ความสําคัญของการวิเคราะห์สัญญาณหลายระบบ ในระบบสมองสมัยใหม่
ส่วนเชื่อมต่อสมอง (BC) มีศักยภาพที่จะฟื้นฟูการสื่อสารและการเคลื่อนไหวสําหรับบุคคลที่มีความผิดปกติทางสมองรุนแรง กุญแจที่ทําให้ระบบเหล่านี้มีความสามารถและน่าเชื่อถือมากขึ้น ในการถอดรหัสสัญญาณประสาทที่มีความเที่ยงตรงสูงในหลายระดับ การวิเคราะห์สัญญาณสมองในระดับหลายระดับ จะตรวจวัดการทํางานทั้งทางสมองทั้งทางเวลาและทางร่างกาย การจัดการความสมบูรณ์ของความผันผวนของระบบประสาท แนวทางนี้ได้กลายเป็นจุดเปลี่ยนของงานวิจัยของ BC ในปัจจุบัน ซึ่งนําไปสู่การปรับปรุงในความแม่นยําของระบบควบคุมการทํางานและปรับตัวผู้ใช้
พื้นฐานของการวิเคราะห์สัญญาณหลายชั้น
กิจกรรมของประสาทที่ปรากฏในหลาย ๆ มาตรา มาตราหลาย ๆ ระดับ การวิเคราะห์ระดับความซับซ้อนของอนุภาคหลาย ๆ ชนิด การแยกองค์ประกอบของสารอิเล็กโทรเจนทรอนิค (EG) และศักยภาพในท้องถิ่น (LFP) จับกิจกรรมของประชากรที่ประสานงานกัน ขณะที่ระดับจุลภาค การเคลื่อนไหวของเซลล์แต่ละเซลล์ ทําหน้าที่จัดทํากิจกรรมที่แม่นยําในการประมวลผลให้ทํางานอย่างแม่นยํา การวิเคราะห์ระดับความจุหลายระดับนี้ ผนวกกันของมุมมองที่แตกต่างกันเหล่านี้โดยใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่สกัดเอาความเกี่ยวข้องของแต่ละระดับ
มิติของพื้นที่มีความสําคัญพอๆ กัน การบันทึกวิดีโอรุ่นจุลภาคสูงนี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถแก้ไขกิจกรรม จากเสาหรือชั้นต่างๆได้ ข้อมูลหลายระดับนี้มีความสําคัญมากต่อการปรับปรุงความแม่นยําของอัลกอริทึมการแยกระดับ
การ หัก ล้าง เทคโนโลยี และ อัล กอ ทิก เมื่อ เร็ว ๆ นี้
เมื่อ ไม่ กี่ ปี มา นี้ ได้ เห็น ความ ก้าว หน้า อย่าง น่า ทึ่ง ทั้ง ใน เครื่อง มือ และ ซอฟท์แวร์ ที่ ใช้ ใน การ วิเคราะห์ ประสาท หลาย ขนาด.
ความสูงของการบันทึกเสียงและความก้าวหน้าของโครงสร้าง
การพัฒนาของแนวสายไฟฟ้าสูง เช่น การสํารวจของเซลล์ประสาท ได้ช่วยให้การบันทึกของเซลล์ประสาทหลายพันเซลล์ ไปทั่วบริเวณสมองหลายแห่ง การค้นหาเหล่านี้รวมร่องรอยหลายแนว
การ เรียน รู้ เครื่อง เพื่อ ปรับ ปรุง การถอดรหัส
International Network ได้กลายเป็นเครื่องมือมาตรฐานสําหรับการสกัดเอารูปแบบที่มีความหมายจากข้อมูลระบบประสาทหลายขนาด เครือข่ายเชิงวิวัฒนาการ (CNN) สามารถเรียนรู้คุณสมบัติทางพื้นที่จากเครือข่ายไฟฟ้าจากเครือข่ายไฟฟ้าไฟฟ้า และในขณะเดียวกันก็ทําการปรับโครงสร้างเครือข่ายประสาท (RN) และเปลี่ยนสภาพการพึ่งพาระบบชั่วคราวที่ทําหน้าที่ต่อเวลาได้หลายระดับ ตัวอย่างเช่น การศึกษาล่าสุดได้สาธิตการปรับเปลี่ยนรูปแบบที่คํานวณจากระบบอิเล็กโทรนิกส์ (EF) โครงสร้างไฟฟ้า (ECOF) ใช้คุณสมบัติสูงและโครงสร้างที่คล้ายการรับสัญญาณไฟฟ้าแบบหลายแบบของแต่ละระบบ การรวมข้อมูลการรับข้อมูลแบบหลายแบบของเครือข่ายนี้ได้มีการปรับปรุงระบบระบบระบบและลดความเร็วของมอเตอร์ใน ค.ศ.
โปรแกรมในอินเทอร์เฟซสมองและประสาทโปรเซสติก
ความ สามารถ ใน การ ถอด ความ หมาย ของ การ เคลื่อน ไหว ที่ หยาบ คาย และ การ ปรับ ตัว ของ มอเตอร์ ที่ ดี ทํา ให้ แขน ขา ขา เทียม ควบคุม ได้ ง่าย ขึ้น.
การถอดรหัสมอเตอร์ และการควบคุมแบบโปรเซสทีติก
BII แบบดั้งเดิมนั้นมักจะอาศัยความมีศักยภาพในสาขาย่อยของพื้นที่ ที่มีศักยภาพในเอนไซม์เพื่อการเคลื่อนที่ได้โดยเพิ่มคุณสมบัติการกิจกรรมที่เพิ่มขึ้นมา
แหล่งป้อนแบบเซ็นเซอร์ และระบบปิด
การวิเคราะห์หลายระดับนั้นจําเป็นสําหรับการกระตุ้นประสาท ไมโครการรับสัญญาณจากประสาทสัมผัส อาจทําให้รู้สึกได้ แต่ตัวแปรกระตุ้นนั้นต้องปรับให้เข้ากับรูปแบบการตอบสนองของระบบประสาทของผู้ใช้ โดยการวิเคราะห์กิจกรรมหลายระดับของสมองเองระหว่างการกระตุ้น นักวิจัยสามารถปรับความไวของความรู้สึกแบบสังเคราะห์ได้ตัวอย่าง การสํารวจได้แสดงให้เห็นว่าการกระตุ้นด้วยความไวของประสาทรับรู้
ประมวลผลและพูด
นอกเหนือการควบคุมของมอเตอร์ การวิเคราะห์สัญญาณประสาทหลายขนาด กําลังก้าวหน้าการคิดและพูด บีไอ การถอดรหัสความพยายามพูดจากสัญญาณคอร์ติคอล
ผู้ แปล และ ผู้ แปล
การแปลของระบบประสาทหลายขนาด จากห้องทดลองหลายระดับ ส่งผลให้มีการแก้ไขหลาย ๆ อย่าง โครงสร้างของเทคโนโลยีการบันทึกเสียง เช่น EEG เปิดใช้งานระบบระบบย่อย แต่ให้ความละเอียดที่จํากัด
ทิศทางในอนาคต
หน่วยงานนี้กําลังมุ่งไปสู่การรวมการเรียนรู้ของเครื่องให้มากขึ้น โดยเฉพาะการกํากับการทํางานด้วยตนเอง และเสริมสร้างการเรียนรู้ ให้สามารถจัดการข้อมูลหลายระดับได้โดยไม่ต้องมีการจัดการด้านความสามารถด้วยตนเองในอนาคต BCIs อาจรวมแบบจําลองที่ปรับตัวได้
การพิจารณาทางปัญญาก็ต้องการความสนใจเช่นกัน การลดความแม่นยําลง การเพิ่มความแม่นยําของความเป็นส่วนตัว ยินยอม และศักยภาพในการใช้ข้อมูลทางประสาทอย่างผิดๆ
การเพิ่มความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์สัญญาณประสาทหลายขนาด ส่งผลให้การสื่อสารทางสมองที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยผนวกความเข้าใจจากหลายระดับของระดับพลังงานและระดับพื้นที่