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¿Se pueden leer los pensamientos a través de un EEG?

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· EEG en domicilio

Este artículo es una traducción libre de una publicación original referida más abajo

La red neuronal reconstruye los pensamientos humanos en tiempo real, a partir de las ondas cerebrales.
Investigadores de la corporación rusa Neurobotics y del Instituto de Física y Tecnología de Moscú han encontrado una manera de visualizar la actividad cerebral de una persona como imágenes reales que imitan lo que observan en tiempo real. Esto abre el campo para nuevos dispositivos de rehabilitación post accidente cerebrovascular controlados por señales cerebrales. El equipo publicó su investigación como preprint en bioRxiv y publicó un video en línea que muestra su sistema de "lectura mental" en el trabajo.
Para desarrollar dispositivos controlados por el cerebro y métodos para el tratamiento del trastorno cognitivo y la rehabilitación posterior al accidente cerebrovascular, los neurobiólogos deben comprender cómo el cerebro codifica la información. Un aspecto clave de esto es estudiar la actividad cerebral de las personas que perciben información visual, por ejemplo, mientras ven un video. Las actuales soluciones para extraer imágenes desde las señales cerebrales, hacen uso de resonancia magnética funcional o analizan las señales captadas a través de implantes directamente desde las neuronas. Ambos métodos tienen aplicaciones bastante limitada en la práctica clínica y la vida cotidiana. La interfaz cerebro-computadora desarrollada por MIPT y Neurobotics se basa en redes neuronales artificiales y electroencefalografía, o EEG, una técnica para registrar ondas cerebrales a través de electrodos colocados de manera no invasiva en el cuero cabelludo. Al analizar la actividad cerebral, el sistema reconstruye las imágenes vistas por una persona quien está sometida a EEG en tiempo real.  
"Estamos trabajando en Tecnologías de Asistencia en el proyecto Neuronet del National Technology Initiative (NTI), centrado en la interfaz cerebro-computadora que permite a los pacientes después de un accidente cerebrovascular, por ejemplo, controlar el brazo de un exoesqueleto con fines de neurorrehabilitación, o pacientes paralizados puedan conducir una silla de ruedas eléctrica. El objetivo final es aumentar la precisión del control neuronal también para individuos sanos ", dijo Vladimir Konyshev, quien dirige el Laboratorio de Neurorobotics en MIPT.

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Figure 2. Operation algorithm of the brain-computer interface (BCI) system. Credit: Anatoly Bobe/Neurobotics, and @tsarcyanide/MIPT

En la primera parte del experimento, los neurobiólogos pidieron a sujetos sanos que vieran 20 minutos de fragmentos de 10 segundos cada uno de video de YouTube. El equipo seleccionó cinco categorías de videos arbitrarios: formas abstractas, cascadas, rostros humanos, mecanismos de movimiento y deportes de motor. La última categoría presentaba grabaciones personales de motos de nieve, motos de agua, carreras de motos y automóviles
Al analizar los datos del EEG, los investigadores mostraron que los patrones de ondas cerebrales son distintos para cada categoría de videos. Esto permitió al equipo analizar la respuesta del cerebro a los videos en tiempo real.
En la segunda fase del experimento, se seleccionaron tres categorías aleatorias de las cinco originales. Los investigadores desarrollaron dos redes neuronales: una para generar imágenes aleatorias específicas de categoría a partir del "ruido", y otra para generar "ruido" similar a partir del EEG. Luego, el equipo entrenó las redes para que funcionen juntas de una manera que convierta la señal EEG en imágenes reales similares a las que observaron los sujetos de prueba (fig. 2).
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Illustration. Brain-computer interface. Credit: @tsarcyanide/MIPT

Para probar la capacidad del sistema de visualizar la actividad cerebral, se les mostró a los sujetos, videos no vistos de las mismas categorías previas. Mientras observaban, se grababan los EEG y alimentaban las redes neuronales. El sistema pasó la prueba, generando imágenes convincentes que podrían clasificarse fácilmente en el 90 por ciento de los casos (fig. 1).

Figure 1. Each pair presents a frame from a video watched by a test subject and the corresponding image generated by the neural network based on brain activity. Credit: Grigory Rashkov/Neurobotics

"El electroencefalograma es una colección de señales cerebrales registradas en el cuero cabelludo. Los investigadores solían pensar que estudiar los procesos cerebrales a través del EEG es como descubrir la estructura interna de una máquina de vapor analizando el humo que deja un tren de vapor", explicó el co autor Grigory Rashkov, investigador junior en MIPT y programador en Neurobotics. "No esperábamos que contuviera información suficiente para reconstruir incluso parcialmente una imagen observada por una persona. Sin embargo, resultó ser bastante posible".
"Además, podemos usar esto como la base para una interfaz cerebro-computadora que opera en tiempo real. Es bastante tranquilizador. Con la tecnología actual, las interfaces neuronales invasivas imaginadas por Elon Musk enfrentan los desafíos de la cirugía compleja y el rápido deterioro debido a los procesos naturales: se oxidan y fallan en varios meses. Esperamos eventualmente poder diseñar interfaces neuronales más asequibles que no requieran implantación ", agregó el investigador.

More information: Grigory Rashkov et al. Natural image reconstruction from brain waves: a novel visual BCI system with native feedback, (2019). DOI: 10.1101/787101

Provided by Moscow Institute of Physics and Technology

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