Четыре проекта Университета Иннополис, которые сделают жизнь лучше и безопаснее

Я физик по образованию, окончил Саратовский государственный университет и защитил диссертацию по разработке методов анализа сложных систем. Мне всегда было интересно применить разработанные подходы для решения социально значимых задач. И однажды в Университете Неймегена в Нидерландах появился запрос создать систему контроля работы мозга. В 2015 году они занимались проблемой изучения эпилепсии и хотели научиться предсказывать приступы. Я с радостью включился в этот проект шесть лет назад и до сих пор над ним работаю. В 2018 году наш коллектив в полном составе переехал работать в Университет Иннополис. Здесь открыли Лабораторию нейронауки и когнитивных технологий, на базе которой сейчас проводятся экспериментальные исследования по анализу активности головного мозга человека при решении когнитивных задач и двигательной активности.

Сейчас в мире не существует технологии, которая бы предсказала эпилептические приступы, потому что все задачи ставятся для того, чтобы их детектировать или классифицировать. Нам важны и точность предсказания, и селективность — чтобы метод реагировал только на нужные события. Суть нашей системы в том, что она при помощи электродов должна постоянно мониторить состояние мозга, замечать сигналы о том, что приступ приближается. В этот момент можно либо подать сигнал на браслет и сообщить о будущем приступе, либо воздействовать на мозг и уничтожить приступ в момент его зарождения.

Мы с коллегами провели много исследований на зарубежной базе в университетах Неймегена и Мюнстера в Германии, где для этих целей вывели специальных животных: крысы болели генерализованной эпилепсией. Приступы происходили несколько десятков раз в час, что позволяло ускорить опыты и наблюдения. Одной из сложностей было выделить биомаркеры в мозге, отвечающие за эпилепсию. Здесь на помощь пришла теория сетей, согласно которой во время возникновения приступа взаимодействуют несколько различных участков мозга. Эти параметры постоянно меняются, в том числе в зависимости от индивидуальных особенностей. В итоге мы разработали метод, который предсказывал до 90 процентов приступов. Но мозг — это слишком сложная система, поэтому вместе с приступами метод предсказывал и другие события в мозге.

Мы начали модифицировать алгоритмы и снизили число ложных детектирований на 80 процентов. Этого хватило, чтобы запустить систему и посмотреть, может ли она предсказывать приступы и предотвращать их. По результатам испытаний у крыс их стало в два раза меньше, а система никак не повлияла на нормальное функционирование организма. В прошлом году мы использовали дополнительные методы искусственного интеллекта и машинного обучения, улучшили показатели, сократили ложные предсказания до 10 процентов. Я считаю, что метод уже можно попробовать на людях. Правда, система подразумевает, что электроды помещаются прямо в мозг и остаются там на долгое время, поэтому мы ждем, пока появятся электроды из биосовместимых материалов. Что-то подобное сейчас делает Илон Маск, и было бы неплохо использовать его материал в нашей работе.

Попасть в проект было несложно: я окончил магистратуру Университета Иннополис по направлению «робототехника» и в своей магистерской работе занимался вопросами взаимодействия человека и робота с использованием технологий смешанной реальности. После магистратуры я продолжил работать с MR-технологиями в Университете Иннополис, и в 2019 году на встрече с врачами появилась идея использовать смешанную реальность в хирургии. Сначала мы попробовали визуализировать почку человека, выбрали пациента, сделали 3D-модель почки, запустили пилотное приложение на очки HoloLens, и хирургам понравилось. Итогом работы во второй половине 2020 года стала научная статья совместно с хирургами о пользе применения смешанной и дополненной реальности в хирургии. Затем воплотили эту идею в виде полноценного программного обеспечения для действующих хирургов. Принцип работы у пилотного запуска был такой: хирурги готовили компьютерную томографию, сегментировали необходимый орган на венозную, артериальную системы, опухоль и сам орган с помощью софта, отправляли эти сегментированные модели нам (разработчикам), и мы готовили их к визуализации в очках — налаживали взаимодействие моделей, настраивали прозрачность, цветовые характеристики. В итоге у нас получилось приложение смешанной реальности, в котором содержится 3D-модель органа пациента. Эту модель можно покрутить, рассмотреть, приблизить. Так врачи смогут лучше спланировать будущую операцию, чтобы пространственно оценить расположение вен и артерий рядом с опухолью. Очки можно использовать и прямо во время операции, чтобы хирург смог оценить в реальном времени, где относительно него находится какая-то вена или артерия.

Сейчас у нас появился полноценный программный комплекс, который позволит убрать программистов из этой цепочки. В этом случае хирурги сами смогут готовить 3D-модели. Уже есть первая версия этого программного комплекса, который испытали в нескольких медицинских учреждениях. Пока мы собираем фидбэк и дорабатываем пожелания. Программа состоит из трех частей: браузерное приложение, в которое загружаются данные об органе и проходит основная работа над моделью, облачное хранилище, куда все это сохраняется, и сами очки Microsoft HoloLens.

В целом подобные технологии можно использовать для всех операций, даже в нейрохирургии. Единственный недоступный вид операций — это те, в которых хирург оперирует с помощью робота. В них врач уже смотрит в специальный монитор, поэтому дополнительно надеть ничего не может. Сейчас мы прорабатываем историю с удаленной поддержкой, чтобы к хирургу в очках мог подключиться наставник и консультировать во время операции.

Я учился в Южном федеральном университете в Таганроге по специальности «робототехника». Во время учебы параллельно работал в НИИ, где мы создавали совершенно разных роботов. А в аспирантуру Университета Иннополис меня позвали друзья и члены команды. Здесь оказалось много классных профессоров и ученых, которые занимаются всем, что можно представить. На стыке нескольких сфер обычно рождается что-то крутое. Одна из таких идей — неубиваемый тенсодрон (летательный аппарат. — Прим. «Инде»). Его фишка в том, что изначально подобная конструкция была придумана в архитектуре, и позже в NASA задумались, а не использовать ли что-то подобное в робототехнике. Сейчас космическое агентство занимается роботами, которые выглядят и работают по принципу перекати-поля. Их можно будет посылать на Марс вместо существующих марсоходов. В Университете Иннополис мы объединились с учеными с большим опытом в робототехнике и создали свой дрон, обогнав похожий проект Калифорнийского университета в Беркли на три месяца.

Существуют конструкции тенсегрити, которые созданы из стержней и тросов и по отношению прочности к массе самые прочные в мире. Одно из главных преимуществ таких сооружений — они не повреждаются при падении. Наш дрон создан по тому же принципу, поэтому не боится упасть. Обычно дроны защищали другими способами, например, крепили мягкий каркас вокруг твердой основы. Это тоже работает, но уронить с большой высоты его все равно не получится. Наш дрон уверенно падает с 20 метров и без проблем продолжает полет. Изначально проект делали по фану, а потом узнали, что Имперский колледж Лондона и многие другие ведущие вузы мира тоже пытались сделать что-то похожее, но у них не вышло. Сложность в том, что конструкция ужасна с точки зрения энергоэффективности. У каждого натянутого троса есть свои колебания, и их довольно сложно контролировать. Мы научились подавлять эти колебания, поэтому такой дрон летает как обычный, но состоит из мягкой конструкции. Устройство можно будет применять для инспекции помещений и любых пространств, куда невозможно или слишком рискованно посылать человека. Например, в туннелях или канализациях. На создание рабочей версии ушло около полугода. Сейчас я надеюсь защитить диссертацию по этому проекту и буду думать, как получше коммерциализировать его. Мы с командой подсчитали, что готовый дрон будет стоить около 1–1,2 миллиона рублей. Обывателю такая цена кажется высокой, но в эту стоимость входят дорогостоящие камеры и лидары, которые нужны промышленным компаниям.

Я окончила Саратовский государственный университет с дипломом программиста и педагога в информатике, потом пошла работать в лабораторию в Саратовский государственный технический университет имени Гагарина, туда же поступила в аспирантуру. Я занималась анализом мозговой активности — фундаментальными исследованиями электрической активности мозга, возникающей в ответ на совершение движений. Получившееся исследование легло в основу моей диссертации.

Изначально наша лаборатория функционировала на базе СГТУ имени Гагарина. В какой-то момент нашей работой заинтересовался Университет Иннополис и предложил всей команде проводить исследования на базе центра технологий компонентов робототехники и мехатроники. И мы переехали сюда.

Двигательная активность — это не только само движение, но и намерение его совершить. И мы с другими сотрудниками проекта вычисляем то, как быстро мозг реагирует на это намерение в зависимости от возраста. Все данные, которые у нас есть, получены в результате экспериментов. В них участвуют сотрудники университета, студенты до 30–35 лет и пожилые люди. Сейчас у нас есть патент на собственный классификатор, который находит какие-то особенности в активности головного мозга с помощью разработанных нами ранее технологий. Сейчас на рынке мало продуктов, которые умеют с высокой точностью распознавать сигналы активности головного мозга и с помощью этих технологий управлять внешними устройствами. То есть пока мы изучаем это в теории, но использовать в клинических условиях еще не можем.

Для экспериментов мы используем электроэнцефалограф, который состоит из модуля, помогающего записывать данные на компьютер, и 31 электрод, считывающий сигналы с поверхности кожи. Сам эксперимент заключается в том, что сначала мы записываем фоновую активность головного мозга (в состоянии покоя), а потом даем команды в виде стрелочек на экране на 1–1,5 секунды. Как только изображения пропадают, испытуемые должны сжимать правую или левую руку. И потом мы собираем все данные и разрезаем получасовую запись на фрагменты, каждый из которых рассказывает о скорости реакции. Одно из наших исследований показало, что когда молодые люди совершают движение, они руководствуются предыдущим опытом, а у пожилых людей менее задействована рабочая память и они тратят больше ресурсов для выполнения той же задачи. Это важно изучать, например, для ранней диагностики нейродегенеративных заболеваний (болезнь Альцгеймера, деменция). Глобальная цель нашей работы — реабилитация пациентов с различными моторными нарушениями. Например, уже доказано, что если применять аппараты, стимулирующие не только мышцы, но и сам мозг (воображение движения), процесс восстановления пройдет намного быстрее.