Plans d’enregistrement anatomiques et tâches comportementales. un, Plans d’imagerie fUS coronale utilisés pour les singes P et L. Le champ de vision fUS approximatif superposé à une coupe IRM coronale. Les chambres d’enregistrement ont été placées sur une surface normale au crâne au-dessus d’une craniectomie (carré noir). Le transducteur à ultrasons a été positionné pour acquérir un plan coronal cohérent au cours des différentes séances (ligne rouge). Les cartes vasculaires montrent l’image Doppler de puissance moyenne issue d’une seule séance d’imagerie. Différentes régions du cerveau sont étiquetées en texte blanc et les flèches étiquetées pointent vers les sillons cérébraux. D, dorsale ; V, ventrale ; L, à gauche ; R, à droite ; Un, antérieur ; P, postérieur ; ls, sillon latéral ; ips, sillon intrapariétal ; cis, sillon cingulaire. Les étiquettes anatomiques sont basées sur la réf. 63. b, Tâche de saccade guidée par la mémoire. * ±1 000 ms de gigue pour les périodes de fixation et de mémoire ; ±500 ms de gigue pendant la période de maintien. Le signal périphérique a été choisi parmi deux ou huit emplacements cibles possibles en fonction de l’expérience spécifique. Carré rouge, position oeil du singe (non visible par le singe). NHP, primate non humain, c’est-à-dire singe. c, algorithme fUS-BMI. Des images fonctionnelles à 2 Hz en temps réel ont été transmises à un décodeur linéaire qui contrôlait la tâche comportementale. Le décodeur a utilisé les trois dernières images fUS de la période mémoire pour faire sa prédiction. Si la prédiction était correcte, les données de cette prédiction étaient ajoutées à l’ensemble d’entraînement. Le décodeur a été recyclé après chaque essai réussi. L’ensemble de formation comprenait des essais de la session en cours et/ou d’une session fUS-BMI précédente. d, Algorithme multicodeur. Pour prédire huit directions de mouvement, la composante verticale (bleue) et la composante horizontale (rouge) ont été prédites séparément puis combinées pour former chaque prédiction fUS-BMI (violet). e, Tâche IMC guidée par la mémoire. La tâche IMC est la même que dans b sauf que la période de mouvement est contrôlée par l’activité cérébrale (via fUS-BMI) plutôt que par les mouvements oculaires. Après 100 essais réussis de mouvements oculaires, le fUS-BMI a contrôlé la prédiction des mouvements (contrôle en boucle fermée). En mode boucle fermée, le singe devait maintenir la fixation sur le repère de fixation central jusqu’à la délivrance de la récompense. Carré rouge, position de l’oeil du singe (non visible par le singe) ; carré vert, curseur contrôlé par l’IMC (visible par le singe). Crédit: Neurosciences naturelles (2023). DOI : 10.1038/s41593-023-01500-7
Les interfaces cerveau-machine (IMC) sont des appareils capables de lire l’activité cérébrale et de traduire cette activité pour contrôler un appareil électronique comme une prothèse de bras ou un curseur d’ordinateur. Ils promettent de permettre aux personnes paralysées de déplacer leurs prothèses avec leur pensée.
De nombreux IMC nécessitent des interventions chirurgicales invasives pour implanter des électrodes dans le cerveau afin de lire l’activité neuronale. Cependant, en 2021, des chercheurs de Caltech ont développé un moyen de lire l’activité cérébrale à l’aide de l’échographie fonctionnelle (fUS), une technique beaucoup moins invasive.
Aujourd’hui, une nouvelle étude est une preuve de concept selon laquelle la technologie fUS peut être la base d’un IMC « en ligne » : un IMC qui lit l’activité cérébrale, déchiffre sa signification à l’aide de décodeurs programmés avec l’apprentissage automatique et, par conséquent, contrôle un ordinateur capable de mesurer avec précision. prédire le mouvement avec un temps de retard très minimal.
L’étude a été menée dans les laboratoires Caltech de Richard Andersen, professeur James G. Boswell de neurosciences et directeur et président du leadership du T&C Chen Brain-Machine Interface Center ; et Mikhail Shapiro, professeur Max Delbrück de génie chimique et de génie médical et chercheur au Howard Hughes Medical Institute. Le travail était une collaboration avec le laboratoire de Mickael Tanter, directeur de physique pour la médecine à l’INSERM à Paris, France.
“L’échographie fonctionnelle est une modalité complètement nouvelle à ajouter à la boîte à outils des interfaces cerveau-machine qui peuvent aider les personnes paralysées”, explique Andersen. “Il offre des options intéressantes car il est moins invasif que les implants cérébraux et ne nécessite pas de recalibrage constant. Cette technologie a été développée dans le cadre d’un véritable effort de collaboration qui ne pourrait être réalisé par un seul laboratoire.”
“En général, tous les outils permettant de mesurer l’activité cérébrale présentent des avantages et des inconvénients”, explique Sumner Norman, ancien chercheur postdoctoral principal associé à Caltech et co-premier auteur de l’étude.
“Bien que les électrodes puissent mesurer très précisément l’activité de neurones uniques, elles nécessitent une implantation dans le cerveau lui-même et sont difficiles à adapter à plus de quelques petites régions du cerveau. Les techniques non invasives comportent également des compromis. Imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) fournit un accès au cerveau entier mais est limité par une sensibilité et une résolution limitées. Les méthodes portables, comme l’électroencéphalographie (EEG), sont entravées par une mauvaise qualité de signal et une incapacité à localiser la fonction cérébrale profonde.
L’imagerie par ultrasons fonctionne en émettant des impulsions sonores à haute fréquence et en mesurant la manière dont ces vibrations sonores se répercutent dans une substance, telle que divers tissus du corps humain. Les ondes sonores se propagent à différentes vitesses à travers ces types de tissus et se reflètent aux frontières qui les séparent. Cette technique est couramment utilisée pour prendre des images d’un fœtus in utero et pour d’autres imageries diagnostiques.
Parce que le crâne lui-même n’est pas perméable aux ondes sonores, l’utilisation des ultrasons pour l’imagerie cérébrale nécessite l’installation d’une « fenêtre » transparente dans le crâne. “Il est important de noter que la technologie des ultrasons n’a pas besoin d’être implantée dans le cerveau lui-même”, explique Whitney Griggs (Ph.D. ’23), co-premier auteur de l’étude. “Cela réduit considérablement le risque d’infection et laisse le tissu cérébral et sa dure protectrice parfaitement intacts.”
“À mesure que l’activité des neurones change, leur utilisation des ressources métaboliques comme l’oxygène change également”, explique Norman. “Ces ressources sont réapprovisionnées par la circulation sanguine, qui est la clé de l’échographie fonctionnelle.” Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé les ultrasons pour mesurer les changements dans le flux sanguin vers des régions spécifiques du cerveau. De la même manière que le son d’une sirène d’ambulance change de tonalité à mesure qu’elle se rapproche puis s’éloigne de vous, les globules rouges augmenteront la tonalité des ondes ultrasonores réfléchies à mesure qu’elles s’approchent de la source et diminueront la tonalité à mesure qu’elles s’éloignent. .
La mesure de ce phénomène d’effet Doppler a permis aux chercheurs d’enregistrer de minuscules changements dans le flux sanguin du cerveau jusqu’à des régions spatiales d’à peine 100 micromètres de large, soit environ la largeur d’un cheveu humain. Cela leur a permis de mesurer simultanément l’activité de minuscules populations neuronales, certaines aussi petites que 60 neurones, réparties dans tout le cerveau.
Les chercheurs ont utilisé des ultrasons fonctionnels pour mesurer l’activité cérébrale du cortex pariétal postérieur (PPC) de primates non humains, une région qui régit la planification des mouvements et contribue à leur exécution. La région est étudiée par le laboratoire d’Andersen depuis des décennies en utilisant d’autres techniques.
Les animaux ont appris deux tâches, les obligeant soit à prévoir de bouger leur main pour diriger un curseur sur un écran, soit à prévoir de bouger leurs yeux pour regarder une partie spécifique de l’écran. Il leur suffisait de penser à accomplir la tâche, sans bouger réellement les yeux ou les mains, pendant que l’IMC lisait l’activité de planification dans leur PPC.
“Je me souviens à quel point c’était impressionnant lorsque ce type de décodage prédictif fonctionnait avec des électrodes il y a vingt ans, et c’est étonnant maintenant de le voir fonctionner avec une méthode beaucoup moins invasive comme l’échographie”, explique Shapiro.
Les données échographiques ont été envoyées en temps réel à un décodeur (préalablement formé pour décoder la signification de ces données à l’aide de l’apprentissage automatique), et ont ensuite généré des signaux de contrôle pour déplacer un curseur là où l’animal voulait qu’il aille. Le BMI a réussi à le faire sur huit cibles radiales avec des erreurs moyennes inférieures à 40 degrés.
“Il est significatif que la technique ne nécessite pas de recalibrer l’IMC chaque jour, contrairement aux autres IMC”, explique Griggs. “Par analogie, imaginez devoir recalibrer votre souris d’ordinateur jusqu’à 15 minutes chaque jour avant de l’utiliser.”
Ensuite, l’équipe prévoit d’étudier les performances des IMC basés sur la technologie échographique chez l’homme et de développer davantage la technologie fUS pour permettre une imagerie tridimensionnelle pour une précision améliorée.
L’article s’intitule « Décoder les plans moteurs à l’aide d’une interface cerveau-machine ultrasonique en boucle fermée » et paraît dans la revue Neurosciences naturelles.
Plus d’information:
Whitney S. Griggs et al, Décodage des plans moteurs à l’aide d’une interface cerveau-machine ultrasonique en boucle fermée, Neurosciences naturelles (2023). DOI : 10.1038/s41593-023-01500-7
Fourni par l’Institut de technologie de Californie
Citation: L’échographie permet des interfaces cerveau-machine moins invasives (30 novembre 2023) récupéré le 30 novembre 2023 sur
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