Les neuroscientifiques s’inspirent de la cryptographie pour traduire l’activité cérébrale en mouvements.

Les prothèses contrôlées par le cerveau ont le potentiel d’améliorer de façon spectaculaire la vie des personnes à mobilité réduite en raison de blessures ou de maladies. Pour piloter de telles interfaces cerveau-ordinateur, les neuroscientifiques ont développé une variété d’algorithmes pour décoder les pensées liées au mouvement avec une précision et une précision croissantes. Aujourd’hui, les chercheurs élargissent leur boîte à outils en empruntant des techniques au monde de la cryptographie pour décoder les signaux neuronaux en mouvements.
Au cours de la Seconde Guerre mondiale, la cryptanalyse Enigma a permis de déchiffrer de nombreux codes en exploitant les schémas de langage connus dans les messages chiffrés. Il s’agissait notamment des fréquences et des distributions typiques de certaines lettres et de certains mots. Le fait de savoir ce qu’ils s’attendaient à lire a aidé l’informaticien britannique Alan Turing et ses collègues à trouver la clé pour traduire le charabia en langage simple.

De nombreux mouvements humains, comme la marche ou la prise en main, suivent également des schémas prévisibles. La position des membres, la vitesse et plusieurs autres caractéristiques du mouvement ont tendance à se dérouler de façon ordonnée. C’est dans cet esprit de régularité qu’Eva Dyer, neuroscientifique au Georgia Institute of Technology, a décidé d’essayer une stratégie de décodage neuronal inspirée de la cryptographie. Elle et ses collègues ont publié leurs résultats dans une étude récente dans Nature Biomedical Engineering.

« J’avais déjà entendu parler de cette approche auparavant, mais c’est l’une des premières études qui a été publiée « , dit Nicholas Hatsopoulos, un neuroscientifique de l’Université de Chicago, qui n’a pas participé aux travaux. « C’est assez romantique. »
Les interfaces cerveau-ordinateur existantes utilisent généralement des « décodeurs supervisés ». Ces algorithmes s’appuient sur des informations détaillées sur les mouvements à chaque instant, telles que la position et la vitesse des membres, recueillies simultanément avec l’activité neuronale enregistrée. La collecte de ces données peut être un processus long et laborieux. Ces informations sont ensuite utilisées pour entraîner le décodeur à traduire les modèles neuronaux en mouvements correspondants. (En termes de cryptographie, ce serait comme comparer un certain nombre de messages déjà décryptés à leurs versions cryptées pour inverser la clé).
En revanche, l’équipe de Dyer cherchait à prédire les mouvements en utilisant uniquement les messages cryptés (l’activité neuronale) et une compréhension générale des modèles qui apparaissent dans certains mouvements. Son équipe a entraîné trois singes macaques à tendre leur bras ou à plier leur poignet pour guider un curseur vers un certain nombre de cibles disposées autour d’un point central. En même temps, les chercheurs ont utilisé des réseaux d’électrodes implantées pour enregistrer l’activité d’environ 100 neurones dans le cortex moteur de chaque singe, une région clé du cerveau qui contrôle le mouvement.
Au cours de nombreux essais expérimentaux, les chercheurs ont recueilli des statistiques sur les déplacements de chaque animal, comme la vitesse horizontale et verticale.

« Un bon décodeur, dit Dyer, devrait trouver des motifs correspondants enfouis dans l’activité neuronale qui correspondent aux motifs observés dans les mouvements ». Pour trouver leur algorithme de décodage, les chercheurs ont effectué une analyse de l’activité neuronale pour extraire et réduire sa structure mathématique de base. Ils ont ensuite testé une série de modèles informatiques pour trouver celui qui a le plus étroitement aligné les modèles neuronaux sur les modèles de mouvement.
Lorsque les chercheurs ont utilisé leur meilleur modèle pour décoder l’activité neuronale à partir d’essais individuels, ils ont été en mesure de prédire les mouvements réels des animaux sur ces essais ainsi que certains décodeurs de base supervisés. Jonathan Kao, un neuroscientifique informaticien de l’Université de Californie à Los Angeles, qui n’ a pas participé à l’étude, dit : « J’aurais pensé qu’avoir l’information instantanée de la portée précise, connaissant la vitesse à chaque instant dans le temps, vous aurait permis de construire un meilleur décodeur que si vous aviez les statistiques générales de la portée. »

Parce que le décodeur de Dyer n’exigeait que des statistiques générales sur les mouvements, qui tendent à être semblables chez les animaux ou les humains, les chercheurs ont également été en mesure d’utiliser des schémas de mouvements d’un singe pour déchiffrer les données neuronales d’un autre singe, ce qui n’est pas réalisable avec les décodeurs de supervision traditionnels. En principe, cela signifie que les chercheurs pourraient réduire le temps et l’effort qu’implique la collecte de données méticuleusement détaillées sur les mouvements. Au lieu de cela, ils pourraient acquérir l’information une seule fois et réutiliser ou distribuer ces données pour former des interfaces cerveau-ordinateur chez plusieurs animaux ou personnes. « Cela pourrait être très utile à la communauté scientifique et à la communauté médicale « , dit Hatsopoulos.

Dyer appelle son travail une preuve de concept pour l’utilisation de stratégies cryptographiques pour décoder l’activité neuronale, et note que beaucoup plus de travail doit être fait avant que la méthode puisse être utilisée largement. « En comparaison avec les décodeurs de pointe, cette méthode n’est pas encore compétitive », dit-elle. L’algorithme pourrait potentiellement être renforcé en lui donnant des signaux provenant d’un plus grand nombre de neurones, ou en lui fournissant d’autres caractéristiques connues des mouvements, telles que la tendance des animaux à produire des mouvements doux. Pour être pratique pour guider les dispositifs prothétiques, l’approche devrait également être adaptée pour décoder des mouvements naturels plus complexes, une tâche non triviale. « Nous n’avons fait qu’effleurer la surface », dit Dyer.

 

 

 

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