Interfaces cerebro-ordenador crónicamente estables y de alta resolución para la decodificación del motor en tiempo...

Área de la Ciencia:

• La neurociencia
• Ingeniería biomédica
• Dispositivos médicos

Sus antecedentes:

• Las interfaces cerebro-ordenador (BCI) son cruciales para restaurar la comunicación y las funciones motoras en personas con trastornos neurológicos.
• Los BCI convencionales de electrocorticografía (ECoG) se enfrentan a limitaciones en la resolución espacial y el tamaño del dispositivo.
• Se necesitan conjuntos de electrodos de alta densidad para mejorar la precisión de la decodificación de la actividad cerebral.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un sistema BCI de microelectrocorticografía (μECoG) flexible y de alta resolución.
• Evaluar la estabilidad crónica y las capacidades de decodificación del motor en tiempo real del BCI μECoG.
• Demostrar el potencial de la tecnología μECoG para superar las limitaciones de los BCI convencionales de ECoG.

Principales métodos:

• Se utilizó la fabricación micro-nano para crear una matriz de electrodos μECoG flexible y de alta densidad con un aumento de 64 veces en la densidad de los electrodos.
• Se realizó un experimento in vivo de 203 días para evaluar la estabilidad y el rendimiento crónicos.
• Implementa algoritmos de decodificación del motor en tiempo real para tareas como el control del juego y el cursor.

Principales resultados:

• El BCI μECoG demostró un rendimiento crónicamente estable durante 203 días.
• Logró la decodificación del motor en tiempo real, permitiendo el control del juego en 7 minutos de entrenamiento.
• Alcanzó un pico de velocidad de bits de 4,15 bits por segundo (BPS) para el control del cursor, comparable a las BCI intracorticales de EEG sin invasión.

Conclusiones:

• Los BCI μECoG de alta resolución ofrecen una mayor especificidad espacial para mejorar el rendimiento de decodificación.
• La matriz μECoG flexible y de alta densidad avanza significativamente la tecnología BCI, reduciendo el tamaño y la invasividad del dispositivo.
• Este μECoG BCI representa un avance en la viabilidad clínica para interfaces cerebro-computadora flexibles y de alto rendimiento.