10月17日。俄罗斯专家实时教授神经网络，以重建一个人现在所看到的图像。MIPT新闻服务社说，这项开发将有助于创造患者康复设备，包括中风之后。在BioRxiv门户网站上发布了一篇描述这项工作的文章。

　　对于科学家来说，了解大脑如何处理信息非常重要-特别是为了进一步开发和改进治疗脑部疾病的方法，中风后的康复帮助以及创造只能由大脑来控制的设备。

　　在这种情况下，关键任务是研究大脑感知视觉信息时发生的大脑活动。该领域的现代发展使用功能磁共振成像（fMRI）或直接从神经元获得的信号分析。这些方法的特征限制了它们在临床实践和日常生活中的使用。

　　为了克服这些限制，莫斯科物理与技术学院（MIPT）和Neurobotics的科学家创建了一个脑-计算机界面，该界面使用神经网络和脑电图（EEG）来实现相同的目的。使用这种方法，科学家从头部表面接收到来自神经细胞工作的信号的痕迹，这可以告诉人们很多关于大脑工作的信息。

　　该论文的作者之一格里高里·拉什科夫（GrigoryRashkov）说：“过去，通过脑电图研究大脑的过程与试图通过其烟雾来识别蒸汽机的结构是相同的。我们不认为它至少包含了足够的信息。可以部分重建一个人看到的图像，但是事实证明，这样的重建是可行的，并且显示出良好的效果，而且甚至可以用于创建实时的脑机接口，这非常令人鼓舞。我们希望，将来我们能够制造出不需要植入的更易于访问的神经接口。”

　　经验的精髓

　　实验由两部分组成。首先，研究人员任意选择了五种不同的YouTube视频类别：“抽象”，“瀑布”，“人脸”，“速度”（对雪地摩托车，摩托艇，集会进行的第一人称视频拍摄）和“移动装置”，即所谓的戈德堡的汽车。科学家向受试者展示了所有这些视频，同时从他们的头部记录了脑电图。

　　科学家已经证明，不同类别视频的脑电波活动（频谱）的频率特性不同。这使我们能够实时分析大脑对视频的反应。

　　在实验的第二部分中，作者使用EEG信号训练了两个专门创建的神经网络，以重新创建类似于人们记录脑电图时所看到的帧。

　　为了测试受试者，包括该作品的共同作者之一，他们展示了相同类别的全新视频，拍摄了EEG，并将其实时发送到神经网络进行处理。他们很好地完成了这项任务：他们创建了逼真的帧，在90％的情况下，可以确定视频的类别。

　　这项工作是在“辅助技术”NeuroNetNTI项目的框架内进行的。它于2017年推出，旨在开发一套设备用于中风和头部神经外伤后的患者康复。该项目包括一组设备的开发-这是NeuroPlay神经耳机，神经示踪剂等。这项工作的目标之一是不仅要​​提高患者，而且还要提高健康人的神经控制（即仅使用大脑来控制设备）的准确性。