기계 학습의 사용은 신경 인터페이스 교정 및 안정성 향상

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신경 인터페이스의 기본 교정 문제

전극에 의해 기록된 신경 신호는 본질적으로 비 정지됩니다. 몇몇 요인은 이 variability에 공헌합니다:

Electrode 편류: 신경에 대한 전극의 현미경 운동, 조직 진동 또는 장치 설정에 의해 발생, 기록 된 신호를 변경.
티슈 응답: 몸의 외체 반응은 글리알 흉터 조직에 전극을 캡슐화하고, 임피던스를 증가시키고 주 또는 달에 신호 진폭을 감소시킬 수 있습니다.
환경 잡음: 주변 장치, 근육 관절, 그리고 주제의 움직임에서 전기 방해는 예측할 수없는 소음을 소개합니다.
Neural plasticity: 뇌 자체는 임플란트의 존재에 적응하고, 의도한 행동의 신경 표현은 변전할 수 있습니다.

이 시스템은 시스템의 디코딩 매개 변수를 재 정렬하면서 미리 정의된 작업을 수행하도록 요청한 기간의 수동 리카디렉션 세션에 의존합니다. 이 과정은 사용자를 위해 시간 소모, 지방질화 및 장치의 부드러운 작동을 중단 할 수 있습니다. 또한, 정적 교정 모델은 신속하게 신호 진화로 이어지고, 정확도 및 사용자 성능 디코딩에 대한 분해를 선도합니다.

기계 학습 주소 신경 인터페이스 Instability

기계 학습은 지속적으로 신호 통계를 변경하기 위해 적응 할 수있는 기술의 가족을 제공합니다, 무지 패턴을 식별, 심지어 성능에 영향을하기 전에 임의의의 등급을 예측. 주요 장점은 선형 또는 수동 조정 모델에 의해 놓인 관계에서 고차원, 비선형 관계를 추출하는 능력입니다.

적응 필터링 및 탈취

신경 신호 처리의 기본 단계는 원시 녹음을 청소하고 있습니다. 전통적인 밴드 패스 필터는 정적이며 일시적 인 예술적 인 사고 또는 현지화 된 소음에서 분리 할 수 없습니다. ML 기반 탈주 Autoencoders는 깨끗한 및 노이즈 신경 레코딩의 큰 골관에 훈련됩니다. 실행 시간에서 그들은 동맥을 억제하면서 신경 신호를 재구성 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 [[LT] [LT] [F2]] [F2]] [F]] [F]] [F]] [F]]] [F]] [F]] [F]] [F]]] [F]]] [F]]] [F]]]] [F]]] [F]]] [F]]] [F]]] [F] [F] [F] [F]] [F] [F]] [F] [F] [F] [F] [F]]]] [F] [F] [F]]]] [F] [F] [F] [F] [F] [F]]]]] [F]]]]]] [F]]]]

Recurrent 신경 네트워크 (RNNs) 및 임시 구체 네트워크 (TCNs)는 신경 신호에 있는 임시 종속성을 모형할 수 있습니다. 활동 잠재력의 전형적인 모양과 배경 소음의 통계를 배우기 위하여는, 이 모형은 온라인 유행에 있는 그들의 내부 모수를 조정해서, 전극 임피던스에 있는 느린 증가에 적응할 수 있습니다.

딥러닝으로 신경 활동 해독

많은 신경 인터페이스의 핵심은 커서 운동 또는 prosthetic limb 각측정속도와 같은 명령으로 기록 된 신경 활성을 번역하는 데코더입니다. 딥러닝 디코더는 고차원, 비 정지 신경 데이터를 처리하는 선형 디코더 (Wiener filter와 같은)와 비교하여 우수한 성능을 보여주었습니다.

Convolutional neural 네트워크 (CNNs)는 전극 배열의 공간 패턴을 추출할 수 있으며, 장기 메모리 (LSTM) 네트워크는 임시 역동적 인 비율을 캡처합니다. BrainGate 컨소시엄의 랜드 마크 연구는 재발성 신경 네트워크 디코더가 1,000 일 이상 동안 고성능을 유지할 수 있다고 입증 된 것으로 입증되었습니다. 개별 신경은 튜닝 특성을 변경하지 않고. 네트워크 컨티넨탈은 환자의 행동을 지속적으로 개선하기 위해 지속적으로 변화했습니다.]

동적 매개 변수 최적화 학습

RL은, 신경 인터페이스의 물리적 구성을 넘어, 강화 학습 (RL)을 통해 최적화 될 수 있습니다. 예를 들어, 멀티 전극 배열에서, 어떤 채널에서 기록 할 수 있으며, stimulus 매개 변수가 Markov 결정 과정으로 프레임 될 수 있습니다. RL 에이전트는 전극 깊이 조정과 같은 작업을 선택하는 정책을 배우고, 다른 참조로 전환하거나, 자극 진폭을 수정하는 것은 장기적 보상 (gterms)을 극대화하기 위해.

Pittsburgh 대학의 연구자들은 ]deep Q-network를 사용하여 뇌 컴퓨터 인터페이스에 대한 최고의 전극 구성을 자동으로 선택하여 고정 채널 선택과 비교하여 안정적인 디코딩 성능의 30% 향상을 달성했습니다. 이 접근법은 전문가 인간 튜닝에 대한 필요성을 줄이고 실시간으로 변경할 수 있습니다.

예측 유지 보수 및 자기 교정 시스템

중추적 인터페이스에서 ML의 가장 실용적인 응용 분야 중 하나는 예측 유지 보수입니다. 임피던스, 스파이크 진폭, 노이즈 바닥 및 디코딩 오류율과 같은 신호 기능을 모니터링함으로써 장치가 급증하거나 실패 할 때 기계 학습 모델이 예측할 수 있습니다.

예를 들어, 임플란트 임플란트는 임플란트 전극에서 과거의 데이터를 분석하여 글래식 캡슐화 또는 마이크로 모션의 초기 징후를 식별할 수 있으며, 재채정 또는 소프트웨어 보상을 사용자에게 통지하기 전에 재채정 또는 소프트웨어 보상을 트리거합니다. 변이 있는 오토엔코드를 사용하여 Anomaly 탐지는 시간 또는 일로부터 신호 품질을 얻은 신경파 모양에서 하위 변경을 감지하기 위해 표시되었습니다.

이 시스템은 기존의 학습 루프를 사용하여 예측 가능한 모델을 결합합니다. 시스템은 성능 드롭의 높은 확률을 감지 할 때, 그것은 간단한, 비폭적인 교정 시퀀스를 시작할 수 있습니다. 아마도 사용자가 몇 가지 특정 운동을 상상하고 디코더 매개 변수를 업데이트 할 수 있습니다. 이 자동화는 사용자가 부담을 줄이며, 신경 인터페이스를 일상적으로 사용할 수 있습니다.

최근 연구 Breakthroughs 및 Real-World 구현

몇몇 주목할만한 연구 그룹 및 회사는 실제 신경 주입 체계에 있는 ML 몬 적응성 구경측정의 효율성을 설명했습니다.

2022년 뇌전사 컨소시엄은 tetraplegic 참가자가 재전류 신경망을 사용하여 로봇 팔을 최대 7시간 동안 제어하는 데 사용되었던 임상시험을 보고했습니다. ]]1회 ]. 이 시스템은 세션간의 신호 편류를 위해 작은 신경망으로 증강된 Kalman 필터 기반 디코더를 채택했습니다.

Neuralink의 2024 전극 운동에 적응하는 분산 형 알고리즘에 대한 인간의 참가자가 다량 의존하는 인간의 부분에서 완전히 임플란트 장치의 데모. 이 시스템은 파형 모양을 기반으로 신경에 스파이크를 재 할당하는 가장 어닐링 알고리즘을 사용하여 인간의 입력없이 실시간 할당 매트릭스를 업데이트합니다.

미시간 대학교에서 팀은 강화 학습을 사용하여 보강을 사용하여 센서 피드백에 대한 자극 매개 변수를 최적화하는 데 필요한 폐쇄 루프 시스템을 설명했습니다. RL 에이전트는 전극과 전류 수준을 선택하여 주 동안 변화하지 않은 안정적인 결과를 보장합니다. Nythology] ] RL 센서에 대한 신뢰성을 유지 보수하는 데 필요한 신뢰성을 보여주었습니다.

미래 지향과 임상적 징후

기계 학습은 성숙에 계속, 그것의 통합 신경 인터페이스는 심하게 할 것입니다. 몇몇 유망한 방향은 수평선에 있습니다:

Real-time meta-learning: Algorithms that “learn to learn” will adapt to a new user’s neural signal within minutes 대신 시간, drastically 초기 교정 시간을 감소.
Multimodal fusion: ML 모델을 사용하여 다른 생리학적 데이터 (EMG, 눈 추적, EEG)와 중립 신호를 결합하면 하이브리드 인터페이스를 단일 신호의 분해에 더 견고하게 만들 수 있습니다.
Edge 배포: 임플란트의 마이크로컨트롤러에서 직접 동작하는 경량 ML 모델 – 양산 및 하드웨어 가속을 사용하여 – 원시 데이터를 전달하지 않고 기기 적응을 가능하게 할 것이며, 개인 정보 보호 문제를 해결.
Personalized Medicine: Adaptive Calibration은 각 사용자의 독특한 신경 "다이렉트,"의 인터페이스를 자동으로 조정하여 마취, 부상 프로파일 및 신경 소성 소성에 대한 차이를 분석 할 수 있습니다.

이식 및 규제 고려 사항도 기하 급수합니다. 적응 알고리즘이 예기치 않은 입찰 또는 안전 행동을 소개하지 않는 것을 보증하는 것은 다양한 환자 인구의 엄격한 검증을 요구합니다. 모델이 적응하는 방법의 투명성 - 그리고 임상 의사의 능력은 자동 조정을 강화하기 위해 - 미래 시스템에 내장되어야합니다.