When we type or perform other preci

When we type or perform other precise tasks, our brains and muscles usually work together effortlessly.

But when a neurological disease or spinal cord injury severs the connection between the brain and limbs, once-easy motions become difficult or impossible.

In recent years researchers have sought to give people suffering from injury or disease some restored motor function by developing thought-controlled prostheses.

Such devices tap into the relevant regions of the brain, bypass damaged connections and deliver thought commands to devices such as virtual keypads.

But brains are complex. Actions and thoughts are orchestrated by millions of neurons -- biological switches that fire faster or slower in dynamic patterns.

Brain-controlled prostheses currently work with access to a sample of only a few hundred neurons, but need to estimate motor commands that involve millions of neurons. So tiny errors in the sample -- neurons that fire too fast or too slow -- reduce the precision and speed of thought-controlled keypads.

Now an interdisciplinary team led by Stanford electrical engineer Krishna Shenoy has developed a technique to make brain-controlled prostheses more precise. In essence the prostheses analyze the neuron sample and make dozens of corrective adjustments to the estimate of the brain's electrical pattern -- all in the blink of an eye.

Shenoy's team tested a brain-controlled cursor meant to operate a virtual keyboard. The system is intended for people with paralysis and amyotrophic lateral sclerosis (ALS), also called Lou Gehrig's disease. ALS degrades one's ability to move. The thought-controlled keypad would allow a person with paralysis or ALS to run an electronic wheelchair and use a computer or tablet.

"Brain-controlled prostheses will lead to a substantial improvement in quality of life," Shenoy said. "The speed and accuracy demonstrated in this prosthesis results from years of basic neuroscience research and from combining these scientific discoveries with the principled design of mathematical control algorithms."

Brain dynamics

The new corrective technique is based on a recently discovered understanding of how monkeys naturally perform arm movements. The researchers studied animals that were normal in every way. The monkeys used their arms, hands and fingers to reach for targets presented on a video screen. What the researchers sought to learn through hundreds of experiments was what the electrical patterns from the 100- to 200-neuron sample looked like during a normal reach. In short, they came to understand the "brain dynamics" underlying reaching arm movements.

"These brain dynamics are analogous to rules that characterize the interactions of the millions of neurons that control motions," said Jonathan Kao, a doctoral student in electrical engineering and first author of the Nature Communications paper on the research. "They enable us to use a tiny sample more precisely."

In their current experiments Shenoy's team members distilled their understanding of brain dynamics into an algorithm that could analyze the measured electrical signals that their prosthetic device obtained from the sampled neurons. The algorithm tweaked these measured signals so that the sample's dynamics were more like the baseline brain dynamics. The goal was to make the thought-controlled prosthetic more precise.

To test this algorithm the Stanford researchers trained two monkeys to choose targets on a simplified keypad. The keypad consisted of several rows and columns of blank circles. When a light flashed on a given circle the monkeys were trained to reach for that circle with their arms.

To set a performance baseline the researchers measured how many targets the monkeys could tap with their fingers in 30 seconds. The monkeys averaged 29 correct finger taps in 30 seconds.

The real experiment only scored virtual taps that came from the monkeys' brain-controlled cursor. Although the monkey may still have moved his fingers, the researchers only counted a hit when the brain-controlled cursor, corrected by the algorithm, sent the virtual cursor to the target.

The prosthetic scored 26 thought-taps in 30 seconds, about 90 percent as quickly as a monkey's finger. (See video of hand- versus thought-controlled cursor taps.)

Thought-controlled keypads are not unique to Shenoy's lab. Other brain-controlled prosthetics use different techniques to solve the problem of sampling error. Of several alternative techniques tested by the Stanford team, the closest resulted in 23 targets in 30 seconds.

Next steps

The goal of all this research is to get thought-controlled prosthetics to people with ALS. Today these people may use an eye-tracking system to direct cursors or a "head mouse" that tracks the movement of the head. Both are fatiguing to use. Neither provides the natural and intuitive control of readings taken directly from the brain.

The U.S. Food and Drug Administration recently gave Shenoy's team the green light to conduct a pilot clinical trial of their thought-controlled cursor on people with spinal cord injuries.

"This is a fundamentally new approach that can be further refined and optimized to give brain-controlled prostheses greater performance, and therefore greater clinical viability," Shenoy said.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อเราพิมพ์ หรือดำเนินการที่ชัดเจน สมองและกล้ามเนื้อของเรามักจะทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดายแต่เมื่อบาดเจ็บสันหลังหรือโรคระบบประสาท severs เชื่อมต่อระหว่างสมองและแขนขา ดังหนึ่งครั้งกลายเป็นยากลำบาก หรือไม่ในปีที่ผ่านมานักวิจัยได้พยายามที่จะให้คน ทุกข์ทรมานจากการบาดเจ็บหรือโรคบางคืนค่าฟังก์ชันมอเตอร์ โดยการพัฒนาความคิดควบคุม prosthesesอุปกรณ์ดังกล่าวเข้าไปยังพื้นที่ของสมองที่เกี่ยวข้อง หลีกเลี่ยงการเชื่อมต่อที่เสียหาย และส่งคิดคำสั่งไปยังอุปกรณ์เช่นคีบอร์ดยางเสมือนแต่สมองซับซ้อน การกระทำและความคิดที่กลั่น โดยคนนับล้านของ neurons - สวิตช์ชีวภาพที่ไฟได้เร็วขึ้น หรือช้าลงในรูปแบบแบบไดนามิกProstheses ควบคุมสมองกำลังทำงานกับการเข้าถึงตัวอย่างเพียงไม่กี่ร้อย neurons ได้ต้องประเมินคำสั่งมอเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับล้านของ neurons ข้อผิดพลาดเล็ก ๆ ดังนั้นในตัวอย่าง - neurons ที่ไฟเร็วเกินไป หรือเกินไปช้า - ลดความแม่นยำและความเร็วของคีบอร์ดยางควบคุมความคิดตอนนี้ ทีมอาศัยการนำ โดยวิศวกรไฟฟ้าสแตนฟอร์ดกฤษณะ Shenoy ได้พัฒนาเทคนิคเพื่อให้ควบคุมสมอง prostheses ชัดเจนยิ่งขึ้น นั้ง prostheses การวิเคราะห์ตัวอย่างเซลล์ประสาท และทำให้หลายสิบของการปรับปรุงแก้ไขการประเมินของสมองไฟฟ้ารูปแบบ - ทั้งหมดในชั่วพริบตาShenoy's team tested a brain-controlled cursor meant to operate a virtual keyboard. The system is intended for people with paralysis and amyotrophic lateral sclerosis (ALS), also called Lou Gehrig's disease. ALS degrades one's ability to move. The thought-controlled keypad would allow a person with paralysis or ALS to run an electronic wheelchair and use a computer or tablet."Brain-controlled prostheses will lead to a substantial improvement in quality of life," Shenoy said. "The speed and accuracy demonstrated in this prosthesis results from years of basic neuroscience research and from combining these scientific discoveries with the principled design of mathematical control algorithms."Brain dynamicsThe new corrective technique is based on a recently discovered understanding of how monkeys naturally perform arm movements. The researchers studied animals that were normal in every way. The monkeys used their arms, hands and fingers to reach for targets presented on a video screen. What the researchers sought to learn through hundreds of experiments was what the electrical patterns from the 100- to 200-neuron sample looked like during a normal reach. In short, they came to understand the "brain dynamics" underlying reaching arm movements."These brain dynamics are analogous to rules that characterize the interactions of the millions of neurons that control motions," said Jonathan Kao, a doctoral student in electrical engineering and first author of the Nature Communications paper on the research. "They enable us to use a tiny sample more precisely."In their current experiments Shenoy's team members distilled their understanding of brain dynamics into an algorithm that could analyze the measured electrical signals that their prosthetic device obtained from the sampled neurons. The algorithm tweaked these measured signals so that the sample's dynamics were more like the baseline brain dynamics. The goal was to make the thought-controlled prosthetic more precise.To test this algorithm the Stanford researchers trained two monkeys to choose targets on a simplified keypad. The keypad consisted of several rows and columns of blank circles. When a light flashed on a given circle the monkeys were trained to reach for that circle with their arms.To set a performance baseline the researchers measured how many targets the monkeys could tap with their fingers in 30 seconds. The monkeys averaged 29 correct finger taps in 30 seconds.The real experiment only scored virtual taps that came from the monkeys' brain-controlled cursor. Although the monkey may still have moved his fingers, the researchers only counted a hit when the brain-controlled cursor, corrected by the algorithm, sent the virtual cursor to the target.The prosthetic scored 26 thought-taps in 30 seconds, about 90 percent as quickly as a monkey's finger. (See video of hand- versus thought-controlled cursor taps.)Thought-controlled keypads are not unique to Shenoy's lab. Other brain-controlled prosthetics use different techniques to solve the problem of sampling error. Of several alternative techniques tested by the Stanford team, the closest resulted in 23 targets in 30 seconds.Next stepsThe goal of all this research is to get thought-controlled prosthetics to people with ALS. Today these people may use an eye-tracking system to direct cursors or a "head mouse" that tracks the movement of the head. Both are fatiguing to use. Neither provides the natural and intuitive control of readings taken directly from the brain.The U.S. Food and Drug Administration recently gave Shenoy's team the green light to conduct a pilot clinical trial of their thought-controlled cursor on people with spinal cord injuries."This is a fundamentally new approach that can be further refined and optimized to give brain-controlled prostheses greater performance, and therefore greater clinical viability," Shenoy said.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อเราพิมพ์หรือทำงานอื่น ๆ ได้อย่างแม่นยำสมองและกล้ามเนื้อของเรามักจะทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดาย. แต่เมื่อเป็นโรคทางระบบประสาทหรือเส้นประสาทไขสันหลังบาดเจ็บห่วงโซ่การเชื่อมต่อระหว่างสมองและแขนขาเคลื่อนไหวครั้งหนึ่งง่ายกลายเป็นเรื่องยากหรือเป็นไปไม่ได้. ในปีที่ผ่านมานักวิจัยได้ พยายามที่จะให้คนที่ทุกข์ทรมานจากการบาดเจ็บหรือโรคบางฟังก์ชั่นมอเตอร์เรียกคืนโดยการพัฒนาขาเทียมที่ควบคุมความคิด. อุปกรณ์ดังกล่าวแตะลงในภูมิภาคที่เกี่ยวข้องของสมองบายพาสเชื่อมต่อความเสียหายและส่งคำสั่งไปยังอุปกรณ์ที่คิดเช่นแป้นเสมือน. แต่สมองที่มีความซับซ้อน การกระทำและความคิดจะถูกบงการโดยนับล้านของเซลล์ประสาท. - สวิทช์ทางชีวภาพที่ยิงได้เร็วขึ้นหรือช้าลงในรูปแบบไดนามิกขาเทียมสมองที่ควบคุมการทำงานในปัจจุบันที่มีการเข้าถึงตัวอย่างเพียงไม่กี่ร้อยเซลล์ประสาท แต่ต้องประมาณการมอเตอร์คำสั่งที่เกี่ยวข้องกับการนับล้าน เซลล์ประสาท ข้อผิดพลาดเล็ก ๆ ดังนั้นในตัวอย่าง - เซลล์ประสาทที่ยิงเร็วเกินไปหรือช้าเกินไป -. ลดความแม่นยำและความเร็วของแป้นควบคุมความคิดตอนนี้ทีมสหสาขานำโดยสแตนฟอวิศวกรไฟฟ้ากฤษณะ Shenoy ได้มีการพัฒนาเทคนิคที่จะทำให้ขาเทียมสมองที่ควบคุม แม่นยำมากขึ้น ในสาระสำคัญขาเทียมวิเคราะห์ตัวอย่างเซลล์ประสาทและทำให้หลายสิบของการปรับแก้ไขเพื่อประเมินรูปแบบการใช้ไฟฟ้าของสมอง -. ทั้งหมดในพริบตาทีม Shenoy ของการทดสอบเคอร์เซอร์สมองที่ควบคุมหมายถึงการใช้งานแป้นพิมพ์เสมือนจริง ระบบที่มีไว้สำหรับคนที่มีอาการอัมพาตและเส้นโลหิตตีบด้านข้าง amyotrophic (ALS) หรือที่เรียกว่าโรคไป๋ ALS ลดความสามารถของคนที่จะย้าย ปุ่มกดควบคุมความคิดจะช่วยให้คนที่มีอัมพาตหรือ ALS เพื่อเรียกใช้รถเข็นอิเล็กทรอนิกส์และใช้คอมพิวเตอร์หรือแท็บเล็ต. "ขาเทียมสมองที่ควบคุมจะนำไปสู่การปรับปรุงอย่างมากในคุณภาพชีวิต" Shenoy กล่าวว่า "ความเร็วและความถูกต้องแสดงให้เห็นในผลเทียมนี้จากการปีของการวิจัยขั้นพื้นฐานและประสาทจากการรวมค้นพบทางวิทยาศาสตร์เหล่านี้ด้วยการออกแบบหลักการขั้นตอนวิธีการควบคุมทางคณิตศาสตร์." การเปลี่ยนแปลงของสมองเทคนิคการแก้ไขใหม่จะขึ้นอยู่กับความเข้าใจที่ค้นพบเมื่อเร็ว ๆ นี้ของวิธีการดำเนินการลิงตามธรรมชาติ การเคลื่อนไหวแขน นักวิจัยศึกษาสัตว์ที่เป็นปกติในทุกวิถีทาง ลิงใช้แขนมือและนิ้วมือที่จะไปถึงเป้าหมายที่นำเสนอบนหน้าจอวิดีโอ สิ่งที่นักวิจัยพยายามที่จะเรียนรู้ผ่านหลายร้อยของการทดลองคือสิ่งที่รูปแบบไฟฟ้าจาก 100 ตัวอย่าง 200 เซลล์ประสาทดูเหมือนในช่วงการเข้าถึงปกติ ในระยะสั้นที่พวกเขามาเข้าใจ "การเปลี่ยนแปลงของสมอง" พื้นฐานถึงการเคลื่อนไหวแขน. "การเปลี่ยนแปลงของสมองเหล่านี้มีความคล้ายคลึงกับกฎระเบียบที่เป็นลักษณะการโต้ตอบของล้านของเซลล์ประสาทที่ควบคุมการเคลื่อนไหวของ" โจนาธานเขา, นักศึกษาปริญญาเอกในสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าและกล่าวว่า ผู้เขียนครั้งแรกของกระดาษสื่อสารธรรมชาติในการวิจัย "พวกเขาช่วยให้เราสามารถใช้ตัวอย่างเล็ก ๆ อย่างแม่นยำมากขึ้น." ในการทดลองปัจจุบันของพวกเขา Shenoy ของสมาชิกในทีมกลั่นความเข้าใจของการเปลี่ยนแปลงของสมองเข้าไปในขั้นตอนวิธีการที่จะวิเคราะห์สัญญาณไฟฟ้าวัดว่าอุปกรณ์เทียมของพวกเขาได้รับจากเซลล์ประสาทตัวอย่าง อัลกอริทึมเอ็นดูวัดสัญญาณเหล่านี้เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงตัวอย่างของคนมากขึ้นเช่นการเปลี่ยนแปลงของสมองพื้นฐาน เป้าหมายของเราคือเพื่อให้ความคิดเทียมที่มีการควบคุมที่แม่นยำมากขึ้น. ในการทดสอบขั้นตอนวิธีนี้นักวิจัยได้รับการฝึกฝน Stanford สองลิงที่จะเลือกเป้าหมายในปุ่มกดง่าย ปุประกอบด้วยหลายแถวและคอลัมน์ของวงการว่างเปล่า เมื่อแสงประกายบนวงกลมลิงได้รับการฝึกฝนในการเข้าถึงสำหรับวงกลมที่มีแขนของพวกเขา. การตั้งค่าพื้นฐานประสิทธิภาพนักวิจัยวัดว่าหลายเป้าหมายลิงสามารถแตะกับนิ้วมือของพวกเขาใน 30 วินาที ลิงเฉลี่ย 29 นิ้วก๊อกที่ถูกต้องใน 30 วินาที. การทดลองจริงเพียงคะแนนก๊อกเสมือนจริงที่มาจากการควบคุมเคอร์เซอร์สมองลิง แม้ว่าลิงยังอาจได้ย้ายนิ้วมือของเขานักวิจัยนับเฉพาะการตีเมื่อเคอร์เซอร์ควบคุมสมองได้รับการแก้ไขโดยวิธีส่งเคอร์เซอร์เสมือนเป้าหมาย. เทียม 26 คะแนนคิดก๊อกใน 30 วินาทีประมาณร้อยละ 90 เป็นอย่างที่เป็นลายนิ้วมือของลิง (ดูวิดีโอของด้วยมือเมื่อเทียบกับความคิดที่ควบคุมเคอร์เซอร์ก๊อก.) แป้นคิดที่ควบคุมไม่ได้ที่ไม่ซ้ำกันไปยังห้องปฏิบัติการของ Shenoy ขาเทียมที่ควบคุมสมองอื่น ๆ ใช้เทคนิคที่แตกต่างกันในการแก้ปัญหาข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่าง เทคนิคทางเลือกที่หลายการทดสอบโดยทีมงานสแตนฟอใกล้เคียงที่สุดที่ส่งผลใน 23 เป้าหมายใน 30 วินาที. ขั้นตอนเป้าหมายของงานวิจัยนี้คือการได้รับขาเทียมที่ควบคุมความคิดกับคนที่มี ALS วันนี้คนเหล่านี้อาจจะใช้ระบบตาติดตามเคอร์เซอร์โดยตรงหรือ "เมาส์หัว" ที่ติดตามการเคลื่อนไหวของศีรษะ ทั้งสองมีความเหนื่อยยากที่จะใช้ ทั้งมีการควบคุมธรรมชาติและใช้งานง่ายของการอ่านโดยตรงจากสมอง. อาหารและยาประเทศสหรัฐอเมริกาเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้ให้ทีม Shenoy ของไฟเขียวให้ดำเนินการทดลองนำร่องทางคลินิกของเคอร์เซอร์คิดควบคุมของพวกเขาในคนที่มีการบาดเจ็บไขสันหลัง. "นี่คือ วิธีการใหม่เดิมที่สามารถต่อกลั่นและเพิ่มประสิทธิภาพในการให้ขาเทียมสมองที่ควบคุมการปฏิบัติงานมากขึ้นและดังนั้นจึงมีศักยภาพทางคลินิกมากขึ้น "Shenoy กล่าวว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อเราพิมพ์ หรือปฏิบัติงานที่ชัดเจนอื่น ๆ สมองและกล้ามเนื้อของเรามักจะทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดาย

แต่เมื่อทางประสาทวิทยาโรคหรือการบาดเจ็บที่ไขสันหลัง severs การเชื่อมต่อระหว่างสมองและแขนขา เมื่อการเคลื่อนไหวง่ายกลายเป็นยาก หรือเป็นไปไม่ได้

ในปีล่าสุดนักวิจัยได้พยายามที่จะให้คนทุกข์ทรมานจากการบาดเจ็บหรือโรคบางอย่างเรียกคืนรถยนต์ฟังก์ชัน โดยพัฒนาความคิดควบคุมเทียม

อุปกรณ์ดังกล่าวแตะที่เกี่ยวข้องพื้นที่ของสมอง , ข้ามการเชื่อมต่อและส่งคำสั่งว่าเสียหายกับอุปกรณ์เช่นแป้นเสมือนจริง

แต่สมองที่ซับซ้อนการกระทำและความคิดมี orchestrated โดยล้านเซลล์ประสาทชีวภาพ -- สวิทช์ไฟเร็วขึ้นหรือช้าลงในรูปแบบแบบไดนามิก

สมองยังทำงานกับขาเทียมที่ควบคุมการเข้าถึงตัวอย่างเพียงไม่กี่ร้อย เซลล์ประสาท แต่ต้องประเมินสั่งมอเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับล้านของเซลล์ประสาทดังนั้นข้อผิดพลาดเล็ก ๆในตัวอย่าง -- ประสาทที่ไฟเร็วเกินไปหรือช้าเกินไป -- ลดความแม่นยำและความเร็วของความคิดควบคุมแป้น

ตอนนี้ทีมสหวิทยาการที่นำโดย กฤษณะ shenoy Stanford วิศวกรได้พัฒนาเทคนิคเพื่อให้สมองที่ควบคุมขาเทียมได้แม่นยำกว่า