מבוא ל-Nural Signal Acquisition and Artifacts

רכישת אות נילי כוללת קבוצה של טכניקות המשמשות כדי להקליט פעילות חשמלית מהמוח, חוט השדרה, ועצבים היקפיים. אלקטרונספילוגרפיה (EEG), מגנטיונטית (MEG), אלקטרוקוגניות (ECoG), ופוטנציאלי שדה מקומיים מתעוררים (LFPs) הם בין המודוללים הנפוצים ביותר המועסקים הן באבחון הקליני והן במדעי המוח.

אמנותיות יכולות להיות מסווגות באופן רחב לקטגוריות פיזיולוגיות ולא פיזיולוגיות. ⁇ פריטים פיזיולוגיים שמקורם בגוף עצמו: מצמצמי העין ו-Kcades מייצרים עיוותים גדולים בערוצי EEG הקדמיים; התכווצויות שרירים (פעילות זיהוי תאניים) מציגות בפניה גבוהה של רעש; פעילות לב (ECG) ופולציות הקשורות הדופק יוצרות נמוכות של חומרים לא-פיזיים (חומרים) שמקורם של חומרים אלקטרו-חומרים חיצוניים, מגורמים חיצוניים, מגורמים חיצוניים, ממיקרו-מוח, (50, הפרעה רגשית), והפרעות אלקטרו-מוחיתיים) והפרעות אלקטרו-מגנטיות (PTSD-מוחיות) והפרעות אלקטרו-מגנטיות מובילות) והפרעות אלקטרו-מיים) והפרעות עצביות (CDC) והפרעות עצביות (מסוגיות) והפרעות אלקטרו-מוחיות (PTSD-מוחיות) הן ממתכתיות) הן ממתכתיות (מנטליות) והפרעות קריטיות) והפרעות קריטיות (מנטליות (PTSDG) והפרעות עצביות) והפרעות אבטחה חיצוניות (מערכתיות (PTSD-מוחיות) והפרעות קריטיות) והפרעות קריטיות) והפרעות קריטיות (מערכתיות

שיטות להסרת חפצים מסורתיות כוללות סינון ליניארי, ניתוח רכיב עצמאי (ICA), ניתוח רכיב עיקרי (PCA), וריפוי ידני על ידי נוטריטורים מומחים.בעוד שגישות אלה שירתו את השדה במשך עשרות שנים, הם סובלים ממספר מגבלות.פילטרים של קואר יעילים רק כאשר חפצים תופסים להקות תדרים נפרדות שאינן יכולות לחפוף עם פעילות עצבית הרץ; לדוגמה, הסרת הפרעות כוח-אוויריות היא פשוטה, אך הפרדה בין רעש שרירים (20 ל-200) לדיסקרטיבות עצמאיות (מקלט) לדיסקרטיות) היא בעלת מורכבות יותר.

למה למידה עמוקה ל-Artifact Removal?

למידה עמוקה מהפכה בתחומים רבים של עיבוד אותות וחזון מחשב, והסרת חפצים עצביים אינה יוצאת דופן. היתרון העיקרי של מודלים למידה עמוקה הוא היכולת שלהם ללמוד מיפוי מורכב, לא לינארי ישירות מהנתונים מבלי לדרוש מודלים מתמטיים מפורשים של תהליך הדור של האובייקטים.קונמהפכה רשתות עצביות (CNN) להצטיין בלכידת דפוסים מקומיים, רשתות עצביות חוזרות ונשנות (RN) וזיכרון לטווח קצר (LS) וייצוג עצמי נקי, כלומר, יכולות להיות תלויות, שיטות עצביות, או שיטות עצביות, או שיטות אבטחה עצמאיות, כגון, וצורות שונות.

סוגים של אדריכלות למידה עמוקה המשמשים

רשתות ערפיליות מהפכתיות (CNN)

CNN הם מתאימים במיוחד להסרת פריטים כי הם יכולים ללמוד באופן אוטומטי מסננים כי לזהות תכונות ספציפיות חפצים.לדוגמה, CNN עמוק יכול להיות מאומן לזהות את transients החדים של מצמצמי העין או את הדפוסים קצביים של רעש שרירים. על ידי ערימה של שכבות מרובות convolutional עם שדות רפיחים מוגברת, הרשת יכולה ללכוד גם דפוסים עתיריים רחבים וארוכי זמן.

רשתות LSTM ו-LSTM

RNNs ו LSTMs הם אפשרויות טבעיות עבור נתונים בזמן כי הם שומרים על מצב פנימי כי קודקוד מידע העבר.בהסרת חפצים, מודלים אלה יכולים ללמוד את הדינמיקה של אותות עצביים וחפצים. לדוגמה, autoencoder מבוסס LSTM יכול לשחזר אותות על ידי אופטימיזציה של קלט מזוהמה לתוך ייצוג מאוחר ולאחר מכן decoding זה תוך דיכוי דפוסים הקשורים לאחור ביצועים מתקדמים יותר.

Autoencoders

Autoencoders ללמוד לדחוס נתונים לתוך ייצוג נמוך יותר ולאחר מכן לשחזר אותו.כאשר אימון על אותות עצביים נקיים, autoencoder ילמד לשחזר רק את התכונות העצביות "הנורמליות"; אם מוצג עם אות מזוהם, שיקום נוטה להסיר את הפריטים כי הם לא מתאימים ההפצה נלמדת. Denoising autoencoders משחיתה במפורש את הקלט במהלך אימון, לכפות את הרשת לשחזר את הגרסה ניקוי מחדש של תרכובת (V)

רשתות ייעוץ (גנים)

גנים מורכבים מגנרטור שמייצר אותות נקיים מקלטים מזוהמים וממפלי-הפלה שמנסים להבחין בין אותות שנוצרו מנקי אמת.באמצעות אימון רציונאלי, הגנרטור הופך להיות מיומן מאוד בהפקת נתונים עצביים ללא חפצים. בעוד גנים יכולים להיות קשים יותר לרכבת, הם הראו הבטחה בהסרת חפצים מורכבים ולא מרשימים שבהם שיטות אחרות נכשלות.

היתרונות של שיטות למידה עמוקות עבור Artifact Removal

למידה עמוקה מציעה מספר יתרונות משכנעים על פני גישות מסורתיות:

  • (FLT:0) דיוק גבוה בזיהוי חפצים מפעילות עצבית אמיתית.FLT ( 1:1 רשתות עמוק יכול ללמוד מורכבות, גבולות החלטות לא לינאריות שמפרידים שיעורי פריטים (למשל, ממצמץ, שרירים, אלקטרודה פופ) משיעורי אותות עצביים.בהשוואות, שיטות למידה עמוקות לעתים קרובות מחלחלות ICA והתאמה של יחס אותות אותות אותות של אותות של אותות פשיעה (NRS) והפחתה של מדרגה (כלומר, וירידה בין אותות מדרגה).
  • (FLT:0) אצולה להתמודד עם דפוסים מורכבים ולא לינאריים.FLT ( 1:1 ⁇ עולם האמיתי פריטים הם לעתים רחוקות תוספת רעש גאוסיאני לבן; הם לא יסטריים, מתואמים, ולעתים קרובות חופפים בזמן ותדירות. רשתות עמוק יכולות מודל המורכבות האלה מבלי לדרוש הנחות מפורשות על מבנה הרעש.
  • (FLT:0) הקצאה מפחיתה את המאמץ ידני ואת ההטיה הפוטנציאלית.FLT 1 לאחר אימון, מודל למידה עמוק יכול לעבד אלפי שעות של נתונים עצביים עם התערבות אנושית מינימלית.זה חשוב במיוחד במחקרים בקנה מידה גדול, ניסויים קליניים, יישומים עוקבים רציף שבו תווית ידנית היא לא מעשית.
  • (FLT:0) שיפור השימור של תכונות אותות עצביים.BuildFLT:1 , בניגוד לסנן ליניארי אגרסיבי שיכול לעוות את התוכן הספקטרום של אותות עצביים, מודלים למידה עמוקה יכולים להסיר באופן סלקטיבי פריטים תוך שמירה על תכונות קריטיות כגון פוטנציאלים הקשורים לאירוע (ERPs), קצבי אלפא, ורכבת ספייקט.זה חיוני לניתוחים מטה כמו אופטימיזציה מקומית ומערכת קישוריות המוח.
  • (FLT:0) יכולת בזמן אמת (FLT:1) עם האצה מודרנית GPU ואדריכלות אופטימיזציה, מודלים למידה עמוקה יכולים לקלקל אותות עצביים בזמן אמת או זמן כמעט אמיתי, המאפשר מערכות סגורות לפני הספירה ותיקון פריטים מקוונים במהלך מפגשים של הנקה עצבית.

פיתוחים ויישומים חדשים

Real-Time Artifact Removal for Brain-Computer Interfaces

אחד האזורים הפעילים ביותר של יישום הוא ממשקי מחשב במוח, שבו אותות נקיים חיוניים עבור קידוד מדויק.לדוגמה, מודל היברידי של CNN-LSTM יכול להסיר כל הזמן את פריטי העין ואת השרירים מ EEG כמו המשתמש מבצע משימות צילום מוטורי.במחקר שפורסם ב- FLT:0Journal of Neural EngineeringFLT:1, מערכת כזו מושגת דיוק של 20 הסתברותי) לעומת חישוב סטנדרטי של תאים סטנדרטיים סטנדרטיים של 78%.

מכשירים נוירו-אבחון

ראשי EEG ומערכת אלקטרו-קול יבש פופולריים יותר עבור ניטור ביתי של אפילפסיה, הפרעות שינה וביצועים קוגניטיביים.עם זאת, מכשירים אלה רגישים במיוחד למניעה של חפצים ומגע אלקטרודה ירודה.מודלים למידה עמוקה קלים מספיק כדי לרוץ על מעבדים משובצים (למשל, Raspberry, שבבי סמארטפונים) פותחו כדי לנקות אותות על המכשיר.

Multimodal Artifact Removal

שילוב מידע ממודולים מרובים של חישה יכול לשפר את זיהוי פריטים.לדוגמה, EEG ותפקודי ליד ספקטרום ראייה (fNIRS) הקלטות יכול להיות מתמוסס במשותף באמצעות ארכיטקטורת למידה עמוקה הממזגת תכונות זמניות משני המודולים. A 2023 מחקר הראה כי autoencoder חוצה טווח יכול להפחית את החפצים על ידי 60% בהשוואה לאפשרויות טבעיות של שינוי, עבור הגדרות נוירו-מותיות חדשות.

אתגרים ומגבלות של גישות למידה עמוקה

למרות הביצועים המרשימה שלהם, שיטות למידה עמוקות להסרת חפצים ניצבות בפני כמה מכשולים שיש לטפל בהם לאימוץ נרחב:

  • (FLT:0) NED עבור נתונים מתוייגים גדולים.Builds.Buildd מודלים 1 Supervised דורשים דוגמאות רבות של אותות מזוהמים ונקיים. איסוף נתונים עצביים טהורים קרקעיים קשה כי אותות נקיים אמיתיים לעתים רחוקות ניתן להשיג ב vivo. חוקרים לעתים קרובות לפנות נתונים למחצה-מבודדים שבו הקלטות נקיות מושחתות באופן מלאכותי עם חפצים ידועים, אך זה לא יכול להיות מלא של דרישות מניעה עצמית.
  • דרישות משאבים (FLT:0Computational Resources)
  • (FLT:0) הכללה על פני נושאים והגדרות הקלטה.Builddph:1) מודל מאומן על אחד מסד נתונים עשוי להופיע בצורה גרועה על נתונים מכובע EEG שונה, מגבר או סביבת מעבדה בשל הבדלים בעמדות אלקטרודה, רמות אי-העוצמה, ומאפיינים של רעש דומיינים וטכניקות הכללה דומיין שמטרתן ללמוד תכונות שונות, אשר מעבירים תנאים, לדוגמה, להתאמה אישית של דומיינים יכול לשפר את רמת הדיוק בין 15 להתאמה בין תכונות של קוד פתוח ואפקטים.
  • (FLT:0) של הסברה.FLT:1ve מודלים למידה עמוק נחשבים לעתים קרובות קופסאות שחורות, מה שהופך את זה קשה להבין מדוע פריט מסוים הוסר או תכונה עצבית נשמר.ביישומים קליניים, הסבירות היא חיונית עבור אמון ואישור רגולטורי.מחקר לתוך מפות סלנסיות, מנגנוני תשומת לב, וקטורי הפעלה קונספט הוא בדרך לספק תובנות לתוך החלטות מודל.

כיוונים עתידיים ומגמות מתפתחות

למידה עצמית ולמידה עצמית

כדי להפחית את התלות בנתונים מתוייגים, שיטות למידה המבוססות על עצמי צוברות מצעים.בלמידה ניגודית, המודל לומד להבדיל בין פלחים נקיים וחפצים ללא סטיות מפורשות על ידי מיקסום הסכמה בין השקפות שונות של נתונים נקיים.תוצאות מוקדמות מציעות כי אימון עצמי מבוסס על ידי תיקון עדין על תווית קטנה יכול להתאים את הביצועים של מודלים מבוקרים באופן מלא, תוך כדי צורך ב -10% בלבד דוגמאות של התווית.

המונחים: Neural Signal Processing

הגדלת הסבירות למודלים למידה עמוקה תהיה קריטית לאימוץ קליני.חוקרים מפתחים ארכיטקטורות "קופסאות זכוכית" אשר באופן פנימי מספקים סיבות להחלטות שלהם - לדוגמה, על ידי לימוד מילון של תבניות פריטים התואמים למקורות פיזיולוגיים.פוסט-הואק שיטות כמו אופטימיזציה משולבת וערכים שפליים יכולים גם להיות מיושם כדי להדגיש את האזורים המשפיעים ביותר.

« « ACE AI ו- ON-Chip Learning

ככל שניתן ללבוש הופך מתוחכם יותר, יש דחיפה לבצע הסרת פריטים ישירות על חיישן node. Advances in אולטרה-עוצמה AI מאיץ, כגון Jetson של NVIDIA, ה-Jelson של גוגל אלמוג צוק, ו מותאם אישית ASICs, לאפשר ניתוק ברמות תת-מילימטריות של HP, שבו המודל בפועל של פעילות אלקטרו-טיפוס לפרופיל ייחודי הוא רק כמה דקות של אבטחה.

למידה מתוכננת ל- Privacy Preservation

נתונים רפואיים, כולל הקלטות עצביות, הם רגישים מאוד.למידה פדרנד מאפשרת לבתי חולים מרובים או מרכזי מחקר להכשיר מודל למידה מעמיק ללא שיתוף נתונים גולמיים, רק עדכוני מודל זה משמר פרטיות המטופל ועדיין נהנה ממאגרי נתונים מגוונים. A federated למנוע רשת הסרת פריטים מאומנת על פני ארבעה מרכזי אפילפסיה השיגו ביצועים דומים למודל מאומן מרכזי, המדגים את האפשרות של למידה שיתופית.

מסקנה

הסרת חפצים מבוססת למידה עמוקה התפתחה כפרדיגמה חזקה לשיפור איכות רכישת אות עצבית.על ידי מינוף יכולות ייצוגיות של CNN, RNNs, autoencoders, ו gans, שיטות אלה יכולות באופן אוטומטי ובודד פעילות עצבית משמעותית בטווח רחב של פיזיולוגית ולא-פיזיולוגית מדבקים.

עם זאת, אתגרים נשארים.הצורך במאגרי נתונים גדולים, משאבים חישוביים, והכללה חוצה-סובייקט דורשת המשך החדשנות.המגמות המתפתחות בלמידה מבוססת-עצמית, הפריסה של AI, קצה קצה, והבטחה הכשרה מוזן לטפל במגבלות אלה, ובכך למנוע את הדרך לאימוץ קליני ומסחרי רחב יותר.כפי שממשקים עצביים הופכים להיות יותר ויותר מסוכנים, הסרת חפצים חזקים תהיה אבן הפינה של ניתוח עצבי אמין של נתונים חדשים, אך לא רק לשילוב נתונים מותאמים אישית, אלא גם כן, אלא גם כן, אלא גם כן, אלא גם כן, אלא גם כן, אלא גם כן, אלא גם לאפשרויות למידה אינטגרטיביים.

(ב) עיין בסקר מקיף ב-FLT:0 Nature Reviews NeuroscienceeursualscienceFLT:1 (ראה:2Deep Learning for אלקטרונסphalogram Analysis:0) , סקירת IEEE על טכניקות להסרת פריטים (ראה פרק 4A סקירה של שיטות למידה עבור EEG לאחורFLT:5), והמחקר הקליני האחרון של אימות ב-FLTQQQ (מקור: 7)