Стимуляция нервной системы с помощью нейротехнологий открыла новые возможности для лечения заболеваний человека, такие как протезы рук и ног, которые восстанавливают осязание у людей с ампутированными конечностями, протезы кончиков пальцев, обеспечивающие детальную сенсорную обратную связь с различным разрешением касания, и интраневральную стимуляцию для помощи слепым, давая ощущение зрения. На сайте можно больше ознакомиться с информацией про зрение и здоровье глаз.
Европейские ученые показали, что стимуляция зрительного нерва является многообещающей нейротехнологией для помощи слепым, с тем ограничением, что современные технологии способны передавать только простые визуальные сигналы.
Тем не менее, видение ученых (без каламбура) состоит в том, чтобы разработать эти простые визуальные сигналы, которые будут значимыми для помощи слепым в повседневной жизни. Стимуляция зрительного нерва также позволяет избежать инвазивных процедур, таких как прямая стимуляция зрительной коры головного мозга. Но как оптимизировать стимуляцию зрительного нерва для получения последовательных и значимых визуальных ощущений?
Результаты сотрудничества между EPFL, Scuola Superiore Sant’Anna и Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati, опубликованные сегодня в Patterns , показывают, что новый протокол стимуляции зрительного нерва является многообещающим способом разработки персонализированных визуальных сигналов, помогающих слепые — которые также учитывают сигналы от зрительной коры. Протокол протестирован на данный момент на искусственных нейронных сетях.Известно, что моделируют всю визуальную систему, называемые сверточными нейронными сетями (CNN), обычно используемые в компьютерном зрении для обнаружения и классификации объектов. Ученые также провели психофизические тесты на десяти здоровых субъектах, которые имитируют то, что можно увидеть при стимуляции зрительного нерва, показывая, что успешная идентификация объекта совместима с результатами, полученными от CNN.
«Мы не просто пытаемся стимулировать зрительный нерв, чтобы вызвать визуальное восприятие», — объясняет Симоне Ромени, ученый EPFL и первый автор исследования. «Мы разрабатываем способ оптимизации протоколов стимуляции, который учитывает, как вся зрительная система реагирует на стимуляцию зрительного нерва».
«Исследование показывает, что вы можете оптимизировать стимуляцию зрительного нерва, используя подходы машинного обучения. В более общем плане оно показывает весь потенциал машинного обучения для оптимизации протоколов стимуляции для нейропротезных устройств», — продолжает Сильвестро Мицера, председатель EPFL Bertarelli Foundation в области трансляционной нейронной инженерии и профессор кафедры нейронной инженерии. Биоэлектроника в Scuola Superiore Sant’Anna.
Источник: