Декодирование направления движения кисти по данным МЭГ и ЭЭГ

Активность мозга может использоваться в качестве управляющего сигнала для интерфейсов мозг–машина (ИММ). Мощный и широко признанный подход к созданию ИММ, до настоящего времени применявшийся только при инвазивных методах регистрации, использует нейронные сигналы, связанные с движениями конечностей, для эквивалентного многомерного управления внешним исполнительным устройством. В настоящем исследовании мы проверили, применим ли этот подход также к неинвазивным методам регистрации. Для этого мы регистрировали магнитную активность всего головного мозга методом магнитоэнцефалографии (МЭГ) во время движений кистью из центра к периферии и обнаружили значительную модуляцию мощности активности МЭГ между состояниями покоя и движения в трех частотных диапазонах: увеличение в диапазонах ≤7 Гц (низкочастотный диапазон) и 62–87 Гц (высокочастотный гамма-диапазон), а также снижение в диапазоне 10–30 Гц (бета-диапазон) во время движения. Направление движения можно было определить для отдельных испытаний по низкочастотно отфильтрованной активности МЭГ, а также по модуляциям мощности в низкочастотном диапазоне, но не в бета- и высокочастотном гамма-диапазонах. При использовании датчиков, расположенных над моторной областью, мы получили неожиданно высокую точность декодирования — в среднем 67% по всем испытуемым. Точность декодирования начинала значимо превышать уровень случайного угадывания еще до начала движения. На основании одновременной регистрации МЭГ и электроэнцефалографии (ЭЭГ) мы показали, что направление движения можно с одинаковой эффективностью определять с помощью обоих методов регистрации. В целом полученные результаты показывают, что нейронную активность, связанную с различными движениями одной и той же конечности, можно различать с помощью неинвазивной регистрации и, следовательно, использовать для управления неинвазивным ИММ.