Mikropiyal bulut sistemleri, özellikle de beyin-bilgisayar arayüzleri (BCIs), son yıllarda olağanüstü bir sıçrama yaptı, mikropartikülasyon ve dışsal veri akışları örnekleme oranları arasındaki bağlantıları otomatik olarak test eden bu teknolojilerle ilgili veri hızlarını incelerken, ikinci seanslarda elde ettikleri mikropul veri oranlarının hacmini inceler.

Neural Data Deluge: Storage Challenge

Neural veriler, geleneksel medya dosyalarından görüntüler, ses veya video gibi farklıdır. Yüksek boyutlu, çok yönlü ve genellikle istasyon dışı bir kayıt seansı yerel alan potansiyellerini birleştirir, hızlı trenler, elektroenseografi (EEG), birkaç uçlu spektroskop (fNIRS) ve mikroelectrode dizi verileri uygulamak zorlaşır.Her modality farklı istatistiksel olarak zamanlayıcı görüntüler içerir: LFPs yüksek zaman hassaslığı ile sürekli sinyallerle sürekli sinyallerle birlikte, LFP'ler sürekli olarak sinyalleri içerir.

Band genişliği ve Latency Constraints

Gerçek zamanlı BCI uygulamaları, prosthetic kontrol veya kapalı-loop nöromodülasyon gibi, düşük seviyeli veri transferi talep eder. Birkaç yüz milisaniyenin gecikmesi, bir sistem için mümkün olmayan bir sistem haline gelebilir. Bulut tabanlı çözümler bu nedenle bulutta daha fazla hesaplamak için çalışır.Bu da, aynı zamanda, lineer olmayan veya etkili bir şekilde yapılır.

Fidelity ve Tanıklık

Bir başka karmaşıklık katmanı hem de aşağıdaki gibi bir analize ihtiyaçtır:0) gereksiz bir şekilde ) ve [[Dönetici) Farklı ortamlardaki sıkıştırmalar için, Raw sinir izlerinin çoğu zaman retrospektif analiz için arşivlenir, herhangi bir bilgi kaybının yetersizlik veya klinik tanınabilir.

Güvenlik ve Gizlilik Etkileri

Buluttaki veriler, şifreli verilerin daha fazla sıkıştırılmasına izin vermek için en özel bilgiler arasındadır.Ingural data is between the most private information an individual can generate.It can Explain Cognitive states, feeling, and even bilinçaltı thoughts and do it data in the cloud provides important privacy and security concerns.Compomorphiccrypt)

Neural Signals için Foundational Promosyon Paradigms

Kesme-st makinesi öğrenme yaklaşımlarına dalmadan önce, sinir verileri için adapte edilmiş klasik sıkıştırma yöntemlerini anlamak faydalıdır. Bunlar daha sofistike teknikler için temel hatları ve bloklar inşa etmek.

Coding: Dalgalar ve Prens Bileşen Analiz

Wavelet transformleri, sinir sinyal sıkıştırması için yaygın olarak kullanılmaktadır, çünkü hem geçici olarak hızlandırılabilir hem de yavaş osilasyonlar ile sınırlılık elde edilebilir.Aynı şekilde, ana bileşen analizi (PCA) dekore edilebilir bir PCA[D)[değiştir | kaynağı değiştirilebilen bir PCA[D)[değiştir | kaynağı değiştir]

Vector Quantization

Vector ölçümleme (VQ) gruplar örneklenmiş sinyal pencerelerini kod kitaplarına dönüştürürler. Her pencere, en yakın kod defteri vektörünün indeksi ile değiştirilir. VQ yüksek kompresyon oranları elde edebilir, ancak kodbook, temsilci verileri üzerinde eğitilmelidir ve VQ'yu öngörülü kodlama ile birleştiren basit yöntemler ile birleştirilmelidir.

Diferansiyel ve Tahminsel Coding

Çünkü sinir sinyalleri genellikle örnekleme oranına göre yavaş yavaş yavaş değiştirir, diferansiyel pul-code modulation (DPCM) bu, düşük güç kenar cihazları için uygun, ancak başarı örnekleri arasındaki farkı etkin hale getirebilir. Daha sofistike lineer tahminörler, otoregreive (AR) modelleri gibi, daha da fazla tasarruflu ve uygun olabilir.

Derin Öğrenmeye Dayalı Kompresyon: Yeni Bir Sınır

Görüntü ve video sıkıştırmasındaki derin sinir ağlarının başarısı, uygulamalarını doğal olarak sinir verilere ilham vermiştir. Öğrenilen kompresyon modelleri otomatik olarak el-craftlı transformasyon olmadan verimli temsiller keşfedebilir.

Neural Signal Encoding için Autoencoders

Autoencoders, girişten daha az boyutta bir şişenck katmanı ile giriş verilerini sıkıştırmayı öğrenir.Decoder, diskoital kayıtlarının büyük veri setlerinde otomatik olarak görüntülenebilir. Variational autoencoders (VAEs) Geçer uzayda bir olasılıksal yapıda kullanılabilirken, bu da veri kümesine yardımcı olabilir ve doğal bir sıkıştırma işlemi için de alan belirli istatistiklere olanak sağlar.

Kaliforniya Üniversitesi'nde araştırmacılar San Francisco, ECoG sinyalleri için 16:1 sıkıştırma oranı elde eden bir VAE tabanlı bir sıkıştırma sistemi gösterdi ve konuşma ve hareket görevleri için doğruyu korurken ([DDD:0) Biomedical Engineering, 2019[FLT] modeli, yüzlerce saat boyunca iyi bir şekilde eğitildi.

Kompatif modeller için

Generative adversarial network (GANs) ve normal akışlar da sinirsel veri sıkıştırması için araştırıldı. Fikir, sinyallerin olasılık dağılımını öğrenmek ve sonra bu dağıtıma göre entropik bir kodlama programı kullanmak. Örneğin, aurFLT:0) Akış bazlı model) her iki eğitim için de geçerli bir alana kadar (örneğin, Gaussian), kayıp sıkıştırmaya izin vermek.

End-to-Bit, Rate-Distortion Optimizasyonu ile Öğrenildi

Modern öğrenilmiş görüntü sıkıştırma çerçeveleri, kanal ve zaman boyutları için hesaplanan hiperprior modelleri ve otoregreive bağlam modelleri kullanarak, her geç elementi adapte etmek için bu çerçeveleri sinir sinyallerine adapte etmek, 2D konvolutions yerine, kanal ve zaman boyutlarında hesaplanan 1D veya 3D konvolutions ile birlikte uygulanabilir.Bu nedenle, son derece zorlayıcı bir hata (konuş) ve birazlama yöntemi ile en aza indirme yönteminin (düşüküm) anlamına gelir.

Sparse Coding ve Comed Sensing: Sparsity'den Verimlilik:

Neural sinyalleri genellikle bazı dönüşüm alanında hafifçe hafifçe hafifçe gerçekleştirilir - örneğin, bireysel aksanlar izole olaylardır ve genel sinyal küçük sayıda temel işlevin lineer bir kombinasyonu olarak temsil edilebilir. Sparse kodlama ve sıkıştırılmış algılama bu özelliği doğrudan kullanır.

Sparse Representation with Learned Dictionaries

Temel işlevlerin bir sözlüğü göz önüne alındığında, bir sinir sinyali segmenti, sözlüğün sadece birkaç atomun lineer bir kombinasyonu olarak tanımlanabilir. Söz konusu sözlük, LASSO veya diğer ucundan öğrenilebilir.Q-SVD veya online sözlük öğrenme yoluyla) en iyi şekilde eşleştirmek için kullanılabilir.(0)

Tartışma: Cored Sensing: Sampling Aşağıda

Comcast detectg (CS) implantın tüm kanalları sürekli olarak yeniden inşa edilmesine izin veren devrimci bir çerçevedir, cihazı üzerinde rastgele doğrusal bir projeksiyon uydurulur ve ilk sinyal, bilinen bir alan kullanarak bulutta yeniden yapılandırılır.

Mikro-kanık implantlardaki CS'lerin erken uygulamaları, arterik kayıt için önemli bir inceleme göstermiştir. 64 kanallı CS tabanlı bir sinir kayıt oranı elde edilen 8:1'in% 5'ten az bir artışla ([DDDDDDDDDDDDD) elde edilen bir test işlemi, 2019)) Ticaretten elde edilen bir rekontrüksiyonun bulutta önemli bir hesaplama gücü gerektirdiğidir, ancak bu, veriler çevrimdışı analiz için depolandığında kabul edilebilirdir.

Bulut Depolama Mimarileri ile entegrasyon

Bulut tabanlı bir sinir depolama için işlenebilir bir sistem geliştirmek, sıkıştırma, iletim ve depolama tiers konusunda dikkatli bir orkestra gerektirir.

Edge-Cloud Capsule Boru Hattı

Tipik bir boru hattı üç aşamayı içerir. Birincisi, sinir arayüzü cihazı ilk hafif sıkıştırmayı gerçekleştirir - örneğin, diferansiyel kodlama veya hızlı bir dönüşüm - kablosuz iletim için veri oranını azaltır.İkinci, yerel bir kenar işlemcisi (örneğin, bir akıllı telefon veya yatak parçası) mevcut ağ koşullarına göre daha ileri sürünebilir: yüksek sıkıştırma veya sparse kodlama, verileri daha fazla azaltılır.Son olarak, bulut herhangi bir de baskı veya arşiv işleme uygular.

Hierarchical Storage Tiers

Bulut depolama genellikle düzenli olarak düzenli olarak kullanılmaktadır: sıcak (muhtemelen erişilebilir), sıcak (daha sık), ve soğuk (arkalama) Neural verileri aynı şekilde sınıflandırılabilir. Gerçek zamanlı BCI seansları düşük ücretli erişim için sıcak depolamaya girebilir.Bir seanstan sonra, veriler otomatik olarak optimize edilebilir.[değiştir | kaynağı değiştir]

Performans Benchmarks ve Trade-Offs

Herhangi bir sıkıştırma tekniğini benimsemek, temsilci sinir veri setleri üzerinde karşılaştırma gerektirir. Anahtar ölçümler, yöntemler için sıkıştırma oranı, yeniden yapılandırma (örneğin, sinyal-to-noise oranı, hızlı algılama, korelasyon katsayısı), encoding / hız, hafıza ayak izi ve enerji tüketimi içerir. Aşağıdaki tabloyu aşağıdaki tabloyu özetler:

  • [FONT=0)Wavelet + eşleme:[Dönetici: 4:1–8:1; düşük hesaplama; yüksek çözünürlük için iyi; düşük kiloluk olayların kaybı.
  • [FONT:0)PCA + transuncation: 5:1–15:1; orta hesap; sabit artışlar için zayıf; geçici artışlar için zayıf.
  • [FONT:0)Autoencoder (pretrained): ) . 8:1-20:1; orta kod/decode; yeniden yapılandırma için mükemmel; eğitim verileri gerektirir.
  • [FONT=0)Compreed detectg:[Döntilmiş:[Döntilmiş: · 4:1-10:1; düşük kodlama hesaplama; yüksek oran hesaplama; gürültüye dayanıklı.
  • [FONT:0)Öylelenen sparse kodlaması (LISTA): [DÜT:1] 10:1–25:1; düşük kodlama ( beslemeli); yüksek sadakat; çevrimdışı eğitime ihtiyaç duyar.
  • [FONT:0)Flow tabanlı jeneratif sıkıştırma: 12:1–30:1; her iki şekilde yüksek hesaplama; yakın zamanda entropi; hala deneysel.

Bu karşılaştırmalar, tek bir yöntemin egemen olmadığını vurgulamaktadır. Örneğin, dalgalama denoising bir otoencoder tarafından takip edilen, aktif bir araştırma yönüdür.

Future Yol ve Gelişen Araştırma

Sinir veri sıkıştırma alanı hızla gelişiyor, donanım, algoritmalar ve bulut altyapısında ilerlemeler tarafından yönlendiriliyor. Birkaç trendin bir sonraki nesil sistemleri şekillendirmesi muhtemel.

Nöromorfik ve In-Sensor Capsule

Mimik sinirsel koherasyona sahip olan sinir morfic cips, doğrudan bulut tabanlı dekoding ile uyumlu olan analog-toplayıcıları entegre edebilir.

Yasal Uyarı

Federated learning, çoklu hastanelerde veya araştırma sitelerinde ham sinirsel verileri merkezileştirmeksizin kompresyon modellerinin eğitilmesine izin verir.Her site yerel bir otoencoder ve sadece öğrenilen parametreler (eserler) paylaşılır.Bu korumalar hasta gizliliği, hassas veriler için, özellikle de beyin kayıtlarının performanslarına uygun olarak verilir.

Neural Data Formats ve Protokollerin Standartlaştırılması

Şu anda, sinir verileri, birleştirilmiş veri standardına doğru bir şekilde depolanır (örneğin, .nev, .nsx, .edf, .bdf, .mat). Sınırlar olmadan Nörodata (NWB) inisiyatifi, birleşik bir veri standardına doğru strides yaptı, ancak sıkıştırma desteği henüz entegre değil.

Gerçek Zamanlı Dondurucu Öğrenme ile Adaptasyon

Betonlama öğrenme (RL), hızlı sinyal istatistikleri ve ağ koşulları temelinde dinamik olarak seçilmiş sıkıştırma parametrelerine kullanılabilir. Örneğin, bir RL ajanı, kablosuz iletim sırasında istikrarlı bir veri oranını korumak için ticari-off ayarlamayı seçebilir. Erken simülasyonlar bu yaklaşımın paket kaybı azaltabileceğini ve genel olarak tıkanmış ortamlarda iyileştirebileceğini gösteriyor.

Sonuç: Bulut-Neural Ekosistemleri için Yol Ahead

Neural arayüzü veri sıkıştırması sadece bir mühendislik rahatlığı değildir - derin öğrenmenin bir ön koşuludur - beyin-bilgisayar arayüzleri klinik ve tüketici popülasyonlarına sıkıştırabilir. Etkili, sağlam bir sıkıştırma olmadan, bulut depolamanın maliyeti ve geç kalmışlığı birçok umut verici uygulama ve operasyonel olarak, kenar-şarıda öğrenilen modeller norm haline gelecektir.

Gizlilik, standartlaşma ve gerçek zamanlı adaptasyon açık zorluklar olarak kalır, ancak sonraki on yılda, sinirsel veri bulutlarının bugün tıbbi görüntüleme arşivleri ile aynı kolaylıkla çalışmasını bekleyebiliriz - canlı olarak sık sık sık sık sıkılır, depolamak ve beyin aktivitesinin az insan müdahalesi ile yeniden beslenmesini bekleyebiliriz. Araştırmacılar, klinikler ve hastalar aynı zamanda daha düşük keşiflerin faydalarını, maliyetleri ve daha erişilebilir sinirsel arayüz teknolojilerinin faydalarını yeniden ortaya çıkarabilirler.