현대 뇌 컴퓨터 인터페이스의 Multi-Scale Neural Signal Analysis의 중요성

뇌 컴퓨터 인터페이스 (BCIs)는 심각한 신경 장애를 가진 개인을 위한 커뮤니케이션 그리고 운동을 복구하는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 체계를 더 직관적이고 믿을 수 있는 만드는 열쇠는 다른 가늠자의 맞은편에 높은 불순을 가진 신경 신호를 해독하는 능력에서 속합니다. 다 가늠자 신경 신호 분석은 두 넓은 정밀한 임시 및 공간 해결책에 뇌 활동을 시험하고, 신경 역학의 가득 차있는 부유함을 붙잡기 위하여. 이 접근은 현대 BCI 연구의 코너스톤이, 사용자의 조정, 조정 및 조정에 있는 주요한 조정에 있는 주요한 조정에 있는, 지도합니다.

Multi-Scale Neural Signal Analysis의 기본 사항

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이 다중 스케일 공간 정보는 매우 중요합니다. 고밀도 마이크로 전극 배열은 수백에서 수천 개의 채널, 샘플링 중화 인구에서 몇 밀리미터에 기록할 수 있습니다. 볼륨 투과 및 공간 필터링을 위해 계정이 있는 계산 모델과 결합된 이 레코딩은 과학자가 다른 코뿔형 열 또는 층에서 활동을 해결하는 것을 허용합니다. 이 멀티 스케일 공간 정보는 디코딩 알고리즘의 정확성을 개선하기 위해 중요하며 특히 복잡한 운동 또는 코코딩 신호에서 시도 할 때 특히 중요합니다.

기술 및 알고리즘의 최근 획기적인

최근 몇 년 동안 다층 신경 분석에 사용되는 하드웨어 및 소프트웨어 모두에서 극적인 발전을 보였습니다. 이 개발은 임상 및 상업적 생존에 더 가까이 BCIs를 밀어 냈습니다.

높은 밀도 기록 및 Computational Advances

신경세포 프로브와 같은 고밀도 전극 배열의 개발은 여러 뇌 지구에서 수천 개의 신경의 동시 레코딩을 가능하게했습니다. 이 프로브는 여러 산크를 densely 포장된 녹음 사이트와 결합하여 연구자들이 비례없는 공간 해상도를 가진 LFPs와 함께 매끄럽게 활동 캡처할 수 있습니다. 결과 데이터 스트림은 대규모이며, 실시간 컴퓨팅 파이프라인을 필요로 하며, 대역폭을 처리할 수 있습니다. 차세대 응용 프로그램(FSO)을 위한 사전 프로그래밍(FSO)을 위한 통합형 프로그래밍(FSO)을 위한 통합형 프로그래밍(FSO)을 위한 통합형 프로그래밍(FSO)을 위한 통합형 프로그래밍(FSO)을 제공합니다.

향상된 Decoding을 위한 기계 학습

Deep neural 네트워크는 다 가늠자 신경 자료에서 의미 있는 본을 추출하기 위한 표준 공구가 되었습니다. Convolutional neural 네트워크 (CNNs)는 전극 격자에서 공간 특징을 배울 수 있고, 재전류 신경망 (RNNs)와 변압기는 다른 timescales를 경간하는 임시 종속성을 취급합니다. 예를 들면, 최근 학문은 전기로 변환되는 변압기 근거한 모형을 설명했습니다 (ECoG) 신호는 고정확도, 높은 정확도를 가진, 사용하에, 다른 timescales에 있는 고성능의 조합을 위한 고성능을 가진 신호가 있습니다. [2]는, BSCIS에 있는 통합적인 힘에 있는 다른 힘이 있습니다.

Brain-Computer 인터페이스 및 Neuroprosthetics의 응용

다 가늠자 신경 분석의 실제적인 이점은 BCIs와 neuroprosthetics에 그것의 신청에서 가장 분명합니다. coarse 운동 의도 및 정밀한 모터 조정 둘 다 해독하는 능력은 통제에 더 자연적 인 limbs를 만들었습니다.

모터 디코딩 및 Prosthetic 제어

BCI는 종종 로컬 필드 잠재적 진폭 변조에 종종 의존합니다. 스파이크 활동 기능을 추가함으로써 멀티 스케일 접근은 방향뿐만 아니라 그립 힘, 속도 및 개별 손가락 운동을 디코딩 할 수 있습니다. 이것은 비 인간 진폭적인 학문에서 입증되었으며, 점점 인간 임상 시험에서 인트라코틴 어레이를 사용하여 입증되었습니다. 예를 들어, 최근 임상 시험은 Nature Medicine[[FLT:]]]에서보고 된 임상 시험은 여러 차례의 로봇을 사용하여 여러 차례의 실험을 통해 여러 차례의 실험을 수행 할 수 있었습니다.

Sensory 피드백 및 닫히는 루프 시스템

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인지 및 연설 BCIs

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임상 및 번역 관점

EEG는 수많은 연구와 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발, 개발 및 개발 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발, 개발 및 개발 및 개발 및 개발, 생산 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발.

미래 지향

이 분야는 수동 기능 공학을 필요로하지 않고 다양한 크기의 데이터를 처리하기 위해 기계 학습, 특히 자기 감독 및 보강 학습의 큰 통합을 향해 이동하고 있습니다. 미래 BCIs는 사용자의 두뇌 상태에 따라 지속적으로 업데이트되는 적응형 모델을 통합 할 수 있으며, 높은 성능을 유지하기 위해주의 또는 피로와 같은 고성능을 유지 할 수 있습니다. Portability은 또 다른 주요 목표입니다. 완전히 임플란트, 실시간 멀티 스케일 데이터를 전달하는 무선 시스템은 개발 중입니다. Neuralink 및 Synchrondle과 같은 기업은 주요 승인을 위해 안전하며 중요한 승인을 유지하고 있습니다.

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