Выпускник Южно-Уральского государственного университета создал новый прибор для электроэнцефалографии, отличающийся высокой точностью и компактностью. Данное устройство можно будет иметь дома и использовать по мере необходимости. Это поможет сократить количество посещений поликлиник и больниц, что особенно актуально во время пандемии COVID-19.
Концепция изобретения
Кандидат технических наук Ильдар Рахматулин, выпускник Энергетического факультета ЮУрГУ, совместно с коллегами из Университета Северной Каролины (США) и из Сколковского института науки и технологий (Россия) работают над созданием нового портативного устройства для электроэнцефалографии (ЭЭГ) мозга. Ученые создали концепцию компактного и недорогого гаджета и описали ее в публикации в высокорейтинговом научном журнале Experimental Brain Research (Q2).
Электроэнцефалография (ЭЭГ) - один из самых популярных методов исследования головного мозга; он функционирует посредством отслеживания нейронной активности с помощью электродов, размещенных на коже черепа человека. Информация, полученная с помощью ЭЭГ, используется для различных целей, включая исследования и клинические приложения. Многие ученые не отрицают возможность диагностировать заболевания, например, для улучшения распознавания легкой формы болезни Альцгеймера. С ростом приложений на основе электроэнцефалографии растет спрос на доступные потребительские решения.
«Мы описали компактное и недорогое устройство ЭЭГ, подходящее для повседневного использования. Данные передаются с устройства на персональный сервер, что обеспечивает беспроводную работу и значительный диапазон движения для пользователя. Устройство компактно, имеет круглую форму с радиусом всего 25 мм, что обеспечивает комфортное ежедневное использование днем и ночью. Наше решение также очень экономично, примерно 350 долларов США, это недорого по сравнению с используемыми сегодня биосенсорами от OpenBCI, стоимость которых превышает 1000 долларов. Встроенная функция подавления шума повышает точность записи. Мы привели результаты тестирования разработанного устройства и предоставили подробное описание шагов, необходимых для его создания», – пояснил Ильдар Рахматулин.
В таком оборудовании могут использоваться различные типы электродных датчиков для измерения сигналов ЭЭГ. Сигнал высочайшего качества обычно получается с одноразовыми влажными датчиками. Однако одним из недостатков использования влажных электродов является нестабильность приема сигнала по мере высыхания геля, которая вносит значительные изменения в измеряемый сигнал. Использование электродного геля также требует много времени на настройку и приводит к тому, что пациенту необходимо смывать гель с волос после обследования.
Регистрация сигнала ЭЭГ с помощью электрода с сухим контактом – это более удобный способ получить информацию о функционировании человеческого мозга, поскольку он позволяет избежать помех от геля и экономит время установки и снятия аппарата, а также время на очистку электродов. К сожалению, этот способ не самый надежный и подходит не для всех сценариев. Существует относительно высокий риск плохого контакта из-за недостаточного электрического соединения между электродом и кожей головы пациента.
Перспективы использования
Многие ученые использовали похожее оборудование для различных экспериментов с моторными образами, в которых испытуемые воображали, как двигают конечностями.
Перспективное применение недорогого, но функционального устройства ЭЭГ – это возможность его использования в составе мозга-компьютера интерфейс (Brain-Computer Interface, BCI). BCI используются в различных областях, наиболее важная из них – это помощь людям с ограниченными возможностями.
«Устройства BCI, путем преобразования сигналов от мозга в инструкции для компьютера, способны управлять различными исполнительными механизмами и выполнять действия, которые вызывают трудности в реальной жизни. Более доступное устройство ЭЭГ позволит разработать доступные BCI устройства для лиц с ограниченными возможностями. Это также поможет значительно продвинуть новые исследованиями, потому что современные высококачественные системы ЭЭГ часто бывают дорогими», – говорит автор исследования.
Однако технологии BCI на данный момент не развиваются в полной мере. К ограничивающим факторам относятся небольшое количество сигналов мозга, понятых достаточно хорошо, чтобы использоваться в приложениях и необходимость повторной калибровки алгоритмов обработки сигналов за каждую сессию. Более того, многие устройства BCI используют машинное обучение для классификации сигналов мозга из данных ЭЭГ, а этот процесс требует значительных объемов согласованных данных.
Южно-Уральский государственный университет – это университет цифровых трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В Год науки и технологий ЮУрГУ победил в конкурсе по программе «Приоритет 2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ).