Mri Technology가 지원되는 방법 뇌컴퓨터 공용영역 연구

뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에 MRI의 기초

자기 공명 화상 (MRI)은 뇌 구조 및 기능의 비침범성, 고해상도 이미지를 제공합니다. 뇌 컴퓨터 인터페이스 (BCI) 연구의 경우,이 기능은 기초입니다. BCIs는 외부 장치를 제어하는 신경 신호를 해독하고 뇌 활동의 정확한 공간 매핑은 필수적입니다. MRI는 밀리미터 정밀도로 매핑하는 것을 전달하며, 연구원들은 의도한 운동, 연설,인지 또는인지 작업을 수행하는 비침범성 영역의 cortical 영역을 핀포인트 할 수 있습니다.

MRI는 신경 화상 진찰에서 작동

MRI는 물 분자의 수소 원자의 자석 특성을 악용합니다. 강력한 자기 분야에서 배치하고 고주파 펄스에 노출되면, 이러한 원자는 상세한 이미지로 재구성되는 신호를 방출합니다. BCI 연구의 경우, 2개의 1 차적인 MRI 형태는 사용됩니다: 구조상 MRI 및 기능적인 MRI. 구조상 MRI는 정체되는 anatomical 세부사항을, 기능적인 MRI (fMRI)는 신경 활동과 연결된 혈액 산소화에 있는 동적인 변화를 붙잡습니다.

구조상 대. 기능적인 MRI: 격실 공구

구조 MRI는 뇌의 아나토마를 나타냅니다. 회색 물질, 흰색 물질 및 뇌 유체 경계. 이것은 특정 sulci 또는 gyri를 대상으로하는 BCIs를 설계하는 데 중요합니다. 기능성 MRI는 BOLD (blood-oxygen-level-dependent) 신호를 추적하여 활성 두뇌 영역에서 상승합니다. 함께, 그들은 완전한 그림을 제공합니다 : 활동과 아래에서 발생하는 높은 정의지도를 제공합니다. 그것은 아키텍처를 지원하는 아키텍처를 지원합니다.

BCI 개발 MRI의 역할

BCI 시스템은 뇌 영역이 신호를 디코딩하기 위해 신호를 생성하는 정확한 지식에 의존합니다. MRI는 의도와 행동의 신경 상관관계를 매핑하여이 과정을 직접 알려줍니다. 이 섹션은 BCI 디자인 및 최적화에 어떻게 구조적이고 기능적인 MRI가 어떻게 기여하는지 탐구합니다.

fMRI와 두뇌 활동을 움켜

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맞춤 BCIs를 위한 구조 MRI

모든 두뇌는 독특한 아나토마를 가지고 있습니다. 구조적 MRI는 전극이나 선택과 같은 BCI 하드웨어를 정렬하기 위해 필요한 개별 로드맵을 제공합니다. 사용자의 비동기적인 랜드 마크. 이 개인화는 신호 품질과 사용자의 편안함을 향상시킵니다. 또한 BCI가 주어진 사람에서 수행 할 수있는 계산 모델을 가능하게합니다. 연구는 구조적 MRI 데이터를 BCI 알고리즘으로 통합하여 일부 모터 이미지 작업에서 최대 15 %까지 분류 정확도를 증가시킵니다.

MRI에 의해 활성화 된 키 전진

MRI 기술에 있는 최근 진행은 3개의 주요 분야에 있는 BCI 연구를 가속했습니다: 정밀도, 순간 의견 및 기계 학습과 통합을 표적으로 하는.

Neural Targeting 개선

고해상도 구조 구조 MRI — 특히 7 Tesla 이상 — BCI 신청을 위한 연산 열 및 subcortical 핵을 해결할 수 있습니다. 이것은 연구자들이 시각적 인 prosthetics를 위해 사용되는 fusiform gyrus에 있는 회전 회로 또는 정확한 voxels를 계획하는 모터 코텍스의 정확한 층을 표적으로 하는 가능하게 합니다. 결과는 BCIs가 훈련을 요구하고 더 중대한 견실함으로 운영하기 위하여 훈련을 요구하는 BCIs입니다.

BCI 피드백을 위한 실시간 fMRI

실시간 fMRI (rtfMRI)는 참가자가 자신의 두뇌 활동을 볼 수 있도록 허용합니다. 이것은 감정적인지 또는인지 상태를 조절하는 폐쇄 루프 BCI를 만드는 amygdala 또는 악화 형동과 같은 지역의 자기 통제를 가르치기 위해 사용되었습니다. 최근, 결합 된 rtfMRI 및 EEG 시스템은 높은 공간 (fMRI) 및 높은 temporal (EEG) 해상도를 모두 제공합니다. BCI는 세계 통제를위한 최고의 솔루션을 제공합니다.

Machine Learning과 통합

MRI 데이터는 높은 차원 기능 세트를 생산합니다. 기계 학습 모델 - 특히 깊은 복잡한 네트워크 - 의도 된 출력과 함께 fMRI voxel 활동을 correlate하는 패턴을 배울 수 있습니다. 예를 들어, Nature Neuroscience (2023)]에서 연구자들은 전체 뇌에 훈련 된 변압기 기반 모델이 제한된 구급차에서 40 % 정확도로 상상 된 문장을 해독 할 수 있다고 설명했습니다. 이 접근법은 vasives에 대한 성능 유지를 감소시킵니다.

도전과제

MRI는 실제 BCI 배포에 대해 해결해야 할 제한이 있습니다.

Temporal 해결책 제약

기능적인 MRI는 신경 발포 후 4-6 초를 절인 BOLD 응답을 캡처합니다. 이것은 EEG 또는 비동기 녹음의 밀리 초 규모의 역동적 인 것보다 훨씬 느립니다. BCI 응용 프로그램에는 커서 운동이나 실제 시간의 연설 합성과 같은 급속한 제어가 필요합니다. 이 래그는 상당한 병목입니다. 연구자들은 더 빠른 변조와 fMRI를 결합하여이를 완화하거나 그 중성적 인 사건에서 고급 재구성 알고리즘을 사용하여이 더 느립니다.

접근성 및 비용

MRI 스캐너는 비싸고 보호된 방, 액체 헬륨 냉각 및 전문화한 통신수를 요구합니다. 대부분의 BCI 연구 기능은 전용 MRI 체계를 감당할 수 없습니다. 휴대용, 저감자 MRI 체계는 신중하 그러나 더 낮은 공간 해결책을 제안합니다. 이 한계는 임상 또는 가정 조정에 MRI 지도한 BCI 기술의 번역을 제한합니다. 그러나 MRI 기술로 더 조밀하고 적당한, 이 장벽은 감소시키기 위하여 예상됩니다.

미래 지향

MRI 기술은 BCI 연구 및 응용 분야에 대한 새로운 가능성을 지속적으로 진화하고 있습니다.

초고도 분야 MRI (≥7 Tesla)

7T 또는 9.4T에서 작동하는 스캐너는 BOLD 신호에 하위 밀리미터 해상도와 향상된 감도를 제공합니다. 이것은 BCI 연구원이 작은, 기능적으로 구분 된 영역에서지도 활동을 할 수 있습니다. 인간 ventral 중간 핵 (VIM)과 같은 심박 제어 또는 시각적 인 장막의 1 차적인 비동기에서 개별 열을 허용합니다. 매우 높은 분야 fMRI는 또한 궤도 및 임시 지구의 신호 드롭 아웃을 감소시키고 감정과 기억에 대한 BCI를 가능하게합니다.

Hybrid Imaging 시스템

다른 modalities와 MRI를 결합 — positron 방출 염력 (PET), 전기 (EEG), 또는 기능적 근적외선 검사 (fNIRS) — 각각의 강도에 대한 자본화. 예를 들어, BCI와 관련된 뇌 상태의 더 완전한 보기를 제공 신진 대사와 hemodynamics를 동시에 측정 할 수 있습니다. NeuroImage[]]에 있는 2024 학문은 EDI (EDI)에 의해 22%, EDI (EDI)를 제공하는 EDI (EDI)를, EDI (EDI)를 통해 EDI (EDI)를 보여주었습니다.

Next-Generation BCIs의 새로운 기능

MRI 데이터 축적으로, 그것은 개별 BCI 교정에 대한 사전 역할을하는 대규모 두뇌 관념을 연료로 공급할 것입니다. 수천 개의 fMRI 검사에 대한 기계 학습 모델은 시간에서 몇 분까지 새로운 BCI 사용자를위한 훈련 시간을 줄일 수 있습니다. 또한, transcranial 집중 초음파 또는 optogenetics와 실시간 fMRI를 결합하는 폐쇄 루프 신경관 시스템은 기생충, 뇌졸중 및 심혈관 질환에 대한 차세대 치료에 대한 탐구되고 있습니다.