Tập San New Scientist Thứ Hai, 23 tháng 10 năm 2006 Võng mạc nhân tạo silicon mô phỏng sinh vật học giúp người khiếm thị nhìn rõ hơn Tác giả: Tom Simonite Dịch vụ tin tức trên trang web NewScientist.com Nội dung ghi chú hình: Hình trên cùng cho thấy dữ liệu đầu ra chưa xử lý từ con chip võng mạc, hình giữa là ảnh đã được xử lý từ dữ liệu nói trên và hình thứ ba cho thấy một khuôn mặt đang chuyển động được nhìn thấy ra sao (Hình của Zaghloul/Boahen/IOP) . Các nhà nghiên cứu cho biết một con chip silicon mô phỏng trung thực mạch thần kinh của võng mạc tự nhiên có thể giúp chế tạo ra mắt nhân tạo ứng dụng kỹ thuật sinh học có tính năng tốt hơn cho những người bị mất thị giác. Hàng năm có khoảng 700.000 người tại các nước đã phát triển được chẩn đoán là bị thoái hóa điểm vàng nhãn cầu, và 1,5 triệu người trên thế giới mắc bệnh viêm võng mạc sắc tố. Ở cả hai bệnh này, các tế bào võng mạc chuyên chuyển ánh sáng thành xung thần kinh ở phía sau nhãn cầu bị chết dần. Đa số võng mạc nhân tạo nối một camera bên ngoài với với một vật cấy phía sau nhãn cầu thông qua một máy vi tính (xin xem: mắt ứng dụng ‘kỹ thuật sinh học’ có thể giúp đảo ngược tình trạng bị mù). Con chip silicon mới do Kareem Zaghloul thuộc Đại Học Pennsylvania, Hoa Kỳ và đồng nghiệp Kwabena Boahen thuộc của Đại Học Stanford cũng tại Hoa Kỳ tạo ra có thể loại bỏ việc phải sử dụng camera và máy vi tính bên ngoài. Mạch được thiết kế theo võng mạc của động vật có vú. Con chip chứa các cảm ứng ánh sáng và mạch hoạt động theo cùng cách thức với dây thần kinh trong võng mạc tự nhiên – Chúng tự động sàng lọc các dữ liệu thị giác do mắt thu nhận được thành những dữ liệu mà não dùng để tái tạo hình ảnh thế giới bên ngoài. Được cấy hoàn toàn trong mắt “Con chip nói trên có tiềm năng trở thành một sản phẩm thần kinh nhân tạo có thể được cấy ghép hoàn toàn,” Zaghloul thông báo cho tập san New Scientist. Con chip có thể cấy trực tiếp trong mắt và nối với các dây thần kinh truyền tín hiệu đến vỏ thị giác của não. Để tạo ra con chip này, nhóm nghiên cứu trước tiên tạo ra một mô hình về cách thức mà các tế bào thần kinh nhạy cảm với ánh sáng cùng các tế bào thần kinh khác tại võng mạc kết nối với nhau để xử lý ánh sáng. Sau đó nhóm tạo ra một phiên bản silicon ứng dụng kỹ thuật sản xuất đã được sử dụng trong công nghiệp sản xuất chip máy tính. Con chip của nhóm có kích thước 3,5 x 3,3 milimét và chứa 5.760 transistor xử lý hình ảnh thay thế các tế bào thần kinh nhạy cảm với ánh sáng tại võng mạc của mắt còn tốt. Các transistor được nối với 3.600 transistor khác tương tự các tế bào thần kinh xử lý và chuyển thông tin ánh sáng đến não để xử lý ở mức độ cao hơn. Có tất cả 13 loại transistor, mỗi loại lại có tính năng hơi khác nhau nhằm mô phỏng các loại tế bào thần kinh có trên thực tế. “Con chip thực hiện tốt số tính năng của võng mạc tư nhiên,” Zaghloul cho biết. Thí dụ, chip võng mạc có thể tự động điều chỉnh theo cường độ ánh sáng và độ tương phản. Điều ấn tượng hơn là con chip cũng xử lý chuyển động theo cùng cách thức của võng mạc tự nhiên, theo Patrick Deganeer, một chuyên gia về kỹ thuật sinh học thần kinh tại Trường Cao Đẳng Luân Đôn, Anh Quốc. Cảnh vật thay đổi Não của động vật có vú chỉ nhận những thông tin mới từ mắt khi có sự thay đổi trong cảnh vật bên ngoài. Việc này giảm bớt lượng thông tin gửi đến não nhưng vẫn đủ để não biết điều đang xảy ra ở thế giới bên ngoài. Chip võng mạc cũng hoạt động theo cùng cách thức. Ảnh dưới cùng (bên phải trang web) cho thấy theo cách chip võng mạc trích xuất dữ liệu hữu dụng từ một khuôn mặt đang chuyển động theo nguyên tắc trên. Deganeer nói thêm, ngoài tiềm năng giúp người bị tổn thương thị giác, các phiên bản tương lai của chip võng mạc còn có thể hỗ trợ cho cả người máy. “Nếu bạn có thể tiến hành xử lý nhiều hơn trong phần cứng tiền tiêu, bạn có thể giảm yêu cầu đối với bộ xử lý chính và có thể giảm đáng kể lượng tiêu hao năng lượng,” ông giải thích. Zaghloul và Boahen hiện đang tập trung vào việc giảm kích thước và tiêu hao năng lượng của chip võng mạc trước khi xét đến thử nghiệm lâm sàng. Tập san tham khảo: Tập San Kỹ Thuật Thần Kinh (Journal of Neural Engineering quyền 3, trang 257) Trang web: http://www.newscientisttech.com/article.ns?id=dn10340&feedId=online-news_rss20 HẾT ----- Original Message ----- From: "BlindNews Mailing List" < BlindNews@xxxxxxxxxxxxxxx To: < BlindNews@xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Sent: Monday, October 23, 2006 8:46 PM Subject: BlindNews: Silicon retina mimics biology for a clearer view New Scientist Monday, October 23, 2006 Silicon retina mimics biology for a clearer view By Tom Simonite NewScientist.com news service Caption: The top image shows the raw output of the retina chip, the middle one a picture processed from it and the third shows how a moving face would appear (Image: Zaghloul/Boahen/IOP)Related Articles A silicon chip that faithfully mimics the neural circuitry of a real retina could lead to better bionic eyes for those with vision loss, researchers claim. About 700,000 people in the developed world are diagnosed with age-related macular degeneration each year, and 1.5 million people worldwide suffer from a disease called retinitis pigmentosa. In both of these diseases, retinal cells, which convert light into nerve impulses at the back of the eye, gradually die. Most artificial retinas connect an external camera to an implant behind the eye via a computer (see 'Bionic' eye may help reverse blindness). The new silicon chip created by Kareem Zaghloul at the University of Pennsylvania, US, and colleague Kwabena Boahen at Stanford University, also in the US, could remove the need for a camera and external computer altogether. The circuit was built with the mammalian retina as its blueprint. The chip contains light sensors and circuitry that functions in much the same way as nerves in a real retina - they automatically filter the mass of visual data collected by the eye to leave only what the brain uses to build a picture of the world. Fully implanted "It has potential as a neuroprosthetic that can be fully implanted," Zaghloul told New Scientist. The chip could be embedded directly into the eye and connected to the nerves that carry signals to the brain's visual cortex. To make the chip, the team first created a model of how light-sensitive neurons and other nerve cells in the retina connect to process light. They made a silicon version using manufacturing techniques already employed in the computer chip industry. Their chip measures 3.5 x 3.3 millimetres and contains 5760 silicon phototransistors, which take the place of light-sensitive neurons in a living retina. These are connected up to 3600 transistors, which mimic the nerve cells that process light information and pass it on to the brain for higher processing. There are 13 different types of transistor, each with slightly different performance, mimicking different types of actual nerve cells. "It does a good job with some of the functions a real retina performs," says Zaghloul. For example, the retina chip is able to automatically adjust to variations in light intensity and contrast. More impressively, says Patrick Deganeer, a neurobionics expert at Imperial College London, UK, it also deals with movement in the same way as a living retina. Changing scene The mammalian brain only receives new information from the eyes when something in a scene changes. This cuts down on the volume of information sent to the brain but is enough for it to work out what is happening in the world. The retina chip performs in the same way. The lowest image (right) shows how this allows it to extract useful data from a moving face. As well as having the potential to help humans with damaged vision, future versions of the retina chip could help robots too, adds Deganeer. "If you can perform more processing in hardware at the front end you reduce demand on your main processor, and could cut power consumption a lot," he explains. Zaghloul and Boahen are currently concentrating on reducing the size and power consumption of the retina chip before considering clinical trials. Journal reference: Journal of Neural Engineering (vol 3, p 257) http://www.newscientisttech.com/article.ns?id=dn10340&feedId=online-news_rss20