Moniasteisen hermosignaalin analyysi modernissa aivo-tietokonerajapinnassa

Aivo-tietokoneen rajapinnoilla on mahdollisuus palauttaa kommunikaatio ja liikkuvuus henkilöille, joilla on vakava neurologinen vamma. Avain näiden järjestelmien intuitiivisempaan ja luotettavampaan johtamiseen piilee kyvyssä purkaa hermosignaaleja korkealla uskollisuudella eri mitta-asteikoilla. Monitasoinen hermosignaalianalyysi tutkii aivojen toimintaa sekä laajoilla että hienoilla aika- ja tilaresoluutioilla, ja se kaappaa hermodynamiikan täyden rikkauden. Tästä lähestymistavasta on tullut nykyaikaisen BCI-tutkimuksen kulmakivi, mikä johtaa parantumiseen dekoodaustarkkuuden, proteesin valvonnan ja käyttäjien sopeutumisen suhteen.

Perusasiat moniskaalainen hermosignaalin analyysi

Neuraalitoiminta ilmenee monissa eri asteikoissa. Makroskooppisella tasolla sähkökefalografia (EEG) ja paikalliset kenttäpotentiaalit (LFP) ottavat talteen koordinoidun väestön toiminnan, kun taas mikroskooppisella tasolla yksittäisten neuronien aktiviteetti antaa tarkkaa ajoitusta koskevaa tietoa. Monitasoinen analyysi yhdistää nämä erilaiset näkemykset käyttäen matemaattisia tekniikoita, jotka poimivat merkityksellisiä ominaisuuksia jokaisesta asteikosta. Yleisimpiä työkaluja ovat aaltoilevat muunnokset, jotka hajottavat signaaleja aika-taajuuksiksi ja moniasteisiksi entropiamenetelmiksi, jotka mittaavat signaalin monimutkaisuutta vaihtelevilla resoluutioilla. Yhdistämällä tietoja CFP:istä, piikeistä ja kenttäpotentiaalista, tutkijat voivat rakentaa täydellisemmän kuvan motoristen tarkoitusten taustalla olevista neuroprosesseista, aistien havaitsemisesta ja kognitioniotiosta.

Spatiaalinen ulottuvuus on yhtä tärkeä. Korkean tiheyden mikroelektrolyyttijärjestelmät voivat tallentaa satoja tuhansia kanavia, näytteenotto hermopopulaatioita useita millimetriä. Yhdistettynä laskentamallit, jotka kuvaavat äänen johtumista ja tilasuodatusta, nämä tallenteet mahdollistavat tutkijoiden ratkaista toimintaa eri kortikaalisista sarakkeista tai kerroksista. Tämä monitasoinen paikkatieto on ratkaisevan tärkeää parantaa tarkkuutta dekoodausalgoritmien, erityisesti kun yrittää päätellä monimutkaisia liikkeet tai puhe Cortical signals.

Viimeaikaiset läpimurrot Teknologiassa ja algoritmeissa

Viime vuosina sekä monitasoisessa hermoanalyysissä että ohjelmistoissa on tapahtunut dramaattista edistystä, mikä on johtanut BCI:n kliiniseen ja kaupalliseen elinkelpoisuuteen.

Korkea-asteen tallenteiden ja laskentaan liittyvät edistymiset

Elektrodien, kuten Neuropikselien, kehittäminen on mahdollistanut samanaikaisesti tuhansien neuronien kirjaamisen eri aivoalueilla. Nämä luotaimet yhdistävät useita haaroja tiheästi pakattuihin tallennuspaikkoihin, joiden avulla tutkijat voivat kaapata piikkitoimintaa LFP:ien rinnalle ennennäkemättömällä avaruuden resoluutiolla. Tuloksena olevat tietovirrat ovat massiivisia, vaativat reaaliaikaisia laskentaputkia kaistanleveyden käsittelyyn. Kenttäohjelmoitavissa porttijärjestelmissä (FPGA) ja mukautetuissa sovelluskohtaisissa integroiduissa piireissä (ASC) on nyt mahdollista suorittaa mikrosirun esikäsittely, mukaan lukien piikkien lajittelu ja ominaisuuserotus, joka vähentää latenssia ennen signaalien dekoodausvaihetta. Näiden järjestelmien kattava yleiskuva on ]-julkaisussa julkaistussa luonnonlääketieteellisessä teollisuudessa .

Koneen oppiminen tehostaa dekoodaus

Syvä neuroverkot ovat muodostuneet standardityökaluksi, jolla voidaan poimia mielekkäitä kuvioita moniasteisesta hermodatasta. Konvolutionaaliset neuroverkot (CNN) voivat oppia paikkatietoja elektrodiverkoista, kun taas toistuvat hermoverkot (RNN) ja muuntajat käsittelevät ajallisia riippuvuuksia, jotka ulottuvat eri aikaväliin. Esimerkiksi hiljattain tehty tutkimus osoitti muuntajapohjaisen mallin, joka on purkanut suunniteltua puhetta sähkökortikografisista (ECoG) signaaleista suurella tarkkuudella käyttäen sekä korkean gammakaistan tehon että piikin kaltaisten tapahtumien ominaisuuksia. Monimittaisten panosten integrointi yhdeksi verkoksi on parantanut moottorin ja puheen BCI-signaalien dekoodausta IEEE Transactions on Biomedical Engineering].

Sovellukset aivo- ja tietokonerajapinnoissa ja neuroprosteetikoissa

Monitasoisen hermoanalyysin käytännön hyödyt ovat ilmeisimmät sen soveltamisessa BCI:hen ja neuroproteesiin. Kyky purkaa sekä karkea liike ja hienosäätö ovat tehneet proteesista luonnollisemman kontrollin.

Moottorin purku ja proteesiohjaus

Perinteiset BCI-arvot perustuvat usein paikallisiin kenttäpotentiaalisiin amplitudimodulaatioihin, jotka johtavat liikkeen suuntaan. Lisäämällä piikkiaktiviteettiominaisuuksia monivaiheiset lähestymistavat voivat purkaa paitsi suunnan myös tarttumisvoiman, nopeuden ja yksittäisten sormien liikkeet. Tämä on osoitettu ei-ihmisen kädellisissä tutkimuksissa ja yhä useammin ihmisen kliinisissä tutkimuksissa käyttäen aivojensisäisiä elementtejä. Esimerkiksi äskettäin julkaistu kliininen tutkimus []Luontolääketieteen avulla osoitettiin, että tetraplegiaa käyttävät osallistujat voivat hallita robottihaaraaa, jossa on useita vapausasteita, käyttäen järjestelmää, joka yhdistää moniyksikön toimintaa ja LFP:iä. Proteesikäden voimaantureiden palautetta käytettiin sitten tarkentamaan dekoodointia, luomalla suljettua silmukaaa, joka paransi suorituskykyä ajan mittaan.

Aistillinen palaute ja suljetut silmukkajärjestelmät

Monitasoinen analyysi on myös tärkeää aistien palautteen mahdollistamiseksi. Intracortinen mikrostimulaatio voi herättää tuntoaistimuksia, mutta stimulointiparametrit on räätälöitävä käyttäjän hermovastemallien mukaan. Analysoimalla aivojen omaa monitasoista toimintaa stimulaation aikana tutkijat voivat optimoida keinotekoisten tuntemusten ajoituksen ja voimakkuuden. Tutkimukset ovat esimerkiksi osoittaneet, että stimulaatio, joka on sopusoinnussa aistikuoren luonnollisen piikkinopeuden vaihtelun kanssa, johtaa luonnollisempiin erotelmiin. Tämä suljettuun lähestymistapaan liittyvät hyödyt ovat peräisin sekä evokoitujen mahdollisuuksien että jatkuvien hermorytmien moniasteisesta analyysistä.

Kognitiiviset ja puhe-esittelyyn liittyvät BCI-arvot

Motorisen hallinnan lisäksi monivaiheinen hermosignaalianalyysi etenee kognitiivisesti ja puheääni- ja puhe-BCI:t. Korttisten signaalien kautta yritetty puheyritys vaatii sekä fonemin tuotannon laajojen spektristen mallien että niveltämisen hienon aikarakenteen kaappaamista. Monitasoiset menetelmät, joihin sisältyy korkeataajuisia LFP:itä ja piikkiaktiviteettia, ovat saavuttaneet suuria sanavirhelukuja. Stanfordin Wu Tsain neurotieteiden instituutin tuore työ on osoittanut, että monitasoinen lähestymistapa voi purkaa lauseita hermotoiminnasta reaaliajassa, jopa laajentamalla sanastoa rajoitteisten sarjojen ulkopuolelle. Tällä on syvällisiä vaikutuksia kommunikaation palauttamiseen henkilöille, joilla on lukittu oireyhtymä.

Kliiniset ja kääntämisnäkymät

Monitasoisen hermoanalyysin kääntämisellä laboratoriosta klinikalle on useita haasteita. Perustetut tallennusteknologiat, kuten EEG, ovat kannettavia mutta tarjoavat rajallisen paikkaresoluution. Intracortical systems provide high resolution but ne vaativat invasiivista leikkausta. Monitasoinen analyysi voi osittain kuroa umpeen tämän aukon poimimalla enemmän tietoa ei-invasiivisista signaaleista. Esimerkiksi yhdistämällä EEG:n toiminnallisuuteen lähi-infrapunaspektroskopiaan (fNIRS), multimodaalisella lähestymistavalla voidaan tallentaa hermoston toiminnan täydentäviä näkökohtia eri mitta-asteikoilla. Tällaisia hybridijärjestelmiä arvioidaan jo aivohalvauksen kuntoutuksen yhteydessä, jossa ne auttavat ohjaamaan personoitua neuromodulaatiota. Lisäksi, kun nämä järjestelmät tulevat halvemmiksi ja käyttäjäystävällisemmiksi, ne voidaan käyttää kotikäyttöön, jolloin potilaat voivat käyttää niitä, jolloin ne voivat käyttää motorisia kuvien aktiviteetteja voidaan arvioida eri mitta-asteilla.

Tulevaisuuden suunnat

Kenttä on siirtymässä kohti koneoppimisen, erityisesti itsevalvotun ja vahvistuksen oppimisen, laajempaa integrointia, jotta voidaan käsitellä valtava määrä monimittaista tietoa ilman manuaalista ominaisuussuunnittelua. Tulevaisuuden BCI-luokituksissa voidaan ottaa käyttöön mukautuvia malleja, jotka jatkuvasti päivittää käyttäjän aivojen tilaan perustuen, kuten huomio tai väsymys, korkean suorituskyvyn ylläpitämiseksi. Portability on toinen keskeinen tavoite: täysin implantoitavissa olevat, monimittaista dataa reaaliaikaisesti välittävät langattomat järjestelmät ovat kehitteillä. Neuralinkin ja Synchronin kaltaiset yritykset työskentelevät tällaisten laitteiden suuntaan, vaikka hyväksyntä ja turvallisuus ovat edelleen suuria esteitä.

Eettiset näkökohdat vaativat huomiota. Tarkkuuden dekoodauksen parantuessa yksityisyyttä, suostumusta ja hermostotiedon väärinkäytön mahdollisuutta koskevat kysymykset muuttuvat entistä kiireellisemmiksi. Monitasoinen analyysi voi paljastaa liikeaikeiden lisäksi myös kognitiiviset tilat tai tunteelliset reaktiot, jotka herättävät tärkeitä kysymyksiä tietosuojasta. Kentän on kehitettävä ennakoivasti eettisiä ohjeita sen varmistamiseksi, että aivo-tietokoneen viestinnän kehittyminen hyödyttää käyttäjiä vaarantamatta heidän riippumattomuuttaan.

Yhteenvetona voidaan todeta, että jatkuva edistyminen monitasoisessa hermosignaalianalyysissä mahdollistaa luonnollisemman ja tehokkaamman aivo-tietokoneviestinnän. Yhdistämällä moniaika- ja tilaskaalan oivalluksia tutkijat suunnittelevat rajapintoja, jotka voivat purkaa monimutkaisia aikomuksia, antaa realistisia aistipalautteita ja sopeutua yksittäisiin käyttäjiin. Teknologian edetessä nämä järjestelmät siirtyvät yhä enemmän tutkimuslaboratorioista kliiniseen käytäntöön, mikä tarjoaa uusia väyliä toiminnan palauttamiseksi ja elämänlaadun parantamiseksi vakavissa neurologisissa olosuhteissa oleville ihmisille.