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Les appareils qui s’implantent dans le cerveau et décodent son activité promettent d’ouvrir toutes sortes de possibilités médicales, comme améliorer le dépistage de la maladie d’Alzheimer ou la surveillance des organes internes. L’une de leurs applications les plus prometteuses consiste à permettre aux personnes paralysées de reprendre le contrôle de leurs prothèses par le biais des signaux de leur cerveau, ce qu’une équipe de l’université de Californie, San Francisco (UCSF) vient de démontrer avec un dispositif plug-and-play.

Reprendre le contrôle d’une prothèse

La nouvelle technologie développée à l’UCSF, pourrait marquer une avancée significative dans ce domaine de recherche; l’équipe se concentrant sur le logiciel qui traduit l’activité cérébrale en action. Cet algorithme d’apprentissage machine a été formé pour suivre les mouvements imaginaires du cou ou du poignet d’un utilisateur paralysé, lorsqu’il regarde un curseur d’ordinateur se frayer un chemin sur un écran.
Au début, cet algorithme devait être réinitialisé chaque jour, le logiciel apprenant progressivement à faire correspondre les mouvements souhaités par l’utilisateur avec le mouvement réel du curseur à l’écran, pour finalement lui permettre de le contrôler. Mais cela pouvait prendre des heures d’expérimentation chaque jour, aussi les scientifiques ont-ils commencé à explorer d’autres options.
Quelques ajustements de l’algorithme ont permis de continuer à apprendre l’activité cérébrale de l’utilisateur et les mouvements souhaités, sans avoir à tout réinitialiser et à repartir de zéro chaque jour. L’équipe a découvert que cette approche permettait à l’algorithme de s’améliorer chaque jour de manière continue, et que l’utilisateur pouvait finalement le connecter et commencer à l’utiliser avec beaucoup d’efficacité.
« Nous avons découvert que nous pouvions améliorer encore l’apprentissage en nous assurant que l’algorithme ne se mettait pas à jour plus vite que le cerveau ne pouvait le suivre, soit environ une fois toutes les 10 secondes », explique Karunesh Ganguly, neurologue praticien à l’UCSF Health. « Nous voyons cela comme une tentative de créer un partenariat entre deux systèmes d’apprentissage – le cerveau et l’ordinateur – qui, en fin de compte, permet à l’interface artificielle de devenir une extension de l’utilisateur, comme sa propre main ou son propre bras ».

Une interface appelée ECoG

Cette interface qui est utilisée dans ces expériences est connue sous le nom de réseau ECoG, qui est un bloc d’électrodes de la taille d’un Post-it qui est chirurgicalement implanté à la surface du cerveau. Les chercheurs ont obtenu une autorisation spéciale pour l’implanter à long terme chez des patients paralysés dans le cadre de leurs expériences, et ont constaté qu’au fil du temps, le cerveau des utilisateurs optimisait son activité pour contrôler cette interface, sans qu’il soit nécessaire de procéder à un recalibrage quotidien.
« Une fois que l’utilisateur a établi une mémoire durable de la solution pour contrôler l’interface, il n’est plus nécessaire de la réinitialiser », explique Karunesh Ganguly, auteur principal de cette étude. « Le cerveau converge rapidement vers la même solution ».
Avec suffisamment de travail, les chercheurs ont découvert qu’ils pouvaient en fait désactiver la fonction de mise à jour automatique de l’algorithme et que l’utilisateur pouvait simplement se connecter et commencer à l’utiliser à chaque jour. Même sans étalonnage quotidien, les performances n’ont pas diminué sur une période d’utilisation de 44 jours, l’utilisateur pouvant également passer plusieurs jours sans l’utiliser et ne subir qu’une légère baisse des performances.

Un système d’apprentissage qui est tout nouveau

« Le domaine d’une interface a fait de grands progrès ces dernières années, mais comme les systèmes existants ont dû être réinitialisés et recalibrés à chaque jour, ils n’ont pas pu exploiter les processus d’apprentissage naturels du cerveau. C’est comme si l’on demandait à quelqu’un d’apprendre à faire du vélo à partir de rien », explique M. Ganguly. « Adapter un système d’apprentissage artificiel pour qu’il fonctionne en douceur, avec les schémas d’apprentissage à long terme sophistiqués du cerveau est une chose qui n’a jamais été montrée auparavant chez une personne paralysée ».
Cette recherche a été publiée dans Nature Biotechnology.
Source : University of California, San Francisco
Crédit photo : Rawpixel

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