Экономист помогает создавать «умные» протезы конечностей

К Дню российской науки, который отмечается 8 февраля, корреспонденты новостной службы ВШЭ поговорили с тремя молодыми вышкинскими исследователями об их работе и услышали истории о том, как поставить себе цель, добиться результата и не отступить, если задуманное пугает своими масштабами. Одним из них была студентка магистерской программы «Когнитивные науки и технологии: от нейрона к познанию» Елизавета Окорокова.

В департаменте психологии есть Центр нейроэкономики и когнитивных исследований, в котором при помощи современного оборудования (многоканальных энцефалографов, миографов, транскраниальных магнитных стимуляторов) ведутся работы на переднем крае нейронаук. В них участвуют психологи, нейрофизиологи, экономисты, лингвисты, физики, инженеры — из России, Италии, Турции, Англии, США, Испании. В одной из таких научных групп, занимающейся анализом данных, работает Елизавета Окорокова, чьи исследования могут вылиться в создание интеллектуальных протезов конечностей.

История Елизаветы — это пример того, насколько открытой и междисциплинарной является современная наука. Над решением медицинских, на первый взгляд, задач трудится экономист: Елизавета окончила бакалавриат Международного института экономики и финансов (МИЭФ) НИУ ВШЭ, а сейчас учится на втором курсе магистерской программы «Когнитивные науки и технологии: от нейрона к познанию».

«Учась в МИЭФ, я работала в Лаборатории экспериментальной и поведенческой экономики с Алексеем Беляниным, и мы занимались изучением поведения людей в экономических ситуациях, — рассказывает Елизавета Окорокова. — В какой-то момент я поняла, что на эту проблему можно взглянуть и под другим углом, с биологической точки зрения: какие процессы происходят у человека в голове при принятии решений? Я начала интересоваться этим, Алексей Белянин посоветовал мне почитать про нейронауки и познакомил меня с людьми, которые занимаются ими в департаменте психологии — Василием Ключаревым и Анной Шестаковой. Они рассказали, что у них впервые будет прием на магистерскую программу, меня это очень заинтересовало, и я решила „копать“ дальше».

«Копать» получалось и быстро, и эффективно: всего через год исследование Елизаветы было опубликовано в международном научном журнале «Frontiers in Neuroscience».

Идею исследования подсказали профессор ВШЭ Алексей Осадчий и Михаил Лебедев из Университета Дюка, которые являются научными руководителями Елизаветы Окороковой. Идея касалась распознавания рукописного текста на основе миограммы (сигналов, которые неинвазивно считываются с поверхности мышц человека, в данном случае — кисти руки).

Но как экономисту разобраться в этих сигналах? Все дело в том, что методы анализа данных, которые используют экономисты и финансисты, отчасти схожи с используемыми в нейронауке. «Поскольку я раньше занималась в том числе финансами, обработкой биржевых сигналов, я быстро смогла переключиться на обработку временных рядов, имеющих нефрофизиологическую природу», — поясняет Елизавета.

Примечательно, что подобными исследованиями раньше мало кто из ученых занимался: за исключением специалистов из Университета Дюка почти никто не брался за распознавание рукописного текста. Михаил Лебедев смог построить линейную модель, которая распознавала координаты пера на основе миограммы. В Вышке эту модель усовершенствовали, добавив к ней динамические свойства системы, что позволило существенно сократить объём необходимых данных и повысить эргономичность восстанавливаемых траекторий.

Что именно было сделано? Есть сигналы миограммы, которые считываются с мышц руки, и есть координаты, которые отражают изменение положения пера ручки на бумаге, при письме. Задача была в том, чтобы придумать такую модель, которая наилучшим образом связывала бы сигналы миограммы с этими координатами.

Многие технологические компании заняты разработкой гаджетов, работающих на схожих принципах. Но, как правило, речь идет о дискретном распознавании, когда моделируются лишь отдельные движения. «То, что мы делали, — это распознавание не дискретного, а непрерывного процесса изменений координат на листе бумаги, — говорит Елизавета Окорокова. — Здесь не два, три или пять состояний, а бесконечно много: перо может находиться где угодно в каждый момент времени».

«Например, когда вы пишете цифру „7“, то, пока вы двигаетесь по прямой, наш алгоритм уделяет основное внимание динамической модели, „любящей“ гладкие траектории движения, — объясняет Алексей Осадчий. — Но в момент, когда вы добрались до угла, более важным для алгоритма оказывается сигнал миограммы, диктующий резкую смену направления Естественно, все происходит адаптивно и автоматически, и мы не научаем алгоритм писать каждую цифру в отдельности, а используем общую динамическую модель и слияние предсказаний при помощи калмановского фильтра».

Елизавета Окорокова считает, что разработанная ею с коллегами модель хотя и лучше прежних, все еще не дает идеального предсказания координат. И все же это первый и важнейший шаг к созданию интеллектуальных протезов, которые позволят людям с травмами конечностей и ампутациями вернуть мелкую моторику и совершать микроскопические движения. Не только писать, но и рисовать, лепить, играть на музыкальных инструментах.

К проекту, над которым работают Окорокова и Осадчий, присоединяется все больше исследователей. «К нам с первого курса магистерской программы пришел Георгий Сапожников, выпускник МАИ, — рассказывает Елизавета. — Он пишет программу, которая позволяет в реальном времени считывать сигналы с мышц и распознавать несколько движений. То есть если мы сейчас на вас наденем электроды, эта программа сможет тут же распознать, какое движение вы производите».

В дальнейшем эти разработки и усовершенствованный алгоритм распознавания будут протестированы на экспериментальном протезе, который создается в одной из сотрудничающих с Вышкой компаний — резиденте Сколково. А затем пройдут клинические испытания — на реальных пациентах.

Узнать больше об исследованиях Елизаветы Окороковой и ее коллег по Вышке можно 10 февраля на открытой лекции в ДК ЗИЛ. В частности, Елизавета расскажет о нейроинтерфейсах, которые позволяют управлять машинами с помощью биологических сигналов.

См. другие истории