הקדמה: ההבטחה והבעיה של צומת הכלים

ממשקי נילי, הנקראים לעתים קרובות ממשקי מחשב במוח (BCIs), מייצגים טכנולוגיה טרנספורמטיבית שמשגנת את מערכת העצבים האנושית עם מכשירים חיצוניים.מערכות אלה תופסות פעילות חשמלית מנוירונים, מקודמות את הפקודות המיועדות, ומתרגמות אותם לפעולה - כגון העברת זרוע רובוטית, הקלדה על מסך, או שליטה על איבר אסתטי. בהגדרות קליניות, ממשקים עצביים לשחזר תפקוד עבור אנשים עם שיתוק, אמטרופיה מאוחרת יותר, דינמיקה של תאים עצביים, או מטושטשים, להפרעות נשימה, או לשרירים פתוחים, או לפצעים, או לפצעים, לפצעים, או שליטה בהגדרות עצביים, לפצעים, לפצעים, או שליטה בהגדרות קליניות, לפצעים, או שליטה בהגדרות זיכרון פתוח.

למרות יכולות יוצאות דופן אלה, כל ממשק עצבי ניצב בפני מחסום פיזי בסיסי: האותות המטיילים מנוירונים לאלקטרודות חלשים, משתנים ומזוהמים על ידי רעש.השפל של איכות האות – הידוע כאובדן של נאמנות אותות – הם הדיוק, המהירות והאמינות של המערכת כולה. שיבוש קטן יכול להיות ההבדל בין ⁇ נע מול ימין, או יד אסתטית מול סגת ראייה שנותרה להקלטות (לצורה) כדי להשיב את האופן שבו יש צורך למול דיסדנציה של שליטה (ל) למול אקטיבית) לכדי שיפור דרך יעילה (לדעת).

אתגר השוויון בפרט

מקורות רעש ומשמעת

אותות עצביים שהתקבלו מאלקטרודות באים במספר צורות. ⁇ מיקרואלקטרוניקה אינטגרטורית מתעד רכבות ספייק מנוירונים בודדים; אלקטרוקוגניה (ECoG) לוכדת פוטנציאלים מקומיים משטח המוח; ואלקטרוספירוגרפיה לא פולשנית (EEG) אוספת פעילות מסוכמת דרך הקרקפת.

  • (FLT:0) רעש ביולוגי: 1FLT 1 התכווצות שרירים, מצמצמי עיניים, חפצים פעימות לב ופעילות רקע עצבית ספונטנית יכולה לטשטש את האות המיועד.
  • (FLT:0) רעש בלתי-אינסטינקטור: FLT:1 הרעש הקטלני מגבר, כינון רעש ממגירים אנלוגיים-לדיגיטליים, וממצאים בתנועה מתנועת הכבלים מוסיפים עיוותים בלתי צפויים.
  • (FLT:0) התערבות סביבתית: FLT:1 Power line חומוס (50/60 הרץ) וקרינה אלקטרומגנטית מהקלטות אלקטרוניקה סמוכים.
  • (FLT:0) ללא יציבות: 1 מיקרו-motion בין קצה אלקטרודה לבין נוירונים, צלקות גליות ואובדן הדרגתי של אתרי הקלטה גורמים איכות אות לא מחזורית לאורך זמן.

השפעה על הקטנת ההסכמה

כאשר ממשק עצבי אינו יכול להפריד את הקוד העצבי האמיתי ממקורות הרעש האלה, אלגוריתמים מרתיעים מייצרים שגיאות.לדוגמה, מפענח ליניארי פשוט המוכשר על נתונים נקיים עלול להיכשל כאשר רמת הרעש עולה, מה שמוביל לירידה חדה בקצב קטן או אפילו אובדן מוחלט של שליטה.פילטרים דיגיטליים מסורתיים (נמוכים, לאצ'ק, פס קבוצתי) יכולים להסיר כמה הפרעה ספציפית לתדירות, אבל הם גם מגבירים את הפחתת התדירות הגבוהה ביותר של תופעות לוואי שאינן קבועות יותר מאשר את התדירות של תופעות לוואי של תופעות לוואי, כלומר, כלומר, כלומר, מעבר לשיטות העצביות של תופעות לוואי, או סטטיסטיקות של חומר זה, מעבר לתדירות גבוהה יותר, או סטטיסטיקות של חומר זה, או יותר מאשר סטטיסטיקות של תופעות לוואי, או סטיות, מעבר לתדירות גבוהה יותר.

מדוע למידה מכונה היא ייחודית

למידת מכונה מציעה שינוי פרדיגמה מביצוע יד, צינורות עיבוד אותות קבועים למודלים מונעים על ידי נתונים, הסתגלותיים כי ללמוד את המבנה של אות ורעש ישירות מדוגמאות. במקום להסתמך על הנחות מוגדרות מראש על מה הרעש נראה, אלגוריתמים ML מגלים דפוסים בנתונים: אילו ערוצי אלקטרודה נושאים מידע מחוספס, אשר זמן הם בעיקר אינפורמטיבי, וכיצד הרעשים עגולים על פני ערוצים וניסויים.

מספר תכונות להפוך ML אטרקטיבי במיוחד עבור נאמנות ממשק עצבי:

  • (FLT:0) לא ליניארית דוגמנות: תשובות ניאליות 1:1 הן מאוד לא ליניאריות בגלל סף, ריצוף, ואינטראקציות סינפטיות.רשתות עצביות עמוקות יכולות להיות דומות למיפויים לא ליניאריים אלה הרבה יותר טוב מאשר מסננים ליניאריים.
  • (FLT:0) טיפול בקלט תלת-ממדי: FLT:1Builds record from מאות או אלפי ערוצים בו-זמנית. ML מודלים, במיוחד ארכיטקטורות אבולוציה ומשנה, יכולים לעבד את הדפוסים הזמניים המתקדמים הללו ביעילות.
  • (FLT:0) למידה:ראהFLT:1) מודל מוגבל מראש על נתונים של נושא אחד או ישיבה ניתן לתקן היטב לנושא חדש עם נתונים מינימליים נוספים, צמצום זמן הפחתת קלוריות.
  • (FLT:0) הסתגלות בזמן אמת: FLT:1eur Online למידה או Bayesian עדכון מאפשר המודל לעקוב אחר שינויים במאפיינים של אותות במשך ימים, שמירה על נאמנות גבוהה ללא כוונון מפורש.

טכניקות למידה מכונות מפתח עבור Enhancing אותות פידל

למידה על-ידי Artifact Removal and Decoding

בגישות מבוקרות, האלגוריתם מאומן בדוגמאות קידוד קידוד בוהק.עבור נאמנות אות, משימה נפוצה אחת היא הסרת חפצים: הקלט הוא ההקלטה רועשת הגולמית, וההמטרה היא גרסה נקייה המתקבלת מהקלטות התייחסות בו-זמנית (למשל, אלקטרוקרוגרם למצמץ עיניים) או מקטעים נקיים ידועים (CNN) יכול ללמוד לחזות ולנבא ו- Subtratras של מבנה שרירים (GLS) בעודם של רעשים).

יישום נוסף הוא ספייקון – התהליך של הקצאת כל גלפור לטיפוסי גלישה ספציפיים.על-ידי Supervised מאומן על נתונים מתויגים באופן ידני יכול להשיג דיוק גבוה יותר מאשר שיטות מסורתיות של התאמת תבניות, במיוחד כאשר גלפורים חופפים ורעש הוא גבוה.

למידה בלתי מבוקרת להכחשה וליצירת תגליות

שיטות לא מבוססות לגלות מבנה ללא תוויות, מה שהופך אותם אידיאליים עבור נתונים עצביים שבו האמת הקרקעית אינה זמינה לעתים קרובות. Denoising autoencoders (DAEs) הם דוגמה רבת עוצמה: הם לומדים לשחזר אותות נקיים מקלטים מושחתים על ידי לחיצה על המודל להתעלם רעש גבוה ⁇ תוך שמירה על חד-ממדי נמוך ממני.

autoencoders Variational (VAEs) וניתוח רכיב עיקרי (PCA) על גלפורות ספייק יכול להפחית את המימדיות תוך שמירה על השחלות שמפרידות מקורות עצביים נפרדים.הייצוגים המדחוסים הללו משמשים קלט לדלפקים של מטה הזרם, מסנן ביעילות רעש מבלי לדרוש נתונים נקיים.

אדריכלות למידה עמוקה: CNN, RNNN ו- Transformers

רשתות ערפיליות מהפכתיות (CNN)

CNN הם טבעיים לעיבוד נתונים עצביים רב ערוצים כי הם מתייחסים לערוצים דומים לפיקסלים תמונה וללמוד מסננים מרחביים.בהגדרה טיפוסית, 1D CNN סריקות לאורך זמן, בעוד מהפכתים ניתוק עומק יכול ללכוד אינטראקציות ערוץ בעלות חישובית מופחתת. CNN כבר מוחל בהצלחה על decode של תמונות מוטוריות מ EEG ולנקות נקיה מהקלטות קורטיות.

רשתות ערפיליות חוזרות (RNN)

אותות עצביים הם רצפים – כל נקודה זמן תלויה בעבר.רשתות ארוכות טווח זיכרון (LSTM) ו- Gated Recurrent Units (GRUs) מודל אלה תלויות זמניות במפורש.הם יעילים במיוחד להסרת סחף נמוך וחיזוי דינמיקות עצביות מתמשך, חלקה את הפלט של זמן אמת לפני הספירה.

שינויים ותשומת לב מכניזם

ההתקדמות האחרונה בעיבוד שפה טבעית עוררה השראה מודלים של Transformer עבור נתונים עצביים.מנגנון הכוונות העצמי יכול לשקול את החשיבות של חלונות וערוצי זמן שונים, ביעילות להתעלם מקטעים רועשים תוך התמקדות בספיקים אינפורמטיביים.רובררס הראו תוצאות המדינה- of-the-art ב decoding עצבי מ- ECoG ו-EEG, למרות שהעלות החישובית שלהם נותרה אתגר עבור חומרה מוטבעת, נמוכה לפני הספירה.

מודלים ליצירת נתונים עבור נתונים Augmentation ו-Synthetic Data

אחד המכשולים הגדולים ביותר לאימון מודלים ML חזקים עבור ממשק עצבי הוא חוסר של נתונים גדולים ואיכותיים. ליצור רשתות אדמירליות (גנים) ומודלים דיפוזיה יכולים לסנתז הקלטות עצביות מציאותיות, כולל רעש, כדי להגביר את האימון.על ידי מיזוג הגנרטור על פרמטרים של אותות נקיים, החוקרים יכולים ליצור תרחישים רעש מגוונים, המאפשר את ה- denois להפוך invariant למגוון רחב של ממצאים אלה הוכחו.

היתרונות שנראו בפרקטיקה

למידת מכונה של נאמנות אותות הביאה לשיפורים משמעותיים על פני כמה מדדים:

  • (FLT:0) העלאת דיוק: 1FLT:1igd denoisers שיפור סיווג תנועות יד המיועדות ב-15-30% בהשוואה לסינון קונבנציונלי, במיוחד בנוכחות חפצים בתנועה.
  • (FLT:0) ניכוי בזמן ההסגרה: ההרחבה מודלים של למידה העברה מאפשר למשתמשים להשיג ביצועים מקובלים עם פחות מ -30 שניות של נתוני הדרכה, ירידה מ -10-20 דקות קודם לכן.
  • (FLT:0) ,Adaptation to אלקטרודה Disverse:cioFLT:1) מקודמים מקוונים להתאמה אישית, גם כאשר מחצית מערוצי ההקלטות נכשלים, על ידי הסתמכות על אותות אינפורמטיביים הנותרים ומשקלים אותם מחדש.
  • שיעור השגיאה של FLT:0 (Lower bit Error rate:FLT:1eur in Communications BCIs, שבו משתמשים מציינים אותיות, נאמנות אות ML-enhanced ירד בשיעורי שגיאה מתחת ל-5%, מה שמאפשר מהירויות הקלדה מעשיות.

שמירה על אתגרים ומגבלות קריטיות

מחסור בנתונים ולייבל: Bottleneck

איסוף נתונים עצביים גדולים, מתוייגים הוא יקר וזמניים.ערכים מושתלים דורשים ניתוח; ניסויים אנושיים מוגבלים על ידי אישורים אתיים ועייפות משתתפים. שיטות לא מבוקרות למחצה ונשגבות, אבל הם עדיין מסתמכים על הנחות על חלוקת הרעש.איכות התווית משתנה לעתים קרובות בין מומחים, ומציגים מטרות הכשרה לא עקביות.

אי-Stationarity and Concept Drift

אותות עצביים משתנים לאורך שעות וימים.אלקטרודות נעות, מיקרו-lesions לרפא, ואת הפלסטיות של המוח עצמו משנה דפוסי ירי.מודל ML שהוכשר על הנתונים של אתמול עשוי להידרדר באופן משמעותי מחר.למידה מקוונת רציפה היא פתרון אחד, אבל זה סיכונים שוכחים קטסטרופליים ודורש ניקוי היפר-פרמטר זהיר לאיזון ולפלסטיקה.

עיבוד בזמן אמת

עבור BCI להרגיש קשוב, עיבוד אותות ודה-קלינג חייב להתרחש בתוך עשרות של רשתות עצביות. עמוק, במיוחד רובוטרים גדולים, לדרוש משאבים חישוביים משמעותיים שקשה להתאים לכוח נמוך, מושתל או לביש. טכניקות דחיסה מודל - הפעלת, לכמת, ודהלוקציה ידע - הם אזורי מחקר פעילים, אבל הם יכולים להפחית דיוק.

חוסר יכולת ואמון

רופאים ומשתמשים צריכים להבין מדוע לפני הספירהI קיבל החלטה מסוימת, במיוחד אם טעות עלולה לגרום נזק לדגמי הלמידה העמוקים של Black-box מציעים תובנה מועטה.שיטות בינה מלאכותית מוסברות, כגון מפות סלנסיבית או קידודים משולבים, יכולות להדגיש אילו נקודות זמן או ערוצים השפיעו על הפלט, אך הם עדיין אינם אמינים מספיק עבור מכשירים רפואיים קריטיים.

כיוונים עתידיים

למידה עצמית, למידה עצמית

למידה מבוססת-עצמית, שבה המודל לומד ייצוגים מהנתונים שאינם מחוסנים על ידי פתרון משימות (למשל, חיזוי פלחי מסיכה), מבטיחה לממשקים עצביים.המודל יכול להתאמן מראש על שעות של הקלטה רציפה, ולאחר מכן על קנס על מערכת תווית קטנה.כאשר שינוי איכות אות, המודל יכול להמשיך לעדכן את עצמו ברקע, את השפויה שלו ללא הפרעה אמיתית למשתמש.

מודלים היברידיים: שילוב פיזיקה ונתונים

שילוב מודלים ביופיזיים ידועים לתוך ארכיטקטורת ML יכול לשפר את הכללה.לדוגמה, מודל כי מעצירת גלפורים ספייק כדי לדבוק תבניות צורה ידועה (מבוסס על תורת כבל) עשוי לדרוש פחות דוגמאות הכשרה להישאר חזק לדפוסי רעש חדשים.פיסיקה-מודע רשתות עצביות מתפתחות במדעי המוח, יכול להיות מותאם למחיקה בזמן אמת.

צוק ו- Neuromorphic Chips

כדי להשיג עיבוד בזמן אמת בעוצמה נמוכה, החוקרים נעים לעבר חומרה מיוחדת. מעבדים נוירומורפיליים המחקים חישוב מבוסס על ספייק עצבי יכול להפעיל רשתות עצביות (SNNs) כמדנים, צריכת מיקרוג'אולים לכל הקצוב.עבודה חדשה הוכיחה SN-EEG מבוסס EEG מבוסס EEG מבוסס EEG מבוסס EEN עם צמצום אנרגיה של 100x בהשוואה GPUs קונבנציונלי.

קו-אפו-קו-אפו

במקום להתייחס לממשק העצבי כקריאה קבועה, מערכות עתידיות יתאים הן למשתמש והן למכונה.The BCI יכול להתאים את מודל הנאמנות של האות שלו בהתבסס על ביצועי המשתמש, ובמקביל המשתמש לומד לשנות את הפעילות העצבית שלהם בצורה אמינה יותר. קו-אדפטיבית מסגרות, מונחת על ידי חיזוק הלמידה, כבר הראו כי המוח וניתן להתכנסות ייצוג משותף, ביעילות להגדיל את התיאום באמצעות יחסי האותות.

יישומים רחבים יותר

השיטות המתוארות כאן משתרעות מעבר למעבדה BCIs.כל טכנולוגיה שמקליטת אותות עצביים - חיישנים בעלי ערך עבור ניטור אפילפסיה, גירוי מוח עמוק של המוח עמוק עבור מחלת פרקינסון, ואפילו ראשי EEGets למעקב אחר ריכוז - ייהנו מ-ML-enanced אותות fidelity.יישומים שיפור קוגניטיבי, משחקים, ונוירו-חליטה להסתמך על נקי, בזמן אמת.

יתר על כן, אותם אלגוריתמים ניתן ליישם על חתומי ביו אחרים כגון אלקטרומוגרפיה (EMG) ואלקטרוקרדיגרמה (ECG), שבו השרירים וממצאים בתנועה מגבילים את הביצועים באופן דומה.

מסקנה: A Interdisciplinary Path Forward

למידת מכונות כבר עלתה ביצועי ממשק עצביים מהפגנות מוקדמות של הוכחה-של תפיסה ועד כלים מעשיים, אמיתיים בעולם בשימוש על ידי אנשים עם שיתוק לשלוט במחשבים ובגפיים הרובוטיים.עם זאת, האתגר של נאמנות אותות נמשך כצוואר בקבוק המגביל את השימוש בפוט ובאמינות.על ידי המשך לפתח שיטות מדולות ML - מלימוד עמוק ועד מודלים ניווניים ומחשוב עצבי - אנחנו יכולים לדחוף את הגבולות של מחסומים עצביים.

הצלחה דורשת שיתוף פעולה של נוירו-מדעיסטים אשר מבינים את הביולוגיה של רעש, מהנדסים המעצבים את החומרה ההקלטה, וחוקרים של למידת מכונה אשר מייצרים אלגוריתמים מתאימים.Open datasets and Indexing תחרויות, כגון The FLT:0Neural Signal Denoising ChallengeFLT:1, לעזור להאיץ את ההתקדמות בתעשייה כמו LT:2NelinkFLT: 3.