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Data documento: 11-03-2016

Mapping the brain’s cortical columns to develop innovative brain-computer interfaces
Mappare le colonne corticali del cervello per sviluppare interfacce cervello-computer innovative

The EU-funded COLUMNARCODECRACKING project has successfully used ultra-high fMRI scanners to map cortical columns, a process that opens the door to exciting new applications, such as brain-computer interfaces.
Il progetto COLUMNARCODECRACKING, finanziato dall’UE, è riuscito a usare potentissimi scanner per fMRI per mappare le colonne corticali, un processo che prepara il terreno per interessanti nuove applicazioni, come le interfacce cervello-computer.

Cortical columnar-level fMRI has already contributed and will further contribute to a deeper understanding of how the brain and mind work by zooming into the fine-grained functional organisation within specialised brain areas.
La risonanza magnetica funzionale (fMRI) a livello della colonna ha già contribuito e continuerà a contribuire a una migliore comprensione di come il cervello e la mente lavorano zoomando nell’organizzazione funzionale dettagliata dentro zone specializzate del cervello.

By focussing on this, the project has stimulated a new research line of ‘mesoscopic’ brain imaging that is gaining increasing momentum in the field of human cognitive and computational neuroscience.
Concentrandosi su questo, il progetto ha stimolato una nuova linea di ricerca dell’imaging “mesoscopico” che sta guadagnando terreno nel campo della neuroscienza cognitiva e computazionale umana.

This new field complements conventional macroscopic brain imaging that measures activity in brain areas and large-scale networks.
Questo nuovo campo integra il tradizionale imaging macroscopico del cervello che misura l’attività in zone del cervello e reti su larga scala.

Measuring cortical columns
Misurare le colonne corticali

>>>  Cortical columns are a group of neurons in the brain that run from the top to the bottom of cortex and respond to the same stimulus property.
Le colonne corticali sono un gruppo di neuroni del cervello che vanno dall’apice alla base della corteccia e rispondono alla stessa proprietà stimolante.

For example, primary visual cortex columns extract small bars with a specific orientation, which are elementary features for analysing the shape of objects.
Per esempio, le colonne corticali visuali primarie estraggono piccolo barre con una specifica orientazione, che sono caratteristiche elementari per analizzare la forma degli oggetti.

A single cortical column contains thousands or even tens of thousands of neurons corresponding to a few tens of micrometers and up to 1-2 millimetres for larger aggregated columnar structures.
Una singola colonna corticale contiene migliaia o persino decine di migliaia di neuroni che corrispondono a poche decine di micrometri e fino a 1-2 millimetri per strutture colonnari aggregate più grandi.

‘It has been extremely difficult though to reliably measure cortical columns with non-invasive functional brain imaging in humans, but COLUMNARCODECRACKING has made substantial advances in this,’ Prof. Dr Goebel explained.
“È stato difficilissimo misurare in modo affidabile le colonne corticali con un imaging funzionale del cervello non invasivo negli esseri umani, ma COLUMNARCODECRACKING ha fatto progressi sostanziali in questo senso,” ha spiegato il prof. dott.Goebel.

‘We’ve pushed the limits of technology and have developed new paradigms, analysis methods and modelling tools…
“Abbiamo spinto più in là i limiti della tecnologia e abbiamo sviluppato nuovi paradigmi, metodi di analisi e strumenti di modellazione…

We’ve achieved a sub-millimetre range of spatial resolution that allows us to ‘see’ larger columns but we still need to increase resolution further to capture more fine-grained columnar organisations.
Abbiamo raggiunto una gamma sub-millimetrica di risoluzione speciale che ci permette di “vedere” colonne più grandi ma dobbiamo aumentare ancora la risoluzione per cogliere organizzazioni colonnari più dettagliate.”

After using 7 Tesla MRI, the project has started to do this with one of the few 9.4 Tesla scanners in the world.
Dopo aver usato un MRI da 7 Tesla, il progetto ha cominciato a usare uno dei pochi scanner da 9,4 Tesla al mondo.

Powerful brain-computer interfaces
Potenti interfacce cervello-computer

One of the most promising applications that could result from the project’s research is the creation of novel powerful brain-computer interfaces (BCIs), using ultra-high field (UHF) fMRI measurements.
Una delle applicazioni più promettenti che potrebbe venir fuori dalla ricerca svolta nell’ambito del progetto è la creazione di nuove interfacce cervello-computer, usando misurazioni di fMRI a campo ultra alto.

‘On the one hand, this provides a challenging test bed for our newly acquired knowledge about coding principles in brain areas.
“Da una parte, questo costituisce un impegnativo banco di prova per le conoscenze che abbiamo appena acquisito sui principi di codificazione nelle zone del cervello.

On the other hand this research could lead to novel applications for some patients, such as those suffering locked-in syndrome, despite the limited availability of UHF scanners,’ said Prof. Dr. Goebel.
Dall’altra questa ricerca potrebbe portare e nuove applicazioni per alcuni pazienti, come chi soffre della sindrome locked-in, nonostante la limitata disponibilità di scanner a campo ultra alto,” ha detto il prof.dott.Goebel.

The project has conducted several 7 Tesla fMRI studies to test whether it is possible to create BCIs that exploit information at the level of columnar-level features.
Il progetto ha condotto diversi studi con fMRI a 7 Tesla per testare se è possibile creare INTERFACCIA CERVELLO COMPUTER che sfruttino le informazioni a livello delle caratteristiche colonnari.

‘This is extremely challenging because we do not focus on brain activity from external stimulation but we investigate brain activity patterns as a result of a participant’s imagination, i.e.From self-stimulated brain activity,’ explained Prof. Dr. Goebel.
“È molto difficile perché non ci concentriamo sull’attività cerebrale da stimolazione esterna ma studiamo le tendenze dell’attività cerebrale risultato dell’immaginazione di un partecipante, ovvero a partire da attività cerebrale auto-stimolata,” ha spiegato il prof. dott.Goebel.

‘We have asked participants to imagine a field of dots moving in different directions.
“Abbiamo chiesto ai partecipanti di immaginare un campo di puntini che si muovono in direzioni diverse.

With 7 Tesla fMRI, we could then indeed decode from the generated brain activity in the visual cortex which direction of motion a subject has imagined without showing any external visual stimulus.’
Con l’fMRI a 7 Tesla, abbiamo poi potuto decodificare dall’attività cerebrale generata nella corteccia visuale quale direzione di moto un soggetto ha immaginato senza mostrare alcuno stimolo visivo esterno.”

This is exciting as it indicates for the first time that feature-level information (in this example, different directions of imagined motion) can indeed be used to build fMRI-based UHF BCIs.
È eccitante perché indica per la prima volta che le informazioni a livello delle caratteristiche (in questo esempio, diverse direzioni di moto immaginato) possono essere usate per costruire interfaccia cervello-computer a campo ultra alto basate su fMRI.

However, Prof. Dr. Goebel acknowledges that some improvements are required in order to increase the decoding accuracy before the system can be tested on actual patients.
Il prof. dott. Goebel riconosce tuttavia che sono necessari alcuni miglioramenti per aumentare la precisione della decodificazione prima che il sistema possa essere usato sui pazienti.

In one current study, the project team is testing whether it is possible to build high-resolution BCIs at 7 Tesla that allow subjects to write letters of the alphabet simply by imagining how the letters look.
In uno studio attualmente in corso, il team del progetto sta testando se è possibile costruire interfaccia cervello-computer ad alta risoluzione a 7 Tesla che permettano ai soggetti di scrivere lettere dell’alfabeto semplicemente immaginando l’aspetto delle lettere.

This is challenging as it requires disentangling brain activity that largely overlaps in the same early visual brain areas.
È difficile perché per farlo è necessario districare l’attività del cervello che in gran parte si sovrappone nelle stesse zone visuali del cervello.

The first results with four different letters are promising but it is not yet clear whether this direct letter imagery BCI will reach high accuracies when using all letters of the alphabet.
I primi risultati con quattro lettere diverse sono promettenti ma non è ancora chiaro se questa interfaccia cervello-computer di immagine delle lettere possa raggiungere un alto livello di precisione quando si useranno tutte le lettere dell’alfabeto.

Future research efforts
Future attività di ricerca

Whilst the project has produced exciting results, Prof. Dr. Goebel emphasises that there is still much research to be undertaken.
Anche se il progetto ha prodotto risultati interessanti, il prof. dott. Goebel fa presente che c’è ancora molta ricerca da fare.

Whilst the project has mapped the columnar organisation in a few specialised brain areas, there are at least 30 mid-level visual, auditory, somatosensory and multisensory areas where the detailed columnar-level feature representations remain unknown.
Il progetto ha mappato l’organizzazione colonnare in alcune zone specializzate del cervello, ma ci sono almeno 30 zone visuali, uditive, somatosensoriali e multisensoriali di medio livello nelle quali la rappresentazione dettagliata della caratteristica a livello colonnare rimane sconosciuta.

One example of this is the currently unknown features used by the visual word form area, a region that is active during reading.
Un esempio di queste sono le caratteristiche attualmente sconosciute usate dall’area visuale di formazione delle parole, una regione attiva quando si legge.

‘I hope that my current and future research will lead to a deeper understanding of how visual perception and cognition emerge from feature representations and their interactions in the brain,’ Prof.Dr. Goebel stated.
“Spero che la mia ricerca attuale e futura porterà a una conoscenza più approfondita di come la percezione visiva e la cognizione emergono dalle rappresentazioni di caratteristiche e dalla loro interazione nel cervello,” ha affermato il prof. dott. Goebel.

Such a deeper understanding could indeed pave the way for highly advanced BCIs that could not only help treat neurological disorders but also significantly upgrade humankind’s ability to integrate and connect organically with high-powered computer systems.
Tale conoscenza più approfondita potrebbe preparare il terreno per interfaccia computer-cervello molto avanzate che potrebbero non solo aiutare a curare i disturbi neurologici, ma anche migliorare significativamente l’abilità del genere umano di integrare e collegarsi organicamente con sistemi computerizzati molto potenti.

For more information please see:
Per maggiori informazioni, consultare:

COLUMNARCODECRACKING CORDIS page
Pagina del progetto COLUMNARCODECRACKING su CORDIS

Source: Based on an interview with the project coordinator
Fonte: Sulla base di un’intervista con il coordinatore del progetto.