מערכות ההנקה של Closed-Loop Neurofeedback Systems

ההתכנסות של בינה מלאכותית ונוירוטכנולוגיה מעצבת מחדש את האופן שבו אנו מבינים ומתקשרים עם המוח האנושי.מערכות ההנקה העצבית של Closed-loop מייצגת שינוי פרדיגמטי מהתערבות פאסיבית פעילה, הסתגלות לגישות של הנקה המסורתית המספקות משוב מעוכב או מוגדר מראש, מערכות סגורות-פרספקטמדגם קבועות של אותות עצביים - בדרך כלל באמצעות אלקטרונספילוגרפיה (EEG) - והתאמה של גירויים מתקדמים בזמן אמתיפטציה, שיפור קוגניטיבית, שיפור תפקודים ואפקטים מדויקים, שיפור קוגניטיביים, שיפור אופטיים, שיפור אופטיים, טיפול מותאם אישית, שיפור מצב זה מאפשר שיפור אופטימדומים, שיפור אופטימדומים, שיפור אופטימדומים, שיפור אופטימדומים, שיפור תפקודים, שיפור של תפקודים, שיפור מותאמים אישית, שיפור תפקודים, טיפול אופטימדומים, טיפול קוגניטיביים, שיפור תפקודים, טיפול קוגניטיביים, שיפור מתמיד, טיפול אופטימדומים, שיפור מתמיד, טיפול אופטימחדשניים, שיפור מתמיד, טיפול באפקטים מותאמים אישית, שיפור תפקודים אופטימחדש של תפקודים, טיפול אופטימחדשניים, שיפור מתמיד, שיפור תפקודים, טיפול מותאם אישית, טיפול אופטימחדש של תפקודים, שיפור תפקודים

הנחת הליבה היא פשוטה: על ידי מתן מידע מיידי במוח על פעילותו, אנו יכולים להכשיר אותו לתקנה עצמית.עם זאת, יישום מעשי דורש לחות נמוכה מאוד, עיבוד אותות חזקים, וקבלת החלטות אינטליגנטית - חקירה שיש לה שיקולים היסטוריים מוגבל לתחום, פריצות דרך אחרונות ב-AI, במיוחד בלמידה ובלמידה עמוקה, סיפקו את הכלים הדרושים כדי לענות על דרישות אלה, Algothms יכול עכשיו לנבא משוב קליני מורכב של מערכת ראייה שנייה, או חשיבה פנימית, ולוודא את המצבים, ויזואלית, ויזואלית, ויזואלית, ויזואלית, פשטות, פשטות, ובמיוחד ב- AI, ובמיוחד ב- AI, פשטות, ובמיוחד ב- שנייה של מידע חזותיים, ויזואלית, פשטות, ובמיוחד ב- AI, ובמיוחד ב- 2, פשטות, ובמיוחד ב- AI, חשיבה פנימית ויזואלית, חשיבה פנימית, ויזואלית, חשיבה פנימית סגורה, ובמיוחד ב-קולאריבית-קולאריבית-קולאריבית-קולאריבית-קולאריבית, פשטות, ובמיוחד ב-קולאריבית, ובמיוחד ב-חושבת-קולאריבית-קולאריבית-קולאריבית, פשטות, ובמיוחד ב-קולאריבית

הבנה של Closed-Loop Neurofeedback: אדריכלות ומבצע

מערכת ניקוי סגורה של ציוד עצבי מורכב מארבעה מרכיבים עיקריים: מודול רכישת אות עצבי, יחידת עיבוד בזמן אמת, ממשק משוב מסירה, ואלגוריתם בקרה המארגן את הלולאה.מודול הרכישות בדרך כלל משתמש אלקטרודות יבשות או רטובות EEG, אם כי מגנטיוספירוגרפיה מסוימת (MEG) ותפקודי קרוב ל-fRS) מועסקים גם בהגדרות גלם או מפלטים של תדרי לחץ דם (אפקטים ספציפיים), ותכונות שרירים).

במערכות חרדה פתוחות, משוב מועבר על פי לוח זמנים קבוע או סף, ללא קשר למצב העצבי הנוכחי של המשתמש.לדוגמה, משתמש עשוי לצפות באנימציה חזותית כי התקדמות כל עוד המערכת מזהה פעילות אלפא-band מעל סף טרום התחלה.הבעיה היא כי יחס זה סטטי או לא יכול לקחת בחשבון עבור גמישות יומיומית של פעילות גופנית או למידה קשורה, אפילו שינוי ראייה זה יכול להיות מסוגל להתגבר על תפקוד אמיתי של תפקוד זה מכבר של תפקוד המוח.

חשוב לציין, המשוב אינו צריך להיות נתפס באופן מודע להיות יעיל. סובילי או תת-קרקעי משוב יכול להשפיע על הפלסטיות העצביות כאשר מיושם בלולאה סגורה, עובדה המונעת עניין בשימוש במערכות אלה לאימון חשאי במהלך השינה או תחת ההרדמה.הלאה סגורה מבטיחה כי המערכת נשארת תואמים עם המוח של הרגע-ל-מומנט של המשתמש, מה שהופך את ההכשרה יעילה יותר ולהפחית את הסתגלות הזמן.

התפקיד המשתנים של AI Algorithms in Neurofeedback

הנדסה ל- End-to-End Learning

מערכות ניקוי עצביות מוקדמות התבססו על תכונות בעלות ידיים – למשל, כוח באלפא (8-12 הרץ) או ממל (8–13 הרץ) להקות – ומחלקות לינאריות פשוטות להחליט מתי לספק משוב.גישות אלה היו מוגבלות על ידי חוסר יכולתן ללכוד את המורכבות המלאה של דינמיקת EEG, שהם לא-סטאריים, לא לינאריים, ומשתנים באופן נרחב על פני אנשים AI, במיוחד, רשתות עצביות, יש להם אותות מפלט אוטומטיים, אשר ניתנים לחיקוי או מדגום באופן ישיר.

רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) יכולות ללמוד תבניות מרחביות על פני מערך אלקטרודה, בעוד אדריכלות חוזרת (LSTMs, GRUs) ללכוד תלות זמנית על פני מאות אלפי מילימטרים. יותר מודלים של שינוי לאחרונה, שפותחו במקור לעיבוד שפה טבעית, הותאמו לדגימות ארוכות טווח בסדרה זמן, השגת ביצועים ממלכתיים של האמנות במוח- decosocial לדוגמה, ל-remetuallytuallydeding דרישות של 50-reatives.

Reinforcement Learning (RL) הוא עוד פרדיגמת בינה מלאכותית רבת עוצמה שמתאימה באופן טבעי להנקה עצבית סגורה.במסגרת של RL, המערכת פועלת כסוכן שבוחר פעולות משוב כדי למקסם את אות התגמול (למשל, מצב מוח מבוקש) הסוכן לומד מדיניות באמצעות ניסוי וטעייה, להסתגל לחתימה העצבית הייחודית של כל משתמש על פני מספר רב של שיטות.

זמן אמת ו- Edge Computing

הגבלת מודלים של AI במערכות סגורות קובעות דרישות שקיפות מחמירות.הלאה כולה - רכישה, עיבוד, ניתוק, ניתוק משוב - חייב להשלים בתוך 100-200 שניות עבור רוב היישומים כדי להרגיש אדיב ולשמור על עקביות בין פעילות עצבית משוב. - ה- HIV מבוסס ענן הוא בדרך כלל איטי מדי עקב עיכובים ברשת, ולכן מודלים חייב לרוץ על המכשיר עצמו או על דגמי אבטחה מורכבים (Cencreatives) המאפשרים סטנדרטיים (Coreative Losss) ו-Creditance) באופן כללי.com (Dicance) ו-Centralscreativescreative Models.com (Dicance) באופן כללי.com.com.com.comtative Models) באופן כללי.com-Ficercreativescreative Standards.

גישה אחת משתמשת ב-CNN קל משקל עם רק 50,000 פרמטרים - בערך 1,000 פעמים פחות מאשר רשת עמוקה טיפוסית - כדי לסווג ארבע משימות מ- 8 ערוצים EEG עם 85% דיוק בזמן אמת.המודל פועל על מעבד Cortex-M4 ב-120 MHz, תוך פחות מ- 50 mW. יעילות זו חיונית למכשירים עצביים המופעלים על ידי סוללות המיועד לשימוש ביתי.

אתגרים ופיתוח ופתרונות הנדסה

איכות נתונים, אמנותיות ומשתנים אישיים

אותות עצביים הם רועשים לשמצה.עין ממצמצמץ, ללכת ⁇ , תנועות ראש והתערבות חשמלית סביבתית יכולים לסווג את EEG עם חפצים המננסים את הפעילות העצבית הבסיסית.גישות מסורתיות משתמשות בניתוח רכיב עצמאי (ICA) או הסרת עיניים מבוססת רגרסנות, אבל שיטות אלה הן יקרות חישובית והן יכולות להציג עיכובים.

ניידות אישית מציבה אתגר בסיסי יותר.מודל המוכשר על נתונים מ -100 משתתפים עשוי להופיע גרוע על משתמש חדש שתבניות המוח שלו שונות עקב האנטומיה, מוליכות הקרקפת, או אסטרטגיה נפשית. טכניקות למידה והתאמה לדומיינים לעזור להפחית את זה: מודל מראש מאומנים הוא סחף בסדר עם כמה דקות של נתוני קצבי זיכרון מהמשתמש החדש, להסתגל למגבלות לחתימתם הייחודית.

שקיפות מול הסכם סחר חליפין

תכנון מערכת בזמן אמת דורש איזון דיוק הניתוק נגד השקיפות חישובית.מודלים עמוקים עם שכבות רבות להשיג דיוק גבוה יותר אבל לוקח יותר זמן לרוץ. עבור נוירופידבק, דיוק מתחת 70–80% יכול לערער את תהליך הלמידה כי המשתמש מקבל משוב כי הוא רק יחסית חלש עם מצב המוח בפועל שלהם.

גישה נוספת משתמשת בהקצאה של בייסיאן כדי למקם התפלגות הסתברות על פני מצבי מוח ולא סיווג קשה אחד.השוב ניתן להעביר על סולם מתמשך (למשל, שקיפות של אובייקט וירטואלי) ביחס להסתברות שהמשתמש נמצא במצב היעד.זה מבטל את הצורך בסף קשה ומפחית את הרגישות לרעש, מה שהופך את המערכת ליותר חזקים עד הרגע השלילי.

התאמה אישית והתאמה מקוונת

מערכת סגורה באמת חייבת להתאים לא רק למשתמשים אלא גם בתוך מפגש אחד.כפי שהמשתמש לומד לשלוט במצב המוח, החתימה העצבית של אותה מדינה עשויה להשתנות - התופעה שנקראת "סחף עצבי" (Rinforcement Learning Models) שמעדכנת באופן קבוע את המדיניות שלהם מתאימים היטב לזאת.מדיניות ⁇ יכול להתאים את האסטרטגיה בתגובה לביצועים של המשתמש, למשל, לקשיים חמורים של המשחק הזה, כאשר הוא מקבל תוצאות מעקביות קבוע, כאשר הוא מקבל טיפול מיידיות, כאשר הוא משפר את הביצועים של המשחק, או משחק זה.

מערכת מחקר אחת גדולה בשם "NeuroGym" משתמשת מסגרת RL היררכית: סוכן ברמה גבוהה בוחר אשר תת-נגול להתאמן (למשל, שיפור כוח אלפא, דיכוי התפרצויות בטא), בעוד סוכן ברמה נמוכה בוחר עכבות זמן-לעין משתתפים באימון בשלב זה.

שיקולים אתיים ופרטיות נתונים

נתונים עצביים מעוררים שאלות אתיות עמוקות.זהות EEG יכולות לחשוף לא רק מצבים קוגניטיביים אלא גם מידע מאוחר על רגשות, העדפות, ואפילו זיכרונות פרטיים.מערכת סגורה, שרשומות ומעבדות נתונים אלה – באופן בלתי אפשרי לאחסון מודל – יוצר סיכונים של שימוש לרעה, ותכונות עיבוד נתונים ממותרות, חייב לכסות באופן מפורש נתונים, שיתוף, והאפשרות שמודל ה-GDPR עשוי לפגוע בתכונות האבטחה של המערכת החיסונית שלעילום, לא ניתן ל- 1F.

מימד מוסרי נוסף הוא הפוטנציאל לתופעות לוואי בלתי מאוישות.אימון אדם להגדיל את כוח אלפא-band עשוי להפחית באופן בלתי נמנע את ביצועי הזיכרון בעבודה בטווח הקצר, שכן דיכוי אלפא ידוע כדי לסייע לתשומת לב.מערכות סגורות חייב לכלול לכן צגים בטיחותיים המזהים מעברים של המדינה והפסקת האימונים אם יש מגבלות מסוימות מופרכות על AI (XAI) שיטות יכולות לעזור לחוקרים מה הם דפוסים של המודל, ולא להפחית את הסיכון של למידה כגון, כמו מוטציות כגון גורמות להפחתה של פעילות גופנית.

מחקר נוכחי ויישומים מתעוררים

יישומים קליניים

ניסויים קליניים יותר ויותר משלבים את רמות הנקה של AI מונחות על ידי AI-loop. ב- ADHD, ניסוי מבוקר אקראי עם 40 ילדים השתמשו במערכת מבוססת למידה עמוקה, אשר פענחה רמות של תשומת לב בזמן אמת מ-32 ערוצים EEG ומסר משוב באמצעות משחק וידאו.לאחר 20 מפגשים, קבוצת הטיפול הראה ירידה משמעותית בתשומת לב ועשרות היפראקטיביות בהשוואה לקבוצת שעמום, עם הטבות מתמשך של 3 חודשים לאחר מכן, מעקב אחר תפקוד אוטומטי של תגובה, שקודמת תגובה, בדומה לתפקוד מדומה, שהפך ל-משימת תגובה אוטומטית, שקודמת לחץ דם, שהפך ל-ידי מערכת מחקר, שהפך ל-ידי מערכת מחקר שהפך ל-ידי תוכנת תגובה מדומה.

בתחום של תנאים פסיכיאטריים, נוירופידבק סגור נחקר עבור הפרעת דיכאון גדולה והפרעת מתח פוסט טראומטית.מחקר הוכחה-of-תפיסה הראה כי מערכת מבוססת RL יכול ללמוד כדי לקבוע את מדד הסימטריה של אלפא (סימן של רגולציה רגשית) בחולים מדוכאים, עם 60% מהמשתתפים להשיג הפוגה לאחר 12 מפגשים.המערכת באופן אוטומטי זוהה כאשר המשתתפים היו על מנת להזין rumin שלילי דפוס אימונים, ביעילות נמסרה תגובה שלילית.

יישומים צרכניים ומופעים

מעבר לקליניקה, מספר חברות – כולל FLT:0 (MuseveFLT:1), ⁇ 2 (Neurosity FLT 3), ו-FLT:4BrainCoirFLT:5 - עכשיו להציע מכשירים לניכור לצרכנים אשר משלבים את שיפור הראייה המלאכותית של פעילות גופנית-ד'ט.

כיוונים עתידיים: לבישת, רב-ממדית, ואישי

« חומרה נוחה ונוחה

הדור הבא של מערכות סגורות תבסס על ראשי EEG בעלי פרופיל נמוך שאינם דורשים ג'ל התנהגותי.ד יבש אלקטרודה עם ביטול רעש פעיל, בשילוב עם מאיץ AI, יאפשר ניטור בכל הימים בהגדרות טבעיות.חוקרים כבר מפתחים חיישנים EEG כי מתאימים בתוך תעלת האוזן, מתן צורה מקובלת חברתית עבור גורם ארוך טווח זה יכול להיות מסוגל להפחית משוב על ידי אימון, או לחץ מיידי, במהלך טיפול.

אינטגרציה רב-ממדית

EEG עם אותות פיזיולוגיים אחרים - קצב הלב פנויות (HRV), העור התנהגות, מעקב אחר עיניים ואפילו פונקציונלי ליד ספקטרום של ספקטרוסקופיה - יכול ליצור תמונה עשירה יותר של מצב הנפש של המשתמש.מודל AI הממזג את המודולים האלה יכול להפיג מצבים במוח לא-מיושבים על ידי מערכת הפעלה חד-ממדית של תאים, אשר נראית דומה ב-פעימה (לדוגמה, חרדה לעומת מאמץ) ולספק משוב מדויק יותר מתואם של 15%, באמצעות מערכת הפעלה משותפת, באמצעות מערכת הפעלה חד-ממדית, אשר עשויה לפעול באופן קבוע, עם מערכת בעלת רמה אחת, אשר עשויה לשנות את הזיכרון, באופן קבוע, עם מערכת בעלת fiRate-ממדית של תאים חד-ממדית, אשר עשויה לשנות את מערכת הפעלה.

סגור-Loop לא רק עבור נוירופידבק: לקראת אינטראקציה המוח-מחשב

החזון האולטימטיבי הוא אינטראקציה במוח חלקה שבו הסתגלות סגורה מתרחבת מעבר לאימון.דמיין בית חכם שמשתלב תאורה ומוסיקה המבוססת על מצב קוגניטיבי או רגשי בזמן אמת, או סביבה מציאות מדומה שמשנה את הנרטיב שלה כדי לשמור על אלגוריתמים של בינה מלאכותית שיכולים להפר ניסיון סובייקטיבי אותות עצביים יאפשרו זאת כבר, החוקרים הוכיחו מערכת סגורה שיכולה לזהות כאשר משתמשים מרגישים משועממים במהלך הרצאה ובאופן אוטומטי להתאים את המהירות של המצגת אינטראקטיבית או מהירה כגון, אך ורק כדי לאפשר את המצגת אינטראקטיבית.

מסקנה

הפיתוח של מערכות ההנקה העצבית הסגורות המופעלות על ידי אלגוריתמי AI מייצג התכנסות של מדעי המוח, הנדסה ולמידה מכונה כי הוא שינוי יסודי כיצד אנו יכולים אינטראקציה עם ומודולציה המוח שלנו מזמני זמן אמת להסרת פריטים כדי להתאים תגמול עיצוב, AI הפך את ההנקה עצבית של מערכת בריאות גסה, סף מבוסס הסף לתוך התערבות מדויקת, אישית.

(ב) ויקרא י"ד:

  • (FLT:0) סיווג EEG בזמן אמת עם למידה עמוקה של נוירופידבקים עצביים 1:1 - דוחות מדעיים טבע (2021)
  • (FLT:0) חיזוק הלמידה עבור הזנת עצבית הסתגלות (Horifeeding) 1:1 - IEEE עסקאות על מערכות נילי והנדסה שיקום (2021)
  • (FLT:0) שיקולים אתיים עבור מכשירים לניקבוקי מוח מסחריים (Nornaph:1) - Frontiers in Neuroscience (22)
  • קרן הנוירוידס (FLT:0) The Neurorights Foundation - מסגרות אתיות עבור נתונים עצביים