사용하는 것과 같은 비침습적 BCI 접근법은 두피 외부에서 뇌 활동을 기록하므로 위험이 낮다는 이점이 있습니다. 그러나 그렇게 하면 이러한 접근 방식은 신호 품질, 공간 해상도 및/또는 시간 해상도7를 크게 손상시킵니다. 이러한 한계로 인해 휠체어 제어를 위한 EEG 기반 BCI는 최근 몇 년간 큰 진전을 이루지 못했습니다.

EEG를 사용하는 많은 접근 방식은 눈의 움직임과 깜박임8,9,10에 직접 또는 간접적으로 의존하여 이를 간단한 방향 명령으로 변환합니다. 많은 ALS 환자에게는 안구 운동과 깜박임이 불가능합니다4. 또한 탐색 중에 눈 움직임을 제한하는 것은 불편하고 사회적 상호 작용을 방해할 수 있습니다. 다른 방법은 의도된 움직임을 나타내기 위해 정신적 작업이나 이미지를 해독하는 데 의존합니다. 예를 들어 왼쪽으로 회전하기 위해 정신적 회전이나 왼쪽 움직임을 상상하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 높은 정확도를 제공할 수 있지만 정보 전송 속도가 너무 느려 휠체어를 안전하게 사용할 수 없습니다. 목표 지향 탐색 의도를 활용하는 침습적 BCI는 정확하고 안전하며 직관적인 휠체어 제어에 필요한 입력을 제공할 수 있습니다. 고차원 인지 과정을 해독하는 뇌-컴퓨터 인터페이스는 마비 환자에게 외부 장치 제어를 위한 직관적인 입력을 제공하여 독립성을 촉진할 수 있습니다.

침습적으로 기록된 신호의 더 높은 신호 대 잡음비, 시간적 해상도 및 공간적 정확성은 향상된 휠체어 제어 개발을 가능하게 할 수 있습니다. 지금까지 우리가 알고 있는 그러한 모든 연구는 인간이 아닌 영장류를 대상으로 수행되었습니다. 일부 연구에서는 휠체어 제어를 위해 조이스틱 기반 BCI 패러다임을 사용했습니다. 원숭이가 조이스틱을 사용하여 휠체어를 제어하는 ​​동안 손 움직임은 일차 운동 피질 뉴런에서 해독되었습니다. 반면에 Rajangam et al.17은 붉은 털 원숭이가 조이스틱 패러다임을 사용하지 않고 침입성 신경 신호를 기반으로 휠체어를 제어할 수 있는 능력을 보여주었습니다. 많은 마비된 개인이 BCI 분류기를 훈련하기 위해 조이스틱을 사용할 수 없기 때문에 이는 중요한 단계입니다. 전운동 및 감각운동 영역의 앙상블 녹음을 사용하여 원숭이들은 목표를 달성하기 위해 휠체어의 회전 및 병진 운동을 제어할 수 있었습니다. 이 접근법은 전신 변위에 맞게 조정된 뉴런 집단을 기반으로 했기 때문에 유망합니다. 그러나 이 접근 방식은 높은 수준의 계획된 궤적을 디코딩하는 대신 지속적으로 발행되는 개별 이동 명령을 디코딩했습니다.