Beyin-Bilgisayar Interfaces'leri Anlamak
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCIs), yalnızca sinirsel aktivitelerini kullanan bir teknoloji dönüştürücü sınıfını temsil eder.İnsan beyni ve dış cihazlar arasındaki doğrudan iletişim bağı. Normal nöromuscular yol yollarını atlayarak, BCIs, kullanıcıların bilgisayarları kontrol etmesine izin verir, prosthetic lateral sclerosis (ALS), veya diğer yardımcı teknolojilere izin verir - BC oyun kalitesini artırmak ve hatta sağlıklı bir şekilde geliştirmek.
Sözlerine rağmen, güvenilir, yüksek performanslı BCIs, beyin yapısı ve işlevine bir pencere olarak ortaya çıkan, BCIs'nin yorumlayabileceği sinir aktivitelerini doğru bir şekilde kodlamaya ihtiyacıdır.Bu, BCI gelişiminin sadece on yıl önce ortaya çıktığı şekillerde hızlanır.
Beynin Bilgisayar Ağlarının Temel Türleri
BCIs, sinyal satın alma yöntemine dayanan üç kategoriye geniş ölçüde sınıflandırılabilir:
- [FONT:0)Envask BCIs) - Bunlar doğrudan beyin dokusuna (örneğin, Utah dizilerine, elektrokortikografi ızgaralarına) cerrahi risk ve uzun vadeli biyokompatabilite sorunları sağlar.
- [FONT:0)Partially vazif BCIs[DÜT:1) - elektrotlar beynin yüzeyinde yerleştirilir (epidural veya subdural), sinyal kalitesi ve cerrahi risk arasında bir denge elde eder. Örnekler ECoG tabanlı sistemler içerir.
- [FONT:0) Hayır-İnvaziv BCIs[DÜT:1) - Bu kayıt beyin aktivitesini elektroenseografi (EEG), magnetoenseografi (MEG), veya yakın spektroskopiye (fNIRS) gibi daha güvenli ve daha pratiktir.
MRG, non-vazif BCI araştırmalarının kalbinde oturur, özellikle de BCI algoritmalarının tasarımını ve tasarımını yapmak için gerekli olan bir görünüm sağlar.Gruple sinir aktivitelerinde kan oksijeni değişiklikleridir.Mevcut formda gerçek zamanlı BCI sinyali olmasa da, fMRI, yüksek çözünürlüklü, tüm-brain görünümü sunar.
MRG Teknolojisi Nasıl Olabilir
Fonksiyonel MRG ve Neural Mapping
Fonksiyonel MRG (FRI) beyin aktivitesini hemodinamik yanıtları takip ederek dolaylı olarak algılar - beyin bölgesinin metabolik olarak aktif hale geldiğinde meydana gelen beyin bölgelerinin ayrıntılı haritaları oluşturmak için kullanılır.(Örneğin, araştırmacılar, fMRI taramalarını hayal etmek için bir katılımcıya sorabilirler.
Beyin Anatomisi için yapısal MRG
İşlevin ötesinde, yapısal MRG, beyindeki yüksek çözünürlüklü anatomik görüntüler sunar.Bu görüntüler, ilgili anatomik dönüm noktaları tanımlamak için kullanılır - bir katılımcının beyin görüntülemesi veya elektrot yerleştirmeleri ile uyumlu olarak, BCI hedef siteleri olarak hizmet eder.Bu, BCI hedef siteleri için doğru kortolojik bölgelerin üzerinde de kullanılır.
Kişiselleştirilmiş BCI Kalibrasyon
BCI araştırmalarındaki en büyük zorluklardan biri, her kullanıcının eşsiz beyinleri için farklı bir şekilde kişiye farklılık gösterir, bu nedenle bir tek boyutlu-fits-all decoder nadiren iyi çalışır.Gruplar:0, BCI parametrelerinin her bir kullanıcı için benzersiz bir beyin) etkinleştirildiği ortaya çıkar, belirli bir eylem için, BCI sistemi, kullanıcı tarafından yapılan bir zaman için önemli ölçüde eğitimlere odaklanabilir.
MRG'de Son Gelişmeler Bu Propel BCI Araştırma
Ultra-High-Field MR ( Tesla ve Beyond)
Yüksek manyetik alan güçlülüğe doğru itin - 7 Tesla (7T) ve hatta 10.5T - uzaysal çözünürlükte dramatik gelişmeler ve sinyal-to-noise oranı. Ultra-high-field fMRI, yapılarını kortical sütunlar ve laminae olarak küçük olarak çözebilir, örneğin, BCI gelişimi için çok daha ayrıntılı bir görünüm sunar, bu, araştırmacıların kontrol altına alınmasının, yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte düşüklüğün arttırılmasını gerektirir.
Gerçek zamanlı Fonksiyonel Zaman MR MR MRG (rt-fMRI)
Geleneksel fMRI, görüntüleri yeniden inşa etmek için posta işlemi gerektirir, en az gecikmeli BCI uygulamaları için uygun olmayan işlemler yapar (tipik olarak daha az) ancak, zihinsel görevleri gerçekleştirirken, bu nöro beslemeyi sağlar: katılımcılar bu boşluğu kapatarak, belirli beyin bölgelerindeki aktiviteyi öğrenir.
Lazer Öğrenme ile MRG'yi Combining MR
Gelişmiş makine öğrenme algoritmaları ile MRG entegrasyonu bir oyun değiştiricidir. Derin öğrenme modelleri, yüksek boyutlu MRG verilerinden karmaşık desenler çıkarabilir, insan gözlemcilerine açık olmayan sinir temsilleri tespit eder. fMRI, etkileyici doğrulukla yakalanan beyin aktivite modellerini kullanarak kodlamaya yardımcı olabilir.
Ultra-Fast MRG Sequences
Konvansiyonel fMRI sınırlı zamansal bir karara sahiptir (tipik olarak 1-2 saniyeler hacim başına), bu, gelişmiş ivmeye kadar olan milisaniye zaman ölçeğinden çok kısa mesafeden düşer.YenierurFLT:0) Araştırmacıların BCI decoding için kritik olan geçici beyin durumlarını takip etmelerine izin verir. Örneğin, bir kullanıcının daha hızlı bir şekilde hareket etmesine yardımcı olmak için bir kullanıcı için yanıt vermesi gereken BCI'nin daha iyi bir şekilde kullanılmasını sağlar.
MRG-BCI Ortaklığında Zorluklar ve Sınırlar
Büyük katkılarına rağmen, MRG'nin BCI gelişimi için bir panacea değil. En önemli sınırlaması şu şekildedir:0)Smporal çözünürlük). BAC sinyali, yüksek hızlı bir şekilde, gerçek nöronal atış için birkaç saniye boyunca zirveye kadar.Bu gecikme, sinir bozucu bir şekilde kodlayıcı veya eklenme süresiz olarak, yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte kalır.
Başka bir sınırlama şu anki [[0) standartlaşmanın (FLT:1) gereksinimlerini ve analizinde ifade eder. Farklı laboratuvarlar farklı diziler, preişman hatları ve istatistiksel modeller, değişken sonuçlarla öne çıkan ve bu sorunları kötüye kullanma yeteneği, araştırmacıların bu sorunları dikkatlice yönlendirdiği gibi dikkatli bir şekilde yönlendirmesi gerekir.
Future: MRG ve BCI Nerede Başlanır
Kapalı-Loop Neurofeedback Systems
Gerçek zamanlı fMRI ve gelişmiş kodlayıcıların kombinasyonu, EEG veya MEG gibi diğer BCI yöntemleriyle, EEG'nin uzaysal çözünürlüğünü birleştiren çok yönlü geri bildirimde bulunabilmelerine izin veren sistemlerdir.Bu karma yaklaşım, BCG'nin sürekli çözümüyle birlikte, doğru ve duyarlı, doğru olan görevleri yerine getirebilir.
Portatif MRG ve Giyilebilir BCIs
Mevcut MR tarayıcıları hareketsiz olsa da, araştırmacılar portability için bazı karar verirler, ancak BCI kalibrasyon için yararlı bir şekilde kullanılabilir.[FONT:0) Klinikler, rehabilitasyon merkezlerinde veya hatta evlerde konuşabilen sistemler. Bu cihazlar, 0.05T-0.1T'de, portability için bazı kararlar feda edebilir, ancak BCI kalibrasyonu için hala faydalı bir şekilde kullanılabilir. paralel olarak, kullanılabilir BCI teknolojileri (EEG kapakları, fNIRS kulaklıklar) daha rahat ve güvenilir hale gelir.
Neural Prosthetics ve Stimulation ile entegrasyon
MRG, Parkinson hastalığının yerleştirilmesine rehberlik etmek için de kullanılır:0) Dirensel prosthetics) ve beyin uyarım parametrelerine cevap vermek için, örneğin, Parkinson hastalığı için, fMRI, kortical ve subcortical ağlarda uyarıların etkilerini görselleştirebilir.Bu bilgi, zihinsel olarak iyi uyarı parametrelerini takip eder ve aynı yaklaşımla aynı şekilde uygulanabilir.
Yüksek Lisans Bilişsel Devletleri
MRG tekniklerinin geliştirilmesi gibi, BCIs, farklı hayal edilen kelimeler veya kimlik mektupları arasında ayrım yapabilir.Ölmüş bilişsel devletler) - bir makinenin herhangi bir fiziksel eylem olmadan zihinsel niyetlere yanıt verdiği gibi, bu fMRI'nın farklı hayal kırık kelimeler veya kimlik mektupları ayırt edebilir.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
MRG teknolojisi, beyin-bilgisayar arayüzü araştırmalarının temel taşı haline geldi, yüksek çözünürlüklü, beyinin işlevsel mimarisini anlamak ve kişiselleştirilmiş BCI sistemlerini tasarlamak için gerekli olan invazif görüntülemeler sağlıyor. Fonksiyonel haritalama ve yapısal rehberlikten gerçek zamanlı nörofeedback ve makine öğrenme entegrasyonuna kadar, pratik BCIs'yi gerçeğe yaklaştıran yeteneklere sahip olacak.
[FONT:0) Daha fazla okuma için, en son araştırmayı Görüldüğü gibi, Fenanın Sağlığı Enstitüsü [Döndüşüm:2) Fen[Dönetici: 4) Fena[Döneticileri ve Sağlık Yönetimi Üzerine Yapılan İşlemler[Döneticiler) [Döneticiler İçinde · 6 )