Нейромышечные взаимодействия
мост между разумом и технологиями
Аннотация
Это исследование углубляется в основы нервно-мышечных взаимодействий, уделяя основное внимание обнаружению электрических сигналов нервной системы человека. Исследуется применение электромиографических и электроэнцефалографических сигналов для управления компьютерными системами, включая такие задачи, как манипулирование виртуальными объектами и декодирование мысленных команд. В документе подчеркивается применение в медицине и реабилитации, подчеркивая революционный потенциал улучшения жизни людей с физическими недостатками. Кроме того, в нем рассматриваются такие проблемы, как точность декодирования сигналов, а также поднимаются вопросы этики и конфиденциальности. Заключение указывает на будущее этой области, подчеркивая текущие инновации и возможности, которые они открывают для прямой связи между человеческим разумом и технологиями.
Литература
2. Lebedev M.A. et al. Cortical ensemble adaptation to represent velocity of an artificial actuator controlled by a brain-machine interface. Journal of Neuroscience. 2006;26(6):1486-1497. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.4088-04.2005
3. Lebedev M.A., Nicolelis M.A.L. Brain-Machine Interfaces: From Basic Science to Neuroprostheses and Neurorehabilitation. Physiological Reviews. 2017;97(2):767-837. https://doi.org/10.1152/physrev.00027.2016
4. Duchateau J., Enoka R.M. Human motor unit recordings: Origins and insight into the integrated motor system. Brain Research. 2011;1409:42-61. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2011.06.011
5. Sudhof T.C. Neurotransmitter release: The last millisecond in the life of a synaptic vesicle. Neuron. 2013;80(3):675-690. https//:doi.org/10.1016/j.neuron.2013.10.022
6. Rizzoli S.O., Betz W.J. Synaptic vesicle pools. Nature Reviews Neuroscience. 2005;6(1):57-69. https://doi.org/10.1038/nrn1583
7. Malenka R.C., Bear M.F. LTP and LTD: An embarrassment of riches. Neuron. 2004;44(1):5-21. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2004.09.012
8. Huxley H.E. The mechanism of muscular contraction. Science. 1969;164(3886):1356-1365. https://doi.org/10.1126/science.164.3886.1356
9. Ebashi S., Endo M. Calcium ion and muscle contraction. Progress in Biophysics and Molecular Biology. 1968;18:123-183. https://doi.org/10.1016/0079-6107(68)90023-0
10. Gordon A.M., Homsher E., Regnier M. Regulation of contraction in striated muscle. Physiological Reviews. 2000;80(2):853-924. https://doi.org/10.1152/physrev.2000.80.2.853
11. Rayment I., Rypniewski W.R., Schmidt-Base K., Smith R., Tomchick D.R. Three-dimensional structure of myosin subfragment-1: A molecular motor. Science. 1993;261(5117):50-58. https://doi.org/10.1126/science.8316857
12. Cannon S.C. Channelopathies of Skeletal Muscle Excitability. Comprehensive Physiology. 2018;2(2):761-790. https://doi.org/ 10.1002/cphy.c140062
13. Kuo I.Y., Ehrlich B.E. Signaling in Muscle Contraction. Cold Spring Harbor Perspectives in Biology. 2015;7:a006023. https://doi.org/ 10.1101/cshperspect.a006023
14. Hasselmo M.E., Sarter M. Modes and models of forebrain cholinergic neuromodulation of cognition. Neuropsychopharmacology. 2011;36(1):52-73. https://doi.org/10.1038/npp.2010.104
15. Holtmaat A., Svoboda K. Experience-dependent structural synaptic plasticity in the mammalian brain. Nature Reviews Neuroscience. 2009;10(9):647-658. https://doi.org/10.1038/nrn2699
16. Krakauer J.W., Mazzoni P. Human sensorimotor learning: adaptation, skill, and beyond. Current Opinion in Neurobiology. 2011;21(4):636-644. https://doi.org/10.1016/j.conb.2011.06.012
17. Citri A., Malenka R.C. Synaptic plasticity: Multiple forms, functions, and mechanisms. Neuropsychopharmacology. 2008;33(1):18-41. https://doi.org/10.1038/sj.npp.1301559
18. Cramer S.C., Sur M., Dobkin B.H. et al. Harnessing neuroplasticity for clinical applications. Brain. 2011;134(6):1591-1609. https://doi.org/10.1093/brain/awr039
19. Jackson A., Fetz E.E. Interfacing With the Computational Brain. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2011;19(5):534-541. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2011.2158586
20. Ienca M., Haselager P. Hacking the brain: Brain-computer interfacing technology and the ethics of neurosecurity. Ethics and Information Technology. 2016;18(2):117-129. https://doi.org/10.1007/s10676-016-9398-9
21. Vlek R.J., Steines D., Szibbo D., Kübler A., Schneider M.-J., Haselager P., Nijboer F. Ethical Issues in Brain-Computer Interface Research, Development, and Dissemination. Journal of Neurologic Physical Therapy. 2012;36(2):94-99. https://doi.org/10.1097/NPT.0b013e31825064cc
22. Hochberg L.R., Bacher D., Jarosiewicz B. et al. Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm. Nature. 2012;485(7398);372-375. https://doi.org/10.1038/nature11076
23. Donati A.R.C., Shokur S., Morya E. et al. Long-term training with a brain-machine interface-based gait protocol induces partial neurological recovery in paraplegic patients. Scientific Reports. 2016;(6):30383. https://doi.org/10.1038/srep30383
24. Ajiboye A.B. et al. Restoration of reaching and grasping movements through brain-controlled muscle stimulation in a person with tetraplegia: a proof-of-concept demonstration. The Lancet. 2017;389(10081):1821-1830. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(17)30601-3
25. Nishimura Y., Perlmutter S.I., Fetz E.E. Restoration of upper limb movements via artificial corticospinal and musculospinal connections in a monkey with spinal cord injury. Frontiers in Neural Circuits. 2013;7:57. https://doi.org/10.3389/fncir.2013.00057
26. Pfurtscheller G., Neuper C. Motor imagery and direct brain-computer communication. Proceedings of the IEEE. 2001;89(7):1123-1134. https://doi.org/10.1109/5.939829
27. Birbaumer N., Cohen L. G. Brain-computer interfaces: Communication and restoration of movement in paralysis. Journal of Physiology. 2007;579(3):621-636. https://doi.org/10.1113/jphysiol.2006.125633
28. Stahl B.C., Timmermans J., Flick C. Ethics of Emerging Information and Communication Technologies: On the implementation of responsible research and innovation. Science and Public Policy. 2017;44(3):369-381. https://doi.org/10.1093/scipol/scw069
29. Warwick K., Gasson M., Hutt B. et al. Thought communication and control: A first step using radiotelegraphy. IEE Proceedings Communications. 2003;2(2):219-222. https://doi.org/10.1049/ip-com:20040409
30. Lebedev M.A., Nicolelis M.A.L. Brain-machine interfaces: past, present and future. Trends in Neurosciences. 2006;29(9):536-546. https://doi.org/10.1016/j.tins.2006.07.004
31. Ramos-Murguialday A., Broetz D., Rea M. et al. Brain-machine interface in chronic stroke rehabilitation: A controlled study. Annals of Neurology. 2013;74(1):100-108. https://doi.org/10.1002/ana.23879
32. Galán F., Nuttin M., Lew E. et al. A brain-actuated wheelchair: Asynchronous and non-invasive brain computer interfaces for continuous control of robots. Clinical Neurophysiology. 2008;119(9):2159-2169. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2008.06.001
33. Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M. Brain-computer interface technology: A review of the first international meeting. IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering. 2002;8(2):164-173. https://doi.org/10.1109/tre.2000.847807
34. Kübler A., Furdea A., Halder S., Hammer E.M., Nijboer F., Kotchoubey B. A brain-computer interface controlled auditory event-related potential (P300) spelling system for locked-in patients. Annals of the New York Academy of Sciences. 2009;1157(1):90-100. https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2008.04122.x
35. Paninski L., Cunningham J.P. Neural data science: accelerating the experiment-analysis-theory cycle in large-scale neuroscience. Current Opinion in Neurobiology. 2018;50:232-241. https://doi.org/10.1016/j.conb.2018.04.007
36. Lebedev M.A., Tate A.J., Hanson T.L. et al. Future developments in brain-machine interface research. Clinics (Sao Paulo). 2011;66(1):25-32[ 2]. https://doi.org/10.1590/S1807-59322011001300004
37. Macpherson N. et al. Natural and Artificial Intelligence: A brief introduction to the interplay between AI and neuroscience research. Neural Networks. 2021;144:603-613. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2021.09.018
38. Slater M., Spanlang B., Sanchez-Vives M.V., Blanke O. First Person Experience of Body Transfer in Virtual Reality. PLOS ONE. 2010;5(5):e10564. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0010564
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
