TGViewer
Channel Public Channel
Лебедев про мозг

Лебедев про мозг

@augmented_brain

Михаил Альбертович Лебедев (@lebedevmikhaila) — нейроученый. Индекс Хирша — 57 (Google scholar).

https://sites.google.com/site/lebedevneuro/curriculum-vitae

https://scholar.google.com/citations?user=cvd2xxcAAAAJ&hl=en
Subscribers
6.15K
Photos
6.4K
Videos
2.1K
Links
8.3K

Showing posts older than #16401 · Back to latest

Older Posts 15 shown
Post #16400 349
Биологи пересадили человеческие мозговые органоиды мышам, у которых генетически отключили развитие коры и гиппокампа, — так учёные обошли нехватку места в черепе и подавление роста трансплантата местными клетками. Через три месяца органоиды увеличились почти в пять раз, развили типичные клетки человеческой коры и срослись с мозгом грызунов, а у самих животных частично улучшились рабочая память и координация. В будущем эту химерную модель планируют использовать для изучения шизофрении и деменции, а также для безопасного тестирования лекарств, нацеленных на человеческие нейроны.

https://naked-science.ru/article/biology/mozg-himera-myshi-i-cheloveka
  • ❤ 3
  • 👍 1
  • 🔥 1
Post #16399 292
Из рубрики «Для эрудитов»

В области интерфейсов «мозг–компьютер» до сих пор отсутствует единый стандарт оценки производительности онлайн-систем, а наиболее популярная метрика — скорость передачи информации (ITR) — часто рассчитывается по-разному и даже ошибочно, что затрудняет сравнение исследований. Авторы статьи анализируют эти проблемы и предлагают рекомендации и методы их преодоления, опираясь на определение ITR, данное Волпо и соавторами в 1998 году на основе теории информации Шеннона.

Формула Волпо для расчёта ITR действительна лишь при выполнении ряда строгих условий: система должна быть дискретным каналом без памяти и стабильным, все команды должны быть равновероятны, точность классификации — одинаковой для всех символов, а ошибки — равномерно распределены между остальными символами. На практике эти предпосылки часто игнорируются, что приводит к некорректным оценкам ITR, особенно в асинхронных интерфейсах, где пользователь может подолгу не подавать команд и где вероятность «простоя» отличается от вероятности выбора конкретных команд.

Отдельная проблема — оценка параметров формулы при онлайн-тестировании: точность классификации P зависит от числа испытаний, а время T на передачу одного символа — от времени переключения между целями, которое часто не учитывается. Авторы показывают, что ошибка в оценке P и T тем сильнее влияет на ошибку ITR, чем выше точность, число классов и скорость передачи, поэтому при публикации результатов необходимо явно указывать значения N, P и T.

Для корректной оценки P требуется достаточно большое число испытаний: авторы приводят формулу минимального объёма выборки n0 для заданной ширины доверительного интервала и отмечают, что при точности выше 0,5 требуемое число испытаний снижается. Также подчёркивается, что при расчёте ITR нельзя учитывать исправление ошибок, автодополнение слов и другие инструменты, повышающие эффективную пропускную способность, — их следует описывать отдельно.

Авторы формулируют ряд рекомендаций: указывать N, P и T; сообщать число испытаний; не включать коррекцию ошибок в базовую оценку ITR; тестировать систему на случайно генерируемых символах из всех N классов; явно указывать, включается ли время переключения t1 в T; сохранять N постоянным на протяжении всего теста; представлять результаты по каждому испытуемому, а не только по лучшим.

Для снижения неопределённости и артефактов при онлайн-оценке авторы предлагают ориентированную на задачи тестовую платформу, которая была успешно использована на Пекинском конкурсе BCI 2010. Платформа включала три задачи: управление переключателями бытовых приборов, ввод символов (печать) и управление виртуальным автомобилем, что имитирует реальные применения BCI.

В задаче печати испытуемым предъявлялась случайная последовательность символов из 40 возможных (26 букв, 10 цифр и 4 знака препинания), тест длился шесть минут, а система через TCP/IP передавала выбранный символ на сервер платформы. Платформа автоматически фиксировала число испытаний, включала время переключения в T, исключала коррекцию ошибок и позволяла сравнивать разные парадигмы BCI — P300, SSVEP и motion-VEP — по единым правилам.

В соревновании участвовали восемь команд, и результаты показали, что платформа способна служить общим инструментом сравнения онлайн-производительности различных BCI, включая расчёт ITR по формуле Волпо для синхронных систем и оценку по очкам для асинхронных. Авторы подчёркивают, что ITR — лишь одна из многих метрик, и для комплексной оценки BCI необходимо учитывать также эффективность, полезность, стоимость, инвазивность, время обучения и удобство использования.

В заключение авторы призывают сообщество BCI к выработке единых стандартов отчётности о производительности интерфейсов, включая термины, определения, методы и модели сравнения. Такие стандарты, по их мнению, облегчат сопоставление результатов между группами, помогут новичкам и в перспективе могут быть согласованы через общество BCI, семинары и другие мероприятия.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23448963/


#дляэрудитов
Post #16398 274
Из рубрики «Для эрудитов»

В статье рассматривается метрика скорости передачи информации (ITR), широко используемая для оценки интерфейсов «мозг — компьютер» (BCI), особенно на основе SSVEP. Авторы указывают, что традиционное определение ITR опирается на упрощённые допущения: равномерное распределение входных символов и симметричный, стационарный канал без памяти.

В реальности канал BCI, формируемый зрительным путём (retinogeniculate pathway), является асимметричным и нестационарным, поэтому стандартная формула ITR даёт неточные оценки. Для более корректного описания авторы моделируют канал как дискретный канал без памяти и переопределяют ITR через модифицированные выражения пропускной способности.

Они показывают, что асимметрия переходных вероятностей канала влияет на реальную воспринимаемую ITR сильнее, чем неравномерность входного распределения. Для вычисления пропускной способности применяется итеративный алгоритм Блахута — Аримото (BA), а также используется неравенство Фано для ограничения условной энтропии.

Эксперименты проводились на двух известных наборах данных SSVEP (Benchmark и Beta) с двумя методами распознавания целей: TRCA и SSCOR. Результаты показали, что новая метрика ITR статистически значимо отличается от традиционной и лучше отражает реальную производительность системы.

Индивидуальная настройка входного распределения под каждого пользователя значительно повышает достигаемую ITR, а совместное проектирование стимулов и алгоритмов распознавания уменьшает разрыв между разными методами. Авторы делают вывод, что предложенный подход способствует более тесной симбиотической связи между мозгом и компьютером и помогает находить верхние границы производительности BCI.

https://arxiv.org/abs/2301.00488

#дляэрудитов #ITR
arXiv.org Information Transfer Rate in BCIs: Towards Tightly Integrated Symbiosis The information transmission rate (ITR), or effective bit rate, is a popular and widely used information measurement metric, particularly popularized for SSVEP-based Brain-Computer (BCI)...
Post #16397 250
Post #16396 304
Нейрофизиолог Михаил Лебедев прогнозирует, что уже через два-пять лет появятся демонстрации зрительных нейроинтерфейсов, способных вернуть зрение слепым людям. Такие системы передают сигналы напрямую в сенсорные области мозга, и нервная система постепенно учится интерпретировать даже необычные для неё стимулы. В будущем подобные технологии могут не только восстанавливать утраченные чувства, но и создавать новые способы восприятия окружающего мира.

https://science.mail.ru/news/57034-vosstanovlenie-zreniya-s-pomoshyu-nejrointerfejsov/
Наука Mail Ученый оценил сроки восстановления зрения с помощью нейроинтерфейсов Нейрофизиолог Михаил Лебедев ожидает заметного прогресса в разработке зрительных нейроинтерфейсов уже в горизонте двух-пяти лет. Такие системы должны передавать информацию непосредственно в сенсорные области мозга. Об этом он рассказал редакциям Наука Mail…
  • ❤ 1
Post #16395 268
Нейрофизиолог Михаил Лебедев прогнозирует, что технологии считывания мыслей могут появиться через 5–10 лет. Главная проблема — создать электроды, которые долго и стабильно регистрируют активность нейронов, не вызывая отторжения мозгом. Когда это удастся, расшифровывать мысли поможет искусственный интеллект.

https://science.mail.ru/news/57031-kogda-chelovek-smozhet-chitat-mysli/
Наука Mail Нейрофизиолог оценил, когда станет возможным считывание мыслей человека Технологии считывания мыслей из мозга могут появиться в горизонте 5–10 лет, считает нейрофизиолог Михаил Лебедев. Одним из ключевых условий станет создание электродов, способных долго и качественно регистрировать активность нейронов.
  • 👍 4
Post #16394 258
Нейрофизиолог Михаил Лебедев прогнозирует, что первые работающие зрительные импланты, возвращающие зрение слепым людям, появятся уже через 2–5 лет. Такие нейроинтерфейсы будут не считывать сигналы мозга, а напрямую передавать информацию в сенсорные зоны коры, создавая у человека зрительные ощущения. В дальнейшем подобные технологии смогут не только компенсировать утраченные чувства, но и давать людям принципиально новые каналы восприятия.

https://regions.ru/zdorove/slepye-smogut-prozret-uchenyj-nazval-sroki-proryva-v-nejrointerfejsah
REGIONS.ru Слепые смогут прозреть: ученый назвал сроки прорыва в нейроинтерфейсах Михаил Лебедев, нейрофизиолог, дал прогноз по срокам появления работающих зрительных нейроинтерфейсов. По его оценке, первые наглядные демонстрации, когда незрячий человек обретет способность видеть, стоит ждать в течение двух–пяти лет. Речь идет о системах…
Post #16393 258
Нейроинтерфейсы уже сегодня помогают управлять протезами и возвращать утраченные функции, а в будущем позволят вернуть зрение, читать мысли и напрямую связывать мозг с искусственным интеллектом. Об этом рассказал нейрофизиолог Михаил Лебедев в интервью, где объяснил, что технологии «мозг — компьютер» постепенно выходят из лабораторий в реальную жизнь.

https://science.mail.ru/articles/57029-intervyu-s-mihailom-lebedevym/
Post #16391 302
Михаил Лебедев о профессорском кретинизме — это когда исследователь фиксируется на теме, в данном случае нейротехнологиях и нейроинтерфейсах, и она отдаляется от реальной жизни, становясь самодавлеющей.

Пример — моторное воображение. При реальном движении и при его воображении активность меняется в одних и тех же зонах мозга. На животных с инвазивными методами делают задачи с задержкой: обезьяну инструктируют, что она будет двигаться, но пока не должна, и она ждёт сигнала. В это время в мозге уже есть активность, предшествующая движению. Трудно заставить обезьяну совсем не двигаться, даже по электромиограмме видна интенция, а Прут и Фетц показали, что интернейроны спинного мозга тоже активируются. Ричард Андерсон показывал видео, где палец обезьяны потихоньку ползёт по экрану, хотя он должен быть неподвижен.

У человека моторное воображение — главная парадигма неинвазивных интерфейсов: надевают шапочку ЭЭГ, человек воображает движение правой руки против левой. Это достойная тема, но профессорский кретинизм начинается, когда это становится основной клинической парадигмой: профессора говорят, что правильно реабилитироваться — это ни в коем случае не двигаться. Был курьёз с Кришной Шеноем, который в инвазивных экспериментах инструктировал парализованную пациентку, чуть-чуть способную двигать рукой, не двигать ею, потому что такое нельзя публиковать.

При моторном воображении происходит десинхронизация мю-ритма, альфа-ритма в моторных зонах: если человек хорошо воображает, ритм схлопывается, и интерфейс мозг-компьютер может перевести это в команду. Но процесс долгий, измеряется секундами. Лебедев готов занести это в разряд профессорского кретинизма, потому что утвердилось убеждение, что есть только парадигма моторного воображения. Почему бы не попросить парализованного человека сделать движение?

Пациент Илона Маска с спинномозговой травмой и парализованными руками говорил, что исследователи объясняли ему про моторное воображение, но он так и не понял, чего от него хотели.

В группе Александра Каплана посмотрели, как человек воображает движение и насколько это связано с изменениями мю-ритма, и оказалось, что не связано. Они определяли качество воображения так: давали инструкцию вообразить движение и тут же давали импульс ТМС. На фоне моторного воображения ответ на ТМС усиливается, и с изменениями ритма корреляции нет. То есть тысячи статей по нейроинтерфейсу с мю-ритмом как мёртвому припарка.

Сергей Шишкин вызвался преодолеть проблему, но тут же скатился в профессорский кретинизм. Шишкин воспользовался учением Вадима Никулина о квазидвижениях. Человек производит движение, делает его меньше, ещё меньше, и оно становится минимальным. Инструкция: двигай, но не двигай. Лебедеву такой подход претит: если речь об амплитуде, можно сделать большое, поменьше, среднее и построить кривую зависимости ответа от амплитуды без понятия квазидвижения.

Было давно известно, что при реальном движении изменения ЭЭГ гораздо более выражены, чем при воображении, потому что посылается сигнал к мышцам, также идёт афферентный сигнал, и есть резон для более сильной реакции мозга. Шишкин заменил воображение движением, но если бы он просто использовал движение, ему бы возразили, что он не сделал ничего нового. Термин «квазидвижение» лишь создаёт иллюзию новизны.

Далее Шишкин сделал шаг в клинику, в группу, где годами делают парадигму с моторным воображением: на руку надет экзоскелет, человек воображает, регистрируется изменение мю-ритма, экзоскелет приводит кисть в движение. Работает это или нет, трудно сказать, потому что контрольных групп у них нет.

Инсультник имеет трудности с движениями руки. Ему дают инструкцию сделать движение, но не делать его. У Лебедева возникают вопросы, попахивает профессорским кретинизмом. А что, если он чуть-чуть может двинуться рукой? Чем плохо, если будет какое-то движение? Шишкин обосновывает, почему квазидвижения лучше движений: вдруг он будет пытаться делать движение, но оно будет некачественное, и он выучит плохое движение. Лебедев это не покупает.

https://youtu.be/WpbN6yOJZdA?si=toHtNYmjnlGz20jr
YouTube Моторное воображение, квазидвижения и профессорский кретинизм Моторное воображение — излюбленный метод в нейроинтерфейсах, в частности нейроинтерфейсах для реабилитации. Но там есть проблемы, приближающая этот подход к профессорскому кретинизму. Недавно вместо воображения были предложены «квазидвижения». Но и они не…
  • 🔥 4
  • 🤣 2
  • ❤ 1
Post #16390 333
Наступила осень
  • ❤ 3
  • 🔥 3
  • 🥰 2
  • 🙏 1
Post #16389 360
Учёные показали, что один имплантат для электрокортикальной записи в мозге позволяет одновременно распознавать речь и жесты у парализованных людей. Они обучили модели на изолированных и совместных данных, что улучшило работу системы в разных ситуациях. Это важный шаг к созданию нейроинтерфейсов, которые помогут парализованным людям общаться более естественно — и словами, и жестами сразу.

https://www.nature.com/articles/s41593-026-02446-2
Nature Simultaneous speech and gesture decoding for multimodal communication in paralysis Nature Neuroscience - Brosler et al. develop a brain–computer interface that simultaneously decodes speech and gestures from a single cortical implant to animate a virtual avatar, providing a...
  • ❤ 1
Post #16388 325
Post #16387 292
На самом деле бесполезно что-то требовать от нейротехнологий, находясь в рамках профессорского кретинизма. И «квазидвижения» Сергея Шишкина — из той же оперы. (Разберем.)

https://t.me/bci_ru/6331
Telegram Нейроинтерфейсы 7 требований к нейротехнологиям по Шалку (Schalk et al., in press, Nature Reviews Bioengineering):
Post #16386 282
Свежая публикация в Frontiers in Human Neuroscience от Игоря Пивоварова из МФТИ предлагает теорию TEVSER — эволюционирующих саморепрезентаций. Автор берется решить проблему сознания, построив иерархию из одиннадцати уровней омега, где каждый следующий порождает все более сложные формы психики и интеллекта.

При ближайшем рассмотрении конструкция рассыпается от малейшего прикосновения критики.

Живой системой объявляется любая система, поддерживающая гомеостаз, и из этого выводится, что регуляция автоматически порождает психику. Но гомеостаз поддерживают и термостаты, и автопилоты. Ссылка на теорему о хорошем регуляторе не спасает: модель в смысле Эшби — математическое отношение, а не внутреннее переживание.

Уровень омега два объявляется моментом возникновения феноменального мира. Аргумент прост до неприличия: раз сигналы стали различимыми, значит, они стали ощущаться. Это логическая ошибка, потому что различение сигналов в сети и субъективное ощущение — разные вещи, и мост между ними автор просто постулирует. Он сам признает, что феноменальный опыт нельзя наблюдать от третьего лица, и тут же приписывает нематоде минимальную форму боли.

Уровень омега три объявляется рождением субъектности из-за парных сенсоров, хотя стереозрение — вычислительный механизм, работающий у роботов, которые ничего не ощущают. Уровень омега шесть объявляется появлением субъекта сейчас из-за памяти, хотя память есть у баз данных с временными метками. Везде подмена функциональной способности внутренним переживанием.

Определение сознания как суммы психики, внимания, субъекта здесь и субъекта сейчас ничего не объясняет: каждый компонент сам нуждается в объяснении. Световые конусы Минковского — красивая метафора, не имеющая отношения ни к физике, ни к нейронным механизмам. Уровни про обучение с подкреплением и иерархическое предсказание просто пересказывают Фристона, Хокинса и Саттона с приклеенными ярлыками.

Тестируемые гипотезы сформулированы так, что их невозможно опровергнуть. Что сложные задачи требуют распределенной активности — тривиальность. Ни одной рискованной гипотезы, отличающей TEVSER от существующих теорий, нет.

Обращение к «трудной проблеме» — попытка спрятать голову в песок. Автор сам признает уязвимость позиции, оговариваясь, что те, кто вслед за Чалмерсом считает феноменальные свойства несводимыми ни к какому функциональному или организационному описанию, это отождествление не примут, и что это genuine divergence of ontological commitments, not a question resolvable within the present framework alone. То есть теория заранее капитулирует перед главным возражением, объявляя его вопросом онтологических предпочтений, а не научной истины.

В сухом остатке — грандиозная схема на песке: известные концепции переименованы в омеги, добавлены метафоры из физики, и объявлено о решении проблемы сознания. За красивым фасадом нет ни механизмов, ни предсказаний, ни объяснений.

https://www.frontiersin.org/journals/human-neuroscience/articles/10.3389/fnhum.2026.1858621/full
Frontiers Frontiers | TEVSER: a theory of evolving self-representations This paper proposes TEVSER (Theory of Evolving Self-Representations), a framework describing how increasingly complex forms of regulation give rise to psyche...
  • 👍 2
  • ❤ 1
Post #16376 274
Фотографии с молодежного форума

#молодыелюди
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →