Сухие датчики ЭЭГ управляют армейскими роботами

Технология интерфейса «мозг-машина» (ИМТ), несмотря на все десятилетия своего развития, все еще ожидает широкого применения. Причины включают в себя аппаратное и программное обеспечение, которое еще не соответствует задаче неинвазивных подходов, в которых используются датчики электроэнцефалограммы (ЭЭГ), размещенные на коже головы, а также необходимость хирургического вмешательства при подходах, основанных на мозговых имплантатах.

Теперь исследователи из Технологического университета Сиднея (UTS), Австралия, в сотрудничестве с австралийской армией разработали портативные прототипы сухих датчиков, которые достигают 94 процентов точности эталонных влажных датчиков, но без громоздкости и длительного времени установки последних. , потребность в грязных гелях и ограниченная надежность за пределами лаборатории.

«Сухие датчики показали худшие результаты по сравнению с золотым стандартом влажных датчиков серебро-хлорид-серебро», — говорит Франческа Якопи с факультета инженерии и информационных технологий UTS. «Это особенно актуально при мониторинге сигналов ЭЭГ с покрытых волосами изогнутых участков кожи головы. Вот почему они имеют игольчатую форму, громоздки и неудобны для пользователей».

«Мы использовали [новые датчики] в полевых испытаниях, чтобы продемонстрировать работу четвероногого робота без помощи рук, используя только сигналы мозга», — Франческа Якопи, Технологический университет Сиднея.

Якопи вместе с Чин-Тенг Линем, коллегой по факультету, специализирующимся на исследовании алгоритмов ИМТ, разработали трехмерные датчики с микроструктурой, используя эпитаксиальный графен субнанометровой толщины для области контакта. Датчики можно прикрепить к затылку, месту, которое лучше всего подходит для обнаружения сигналов ЭЭГ от зрительной коры — области мозга, обрабатывающей визуальную информацию.

«Пока волосы короткие, датчики обеспечивают достаточный контакт с кожей и низкий импеданс, чтобы хорошо сравниваться по соотношению сигнал/шум с влажными датчиками», — говорит Якопи. «И мы использовали их в полевых испытаниях, чтобы продемонстрировать работу четвероногого робота без помощи рук, используя только сигналы мозга».

Датчики изготавливаются на кремниевой подложке, на которую наносится слой кубического карбида кремния (3C-SiC), на который с помощью фотолитографии и травления наносится рисунок, образующий конструкции толщиной примерно 10 микрометров. По мнению исследователей, трехмерный дизайн имеет решающее значение для обеспечения хорошего контакта с изогнутой и волосистой частью кожи головы. Затем используется метод каталитического сплава для выращивания эпитаксиального графена вокруг поверхности узорчатой ​​структуры.

Исследователи выбрали SiC на кремнии, потому что его легче создавать и интегрировать с кремнием, чем только SiC. А что касается графена, «он чрезвычайно проводящий, биосовместимый, эластичный и обладает высокой адгезией к подложке», — говорит Якопи. Кроме того, «он может увлажняться и действовать как губка, впитывая влагу и пот с кожи, что увеличивает ее проводимость и снижает сопротивление».

Интерфейс мозговой робототехники

Было протестировано несколько узоров и выбрана шестиугольная структура, обеспечивающая наилучший контакт с кожей через волосы. С целью резервирования восемь датчиков были прикреплены к изготовленной на заказ сенсорной панели с помощью штыревых кнопок, а затем прикреплены к эластичному оголовью, обернутому вокруг черепа оператора. Все восемь датчиков записывали сигналы ЭЭГ в разной степени в зависимости от их местоположения и давления со стороны повязки, объясняет Лин. Результаты испытаний были опубликованы в прошлом месяце в журнале Applied Nano Materials.

Для проверки датчиков оператору оснащается закрепленной на голове линзой дополненной реальности, которая отображает шесть белых мерцающих квадратов, обозначающих различные команды. Когда оператор концентрируется на определенном квадрате, в зрительной коре создается определенный коллективный биопотенциал, который улавливается сенсорами. Сигнал отправляется на декодер в креплении через Bluetooth, который преобразует сигнал в нужную команду, а затем передает по беспроводной сети на приемник в роботе.

«В настоящее время система может выдавать до девяти команд, хотя только шесть команд были протестированы и проверены для использования с графеновыми датчиками», — говорит Лин. «Каждая команда соответствует определенному действию или функции, например, идти вперед, повернуть направо или остановиться. В будущем мы добавим больше команд».