Touchscreen interface for seamless data transfer between the real and virtual worlds

Diginfo.tv - 15 april, 2013.

Fujitsu Laboratories has developed a next generation user interface which can accurately detect the users finger and what it is touching, creating an interactive touchscreen-like system, using objects in the real word.

"We think paper and many other objects could be manipulated by touching them, as with a touchscreen. This system doesn't use any special hardware; it consists of just a device like an ordinary webcam, plus a commercial projector. Its capabilities are achieved by image processing technology."

Using this technology, information can be imported from a document as data, by selecting the necessary parts with your finger.

This technology measures the shape of real-world objects, and automatically adjusts the coordinate systems for the camera, projector, and real world. In this way, it can coordinate the display with touching, not only for flat surfaces like tables and paper, but also for the curved surfaces of objects such as books.

"Until now, gesturing has often been used to operate PCs and other devices. But with this interface, we're not operating a PC, but touching actual objects directly, and combining them with ICT equipment."

"The system is designed not to react when you make ordinary motions on a table. It can be operated when you point with one finger. What this means is, the system serves as an interface combining analog operations and digital devices."

To detect touch accurately, the system needs to detect fingertip height accurately. In particular, with the low-resolution camera used here (320 x 180), if fingertip detection is off by a single pixel, the height changes by 1 cm. So, the system requires technology for recognizing fingertips with high precision.

"Using a low-res webcam gives a fuzzy picture, but the system calculates 3D positions with high precision, by compensating through image processing."

This system also includes technology for controlling color and brightness, in line with the ambient light, and correcting for individual differences in hand color. In this way, it can identify fingertips consistently, with little influence from the environment or individual differences.

Also, in situations that don't use touch, the system can be operated by gesturing. In this demo, when you move your fist, you can manipulate the viewpoint for 3D CAD data. So, there could be applications for this touch system by combining it with current gesture systems.

"For example, we think this system could be used to show detailed information at a travel agent's counter, or when you need to fill in forms at City Hall."

"We aim to develop a commercial version of this system by fiscal 2014. It's still at the demonstration level, so it's not been used in actual settings. Next, we'd like to get people to use it for actual tasks, see what issues arise, and evaluate usability. We want to reflect such feedback in this system."

Posted By Don Kennedy and Ryo Osuga

Diego, el primer niño robot que combina neurociencia, visión, psicología y aprendizaje

antena3.com  |  Madrid  | Actualizado el 30/03/2013 a las 16:46 horas
Diego es el primer proyecto multidisciplinario que incluye robótica, neurociencia, visión, psicología y aprendizaje y que se dirige hacia la robótica emocional. Es lo que se denomina "robótica emocional". El robot ve a la gente, sus gestos, expresiones y, gracias a la inteligencia artificial, aprende de los humanos como haría un bebé.

Más vídeos en Antena3

Neuroimagen y trastorno bipolar

Los jóvenes con riesgo genético de sufrir trastorno bipolar muestran una reducción en la actividad de una región cerebral relacionada con las emociones.
19.12.2012. investigacionyciencia.es

Los jóvenes con un riesgo genético de sufrir trastorno bipolar, aunque sin signos clínicos de la enfermedad, presentan una reducción en la actividad de una región cerebral relacionada con las emociones, en concreto, la circunvolución frontal inferior.

A esta conclusión han llegado en fecha reciente investigadores de la Universidad de Nueva Gales del Sur y del Instituto Black Dog, en Sidney, mediante técnicas de neuroimagen. El trastorno bipolar se caracteriza, entre otros factores, por las fluctuaciones extremas y a menudo impredecibles del estado de ánimo y los cambios conductuales (conducta desinhibida, agresividad y depresión severa). Esta sintomatología influye de manera destacada en la vida diaria de los afectados.

Menos respuesta a las emociones

«Hemos encontrado que los jóvenes con un padre o un hermano con trastorno bipolar mostraban respuestas cerebrales reducidas ante rostros emotivos, en especial ante las cara que expresaban miedo», indica Philip Mitchell, de la Universidad de Nueva Gales del Sur y autor principal del estudio. «Sabemos que el trastorno bipolar es principalmente una enfermedad biológica con una influencia genética fuerte, pero existen desencadenantes que todavía no se han entendido», añade.

A través de imágenes por resonancia magnética funcional, los científicos observaron la actividad cerebral de 47 probandos entre los 18 y 30 años con al menos un familiar de primer grado que padecía dicha psicopatología; también de 49 sujetos de control (dentro del mismo rango de edad, pero sin una historia familiar de trastorno bipolar u otras enfermedades mentales graves). A todos ellos se les mostraron fotografías de rostros felices, temerosos o neutros (en calma). Los resultados revelaron que las personas con un riesgo genético de trastorno bipolar manifestaban una reducción de la actividad en una parte específica del cerebro que regula las respuestas emocionales: la circunvolución frontal inferior.

«Nuestros resultados muestran que el trastorno bipolar puede estar relacionado con una disfunción en la regulación emocional», indica Mitchell. Según prevén los autores, la identificación precoz de este trastorno mental podría mejorar la evolución de la enfermedad y permitiría implementar programas de intervención temprana. «Esperamos que la identificación temprana mejorará de manera relevante los resultados para las personas que van a desarrollar el trastorno, e incluso permita prevenir su aparición en algunos individuos», apunta Mitchell.

Más información en Biological Psychiatry

Fuente: Universidad de Nueva Gales del Sur / EurekaAlert!

Listen to the sounds of the human mind: Remixed brain scans reveal our inner music

• Researchers suggest it could potentially lead to to advances useful for clinical diagnosis or biofeedback therapy

By DAMIEN GAYLE

PUBLISHED: 17:18 GMT, 16 November 2012 | UPDATED: 17:32 GMT, 16 November 2012
Dailymail.co.uk

Scientists have combined and translated two kinds of brain waves into music, offering a unique insight into the functional activity of our minds. Researchers used electroencephalography scans to create the pitch and duration of notes and functional magnetic resonance imaging scans to control the intensity of the music.

The study, published in the open access journal PLoS ONE, reveals an improved method to reflect the physiological processes of the scale-free brain in music. Previous research published in PLoS ONE by the same group has described how EEG amplitudes and waveforms may be converted to music. In the past, researchers at the U.S. Department of Homeland Security's Science and Technology Directorate have also explored the possibility of a form of neuro-training called 'Brain Music'.

This uses music created from an individual's brain waves to help the individual move from an anxious state to a relaxed state. But this new study by Jing Lu and colleagues from the University of Electronic Science and Technology, China, uses simultaneous EEG and fMRI recordings to better represent the activity of the brain in musical notes.

According to the researchers, this brain music 'embodies the workings of the brain as art, providing a platform for scientists and artists to work together to better understand the links between music and the human brain.' The authors also suggest that combining EEG and fMRI data may produce music that better reflects the functional activity of the brain, potentially leading to advances useful for clinical diagnosis or biofeedback therapy.

Científicos sustituyen con éxito el cerebelo de una rata por un chip

Científicos sustituyen con éxito el cerebelo de una rata por un chip.

 Tendencias21
Un equipo de investigadores de la Universidad de Tel Aviv (TAU), en Israel, ha logrado restaurar en una rata una función cerebral previamente inhabilitada, mediante el implante de un cerebelo artificial.

Este avance abre una nueva vía a la posibilidad de desarrollar implantes cerebrales que sustituyan áreas del cerebro humano dañadas por infartos cerebrales u otras condiciones. Estos implantes podrían ayudar incluso a recuperar procesos de aprendizaje perdidos por efecto del envejecimiento.

Comunicación en dos direcciones

Según publica la revista Newscientist, los implantes de cóclea o las extremidades artificiales han probado ya que es posible conectar dispositivos electrónicos al cerebro. Sin embargo, hasta ahora, estos dispositivos han permitido sólo la comunicación en una dirección, desde el dispositivo hasta el cerebro o viceversa.

Lo que han conseguido el investigador de la Universidad de Tel Aviv, Matti Mintz, y sus colaboradores ha sido crear un cerebelo sintético que puede recibir señales sensoriales del tronco cerebral, una región que actúa como medio de transmisión de la información neurológica procedente del resto del cuerpo.

Pero no sólo eso: este cerebelo artificial es capaz de interpretar dichas señales y, después, enviar una señal a otra región diferente del mismo tronco cerebral, que a su vez impulsa a las neuronas motoras para que se ejecute un movimiento.

Según explicó Mintz en el último encuentro Strategies for Engineered Negligible Senescence, organizado por la Sens Foundation de California y celebrado en Cambridge, este logro probaría que se puede “registrar información procedente del cerebro, analizarla de manera similar a como lo hace la red biológica, y devolverla al cerebro de nuevo”.

Desarrollo del experimento

Una de las funciones del cerebelo natural es ayudar a coordinar y a cronometrar los movimientos. Esto, junto al hecho de que el cerebelo tiene una arquitectura neuronal sencilla, lo convierte en una región del cerebro óptima para su reproducción sintética. Mintz afirma que “conocemos la anatomía del cerebelo y algunos de sus comportamientos casi perfectamente”.

Los científicos analizaron las señales enviadas a un cerebelo real y las señales que éste generaba como respuesta. Después, usaron esta información para crear una versión artificial del cerebelo en un chip, que fue situado en el exterior del cráneo de la rata y conectado al cerebro de ésta a través de electrodos.

Para probar el chip, en primer lugar se anestesió a la rata y se le incapacitó su cerebelo real. Después, se intentó enseñar al animal un reflejo motor condicionado, un parpadeo, mediante la combinación de un tono auditivo y una ráfaga de aire vertida sobre sus ojos.

El animal fue incapaz de aprender este reflejo antes de que le fuera incorporado el chip. Sin embargo, una vez que le fue conectado el cerebelo sintético, se comportó como un animal corriente, y aprendió a relacionar el sonido con la necesidad de parpadear. Por tanto, el circuito artificial funcionó como un circuito neurológico natural.

El siguiente paso que pretenden dar los investigadores es modelar áreas más extensas del cerebelo, que permitan aprender secuencias de movimientos, y probar un nuevo chip con estas características en otro animal consciente.

Según uno de los colaboradores de Mintz, el investigador Robert Prueckl, de Guger Technologies en Graz, Austria, nuevos avances podrían producirse con el desarrollo de softwares mejorados y mejores técnicas de implantación de electrodos. El objetivo último será fabricar chips que mimeticen áreas complejas del cerebro.

Contexto de la investigación

En su presentación en el encuentro de la Sens Foundation, Mintz explicó que la calidad y la esperanza de vida humanas se ven condicionadas por numerosas enfermedades cerebrales. En la actualidad, la recuperación de estos problemas está basada en intervenciones dirigidas a la activación de procesos de auto-reparación cerebral.

Se espera que futuros avances en intervenciones biológicas, como las intervenciones genéticas o las terapias con células madre puedan promover la recuperación neuronal. Pero otra estrategia factible sería la de sustituir microcircuitos neuronales naturales por sus análogos sintéticos.

Décadas de interacción entre las investigaciones científicas, los desarrollos tecnológicos y la demanda clínica creciente han dado lugar a nuevas técnicas de registro y estimulación de diversas áreas del cerebro.

Hasta la fecha, la estimulación del cerebro ha conseguido paliar una gama de síntomas del Parkinson o del Trastorno obsesivo-compulsivo (TOC), y los análisis en regiones cerebrales profundas han permitido detectar el origen neuronal de los ataques epilépticos. La esperanza es que estas dos técnicas puedan ser interconectadas por un procesador a tiempo real, y utilizadas en sincronía con el cerebro.

“Nuestro objetivo”, escribe Mintz, “era probar la factibilidad de una metodología híbrida de circuito cerrado para la rehabilitación de funciones cerebrales, mediante la sustitución de un microcircuito cerebral dañado”. Los resultados obtenidos han demostrado que esta metodología funciona.

Avance previo

En junio de 2010, Mintz y sus colaboradores anunciaron la creación de otro chip, el Rehabilitation Nano Chip o ReNaChip, capaz de proporcionar una estimulación precisa a regiones profundas del cerebro, lo que permitiría aliviar los efectos de trastornos como la depresión o el Parkinson. Estos trastornos requieren de una estimulación neuronal de gran precisión.

Pero, además, según publicó la Universidad de Tel Aviv en un comunicado, el ReNaChip podría usarse en un futuro para restaurar funciones cerebrales perdidas después de un traumatismo producido por un accidente de tráfico o un infarto cerebral.

La metodología utilizada por los investigadores en este caso consistió en registrar actividad neuronal a través de electrodos implantados en áreas dañadas del cerebro. A partir del análisis de esta actividad, se desarrollaron algoritmos para la estimulación de la actividad neuronal corriente, que fueron programados dentro del microchip para su posterior implantación en el cerebro.

Proyecto Synapse IBM: Chips basados en el cerebro humano

neoteo.com 20/11/2011.
En el marco de lo que será su cumpleaños número 100, IBM está haciendo los preparativos para que la conmemoración sea recordada por algo adicional a su historia. El plan del proyecto Synapse junto aDARPA parece eficiente, pues lo que anuncian son sus primeros chips basados en el cerebro humano. Pero no te asustes todavía. Pues estos chips son cerebrales porque son fabricados en base al modelo cerebral humano, emulando, en la medida que se conocen, sus funciones y mecanismos en lo que podría ser los primeros pasos de la evolución informática tan esperada.

Si el superordenador Watson nos sorprendió a todos con su capacidad de razonamiento, IBM espera que sus nuevos chips directamente nos generen algún tipo de desmayo, no tanto por la potencia eventual, sino por la similitud de funcionamiento que tendrían con un cerebro humano y por su despliegue como cerebro principal de ordenadores y también de otros dispositivos más pequeños, como calculadoras, incluso. Es cierto que cerebros informáticos hemos visto bastantes, pero siempre con sus diferentes niveles de potencia y calidad, pues lo difícil en este terreno de la ingeniería es lograr una comunión entre lo físico y lo virtual de los cerebros en lo que hace al entrenamiento del mismo, ya que habitualmente se manejan límites de procesamiento (propios del modelo Von Neuman) que resultan obstáculos. Con esto por superar, IBM ha creado dos chips que tienen la propiedad no poco interesante de imitar el cerebro humano en la forma de alimentarse de datos y de procesarlos, emulando sinapsis.


El proyecto Synapse está llevado a cabo gracias al trabajo mancomunado de DARPA y de cuatro universidades más unos 20 millones de dólares en financiamiento, por lo que el impulso que se le ha dado es más que conveniente dadas las aplicaciones que podría tener un chip que haga de un ordenador algo más humano en cuanto a la forma de razonar variables. Los chips basados en el cerebro humano imitarían los procesos sinápticos que nos llevan a procesar la información del entorno circundante, pero también a los axones, que son quienes –con perdón de los neurólogos en la sala- permiten la comunicación de estos impulsos nerviosos. Es decir que estos chips le podrían dar a un ordenador la oportunidad de “sentir, percibir, interactuar y reconocer”. Cuentan con características como tener un bajo consumo de energía, manejar 256 nodos del tipo neurona y 262.144 módulos de memoria sináptica en un chip y 65.536 para un segundo modelo. Y sus funciones serán tanto analizar como recordar información, ya que las posibilidades que les da la emulación del cerebro humano son infinitas, aun en un estado del experimento con tan poca información disponible.

Dharmendra Modha, un referente de la computación cognitiva y también jefe de proyecto de IBM Research explicó que las aplicaciones de la informática están demandando mayor capacidad y eficiencia que la arquitectura tradicional de chips no puede otorgarles. Por esta razón, un avance con el de los chips basados en el cerebro humano podría ser la evolución esperada para los ordenadores, logrando una nueva era de la informática donde las aplicaciones de ésta tengan un saborcito más a futuro. Mientras sea esa la idea y no implantarnos chips cerebrales represores conductuales que nos quiten o dirijan nuestra autonomía, apoyamos firmemente. Por ahora sólo hay dos ejemplares prototípicos que están sumidos a los diferentes test para comprobar su idoneidad, por lo que IBM no ha dejado una fecha de lanzamiento definitivo. Para completar un festejo por sus 100 años, IBM anunció que el proyecto Synapse busca desarrollar en el futuro un ordenador de 10.000 millones de neuronas y lograr 100 billones de operaciones sinápticas, algo que significaría superar la potencia del cerebro humano 10 veces. Ahora sí puedes asustarte.

Dejamos algunos vídeos en inglés al respecto del Proyecto Synapse para quien quiera adentrarse un poco más profundamente en el tema.

Científicos chilenos crean software que permite mejorar habilidades cognitivas

Herramienta terapéutica puede ayudar a pacientes con alzheimer leve y estudiantes sanos.

por Cecilia Yáñez. Latercera.com 01/06/11.

Con una población que cada vez vive más años, es esperable que aumenten los problemas cognitivos propios de la vejez.

Consciente de esta situación, un grupo de investigadores nacionales trabajó durante cinco años en el desarrollo de un software que estimula y ayuda a la actividad cognitiva, mejorando la plasticidad del cerebro.

Según explicó el doctor Ricardo Maccioni, director del Centro Internacional de Biomedicina de la Universidad de Chile, "el software no sólo sirve para combatir el deterioro cognitivo, sino también para personas sanas, porque aumenta la capacidad cognitiva con los ejercicios que incluye".

ActivaMente, como fue bautizado el producto, tiene dos versiones.

Una terapéutica, destinada a personas con deterioro cognitivo, como alzheimer leve y con problemas de memoria, producto de algún traumatismo o un accidente vascular encefálico.

La otra es de venta libre (39 mil pesos) y puede ser utilizada por estudiantes que quieran mejorar su capacidad de memoria, cálculo, lenguaje u orientación espacio-temporal, entre otras funciones cognitivas, y por adultos que quieran mejorar también su memoria.

El programa cuenta con 12 niveles, que en total suman 4.800 ejercicios. Todos ellos apuntan a mejorar la plasticidad del cerebro, mediante "la activación de ciertos circuitos que permiten adaptarse a las condiciones del medio, estableciéndose nuevas vías sinápticas", explicó Maccioni.

En palabras de la sicóloga Alejandra Sekler, que también participó en el desarrollo de ActivaMente, esta capacidad plástica del cerebro nos permite aprender, generar nuevas estrategias y compensar ciertos déficits que pueda tener una persona.

Factor protector

De esta forma, el software puede actuar como un factor protector ante el deterioro, ya que se ha demostrado que la actividad cognitiva programada y sistemática puede mejorar las conexiones neuronales que todos tenemos, protegiendo de un mayor riesgo de deterioro cognitivo.

Los dos especialistas aclararon que en ningún caso se trata de una cura contra enfermedades como el alzheimer, sino de una ayuda en la terapia de este mal. Permite retardar el desarrollo en los pacientes que puedan tener algún factor de predisposición y en adultos con parientes que sufrieron la enfermedad, pero a modo de prevención.

El programa es versátil, según el especialista, quien además es director de la empresa de base tecnológica Neuroinnovation (cara comercial del proyecto), cuyos primeros resultados se ven a partir de los tres meses de uso de los ejercicios. "El software viene en un pendrive, que sirve, además, de clave, para evitar su copia. Se activa por la voz y contiene ejercicios de secuencia lógica, aplicación de colores, herramientas de evaluación y guarda los resultados del usuario", explicó.

En el desarrollo de este producto participaron también Adexus, expertos informáticos, diseñadores, fonoaudiólogos y sicólogos.

Allen Human Brain Atlas - Brain Explorer® 2

Allen Human Brain Atlas - Brain Explorer® 2.
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Brain Explorer 2 is a desktop software application for viewing the human brain anatomy and gene expression data in 3D. Using Brain Explorer 2, you can:

• View a fully interactive version of the Allen Human Brain Atlas in 3D for two donors.
• View gene expression data in 3D: partially-inflated white matter surfaces are colored by gene expression values of nearby samples.
• View expression data from different donors side-by-side
• Explore anatomically-labeled MRI images and cortical surfaces for both donors.
• Investigate probes or samples of interest in more detail with direct links back to the Allen Human Brain Atlas web page.

Brain Explorer 2 is tightly integrated with the Allen Human Brain Atlas web page. To open Brain Explorer 2: perform a gene search to view a gene expression heat map for genes of interest, select a sample, then click on the Brain Explorer link to see that sample highlighted on an expression-colored white matter surface in 3D. Brain Explorer 2 links directly back to a web page offering a detailed description of the selected gene and sample.

Closing the loop between neurons and neurotechnology

Closing the loop between neurons and neurotechnology

Steve M. Potter*

Laboratory for Neuroengineering, Coulter Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology and Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA

A commentary on

New perspectives on the dialogue between brains and machines

by Ferdinando A. Mussa-Ivaldi, Simon T. Alford, Michela Chiappalone, Luciano Fadiga, Amir Karniel, Michael Kositsky, Emma Maggiolini, Stefano Panzeri, Vittorio Sanguineti, Marianna Semprini and Alessandro Vato.

Brain-machine interfaces (BMIs, or brain-computer interfaces, BCIs) have caused a lot of excitement in the past few years; they promise to make the lame walk, the mute talk, the blind see, and perhaps even to enhance cognition (Serruya and Kahana, 2008). Already, cochlear implants have proven immensely successful at making the deaf hear: over 150,000 completely deaf people can now participate in two-way oral communication with the rest of the hearing world, thanks to multi-electrode stimulation of their cochlear nerves, controlled by compact, even stylish, miniature computers worn behind their ears (Chorost, 2006). 

Deep-brain stimulators have also been quite successful at modulating aberrant neural activity to alleviate Parkinsonism, chronic pain and tremor, among other disorders (Gross, 2004). Artificial retinas for the blind (Yanai et al., 2007), voices for locked-in patients (Brumberg et al., 2010), and neurally-controlled robotic limbs for amputees (Ojakangas et al., 2006) have been substantially less successful, but progress seems to be accelerating. What is holding them back? Perhaps we are only beginning to appreciate the complexity and dynamics of the neural circuits involved.

Motor BMIs to date have been unidirectional, with, for example, neural recordings controlling a robotic limb using only visual feedback. Great advances in usability, dexterity, acceptance, or reduced cognitive load may occur when they include sensory feedback (tactile, temperature, proprioception) delivered directly to the nervous system via electrical stimulation. Even for sensory prostheses and deep-brain stimulators, it may prove useful to continuously monitor neural responses to stimulation, and adjust the stimulation to optimize function or therapeutic benefits. In the future, sensory, motor, and modulatory BMIs are likely to take advantage of a continuous dialog between the nervous system and artificial computational devices.

Bridging the large chasm between the present and that closed-loop future will certainly require much basic research using reduced preparations. Mussa-Ivaldi and co-workers have pioneered bidirectional BMIs between simple nervous systems maintained in vitro, and artificial robotic bodies (Reger et al., 2000; Kositsky et al., 2009; Mussa-Ivaldi et al., 2010). These hybrid living/artificial robots (or hybrots, Potter, 2004) are simpler than intact animals, having fewer and more well-defined signals, which are under control of the experimenter.

Mussa-Ivaldi and co-workers studied the dynamics of a vestibular circuit in the lamprey brainstem, giving it an artificial body – a small wheeled robot – that was controlled by the lamprey brain’s motor output signals. The robot’s light sensors were translated (in real-time) into frequency-coded electrical stimuli for the vestibular circuit. By observing the neurally-controlled robot’s responses to light input, the dynamical dimension of the neural system could be estimated; that is, the number of free parameters in a set of equations that can accurately predict the system’s input-output behavior. Initial attempts to model the system with linear, and then with nonlinear (e.g., 4th-order polynomial) equations proved inadequate. Models in which current output is a function of recent output, i.e., using a simple first-order dynamic component, fared much better at accurately describing the system’s behavior, even with fewer free parameters. This points to the dynamical dimension as an important property of neural circuits, which can be estimated in hybrid systems as the difference between the known dimensionality of the artificial component (the robot), and the dimensionality of the whole system, which can be measured.

Thanks to their controllability and relative simplicity, artificially embodied in vitro networks provide excellent test beds for studying plasticity mechanisms. Using cortical networks cultured on multi-electrode arrays, several groups have demonstrated that the input-output functions of the networks can be reliably altered by multi-electrode stimulation, to effect desired behavior or normalize aberrant activity patterns (Wagenaar et al., 2005; Novellino et al., 2007; Bakkum et al., 2008; Chiappalone et al., 2008; Marom et al., 2009). It is not hard to imagine that this electrical training and modulation of cortical tissue could form the basis of future adaptive, closed-loop BMIs. The continuous electrical dialog would take advantage of brain plasticity to enhance functionality or merely to allow the user to adjust to the neural interface more quickly and easily. The ideal system also would have “learning” on the artificial side, such as the optimization of a set of nonlinear “force fields” that most effectively map recorded neural activity onto (artificial) motor behavior, or map artificial sensory input (or desired neuromodulation) onto neural stimulation.

References

Bakkum, D. J., Chao, C. H., and Potter, S. M. (2008). Spatio-temporal electrical stimuli shape behavior of an embodied cortical network in a goal-directed learning task. J. Neural Eng. 5, 310–323.

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Brumberg, J. S., Nieto-Castanon, A., Kennedy, P. R., and Guenther, F. H. (2010). Brain–computer interfaces for speech communication. Speech Commun. 52, 367–379.

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Chiappalone, M., Massobrio, P., and Martinoia, S. (2008). Network plasticity in cortical assemblies. Eur. J. Neurosci. 28, 221–237.

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Chorost, M. (2006). Rebuilt: How Becoming Part Computer Made Me More Human. Boston: Houghton Mifflin Co.

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Gross, R. E. (2004). Deep brain stimulation in the treatment of neurological and psychiatric disease. Expert Rev. Neurother. 4, 465–478.

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Kositsky, M., Chiappalone, M., Alford, S. T., and Mussa-Ivaldi, F. A. (2009). Brain-machine interactions for assessing the dynamics of neural systems. Front. Neurorobotics 3:1. doi:10.3389/neuro.12.001.2009.

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Marom, S., Meir, R., Braun, E., Gal, A., Kermany, E., and Eytan, D. (2009). On the precarious path of reverse neuro-engineering. Front. Comput. Neurosci. 3:5. doi:10.3389/neuro.10.005, 2009.

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Mussa-Ivaldi, F. A., Alford, S. T., Chiappalone, M., Fadiga, L., Karniel, A., Kositsky, M., Maggiolini, E., Panzeri, S., Sanguineti, V., Semprini, M., and Vato, A. (2010). New perspectives on the dialogue between brains and machines. Front. Neurosci. 4, 44–52. doi:10.3389/neuro.01.008.2010.

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Novellino, A., D’Angelo, P., Cozzi, L., Chiappalone, M., Sanguineti, V., and Martinoia, S. (2007). Connecting neurons to a mobile robot: an in vitro bidirectional neural interface. Comput. Intell Neurosci. 1–3. doi:10.1155/2007/12725.

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Ojakangas, C. L., Shaikhouni, A., Friehs, G. M., Caplan, A. H., Serruya, M. D., Saleh, M., Morris, D. S., and Donoghue, J. P. (2006). Decoding movement intent from human premotor cortex neurons for neural prosthetic applications. J. Clin. Neurophysiol. 23, 577–584.

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Potter, S. M. (2004). “Hybrots: hybrids of living neurons and robots for studying distributed neural dynamics,” in Neurobotic Models in Neuroscience and Neuroinformatics Session, 8th International Conference on the Simulation of Adaptive Behavior 2004 (Los Angeles: International Society for Adaptive Behavior)

Reger, B. D., Fleming, K. M., Sanguineti, V., Alford, S., and Mussa-Ivaldi, F. A. (2000). Connecting brains to robots: an artificial body for studying the computational properties of neural tissues. Artif. Life 6, 307–324.

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Serruya, M. D., and Kahana, M. J. (2008). Techniques and devices to restore cognition. Behav. Brain Res. 192, 149–165.

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Wagenaar, D. A., Madhavan, R., Pine, J., and Potter, S. M. (2005). Controlling bursting in cortical cultures with closed-loop multi-electrode stimulation. J. Neurosci. 25, 680–688.

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Yanai, D., Weiland, J. D., Mahadevappa, M.,Greenberg, R. J., Fine, I., and Humayun, M. S. (2007). Visual performance using a retinal prosthesis in three subjects with Retinitis pigmentosa. Am. J. Ophthalmol. 143, 820–827.

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Citation: Potter SM (2010) Closing the loop between neurons and neurotechnology. Front. Neurosci. 4:15.doi: 10.3389/fnins.2010.00015

Received: 22 February 2010; Paper pending published: 26 February 2010;

Accepted: 26 February 2010; Published online: 15 September 2010

Copyright: © 2010 Potter. This is an open-access publication subject to an exclusive license agreement between the authors and the Frontiers Research Foundation, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original authors and source are credited.