İnvazi olmayan beyin-bilgisayar arabirimleri (BCIs), tıbbi teknolojideki hızla gelişen bir sınırı temsil eder, sinirsel aktiviteyi cerrahinin risk ve kompleksleri olmadan kodlama işlemine yol açar ve makine öğreniminin diğer dışsal sensörler yoluyla, bu sistemler beyin ve dış cihazlar arasında doğrudan iletişim kurar. Bu kapasite, omurtluk koşullarındaki değişiklikleri, hastalık, tedavi ve rehabilitasyonu sağlayarak, sensör teknolojisindeki gelişmeler, sinyal işleme ve makine öğrenimine engelleyici olmayan, non-vazif olmayan BCIs'ler arasında klinik olarak ilgili araçlar için potansiyel olarak değişir.

Mevcut non-vazif BCIs Devleti

İnvazif olmayan BCI teknolojisi temelleri, düşük maliyet, portability ve yüksek zamansal çözünürlüğü nedeniyle kullanılan en yaygın kullanılan yaklaşımdır. EEG, elektrotfazyalı teknoloji ve kablosuz yükselteçlere yerleştirilen elektrotsal nöromlar tarafından üretilen elektriksel nöromlar için her biri, düşük maliyet, portability ve yüksek zamansal çözünürlük nedeniyle EEG'ler için daha rahat ve pratik hale geldi.

Yakın çevreli spektroskopi (fNIRS), yakın-infrared ışık kullanarak beyin kan oksijeni ölçümleme değişiklikleri ile tamamlayıcı bir yaklaşım sunuyor. fNIRS, EEG'den daha iyi bir uzaysal çözüm sunar ve elektrik müdahalesine daha az hassastır ve zenginleştirici veri kümesleri üretmek için boş zamansal bir yaklaşım sunar.

Magnetoenseografi (MEG), optik olarak pompalanan magnetometreler tarafından üretilen manyetik alanlar, yüksek uzaysal ve zamansal çözüm sunan, MEG pahalı, kaba manyetik olarak kalkan odalar ve süper iletken sensörlere rağmen, kullanımlarını optik olarak pompalanan magnetometreler için sınırlandırır.

Mevcut olmayan BCIs klinik uygulamaları üç alanda yoğunlaşıyor: nörorehabilitation, tanı ve yardımcı iletişim. Nörorehabilitation, BCIs, ALS veya beyin uçları ile ilgili anormal beyin aktivite modellerini tespit etmeye odaklanırken, bu sistemler epilepsi ile ilişkili anormal beyin aktivite modellerini tespit etmeye odaklanırken, yaygın olarak kabul edilebilirlik koşulları ve bireyleri ALS veya beyin incelme ile birlikte, ALS veya beyinleri ile birlikte kontrol etmek için standart olarak sınırlandırır.

Gelişen Teknoloji Trendleri

Birkaç teknolojik yenilikler, non-vazif BCIs'in manzarasını yeniden şekillendiriyor, cerrahi müdahale olmadan elde edilen şeyin sınırlarını zorluyor.

Mekanik Öğrenme ile Gelişen Signal Processing

En önemli trendlerden biri, ileri makine öğreniminin ve gerçek zamanlı sinyal işleme için karmaşık öğrenme algoritmalarının entegrasyonudur. Geleneksel doğrusal yöntemler, ortak uzaysal desenler ve destek vektör makineleri gibi, konvolutional sinir ağları (CNNs) tarafından dikilir ve kontrol edilebilirliği kontrol edilen yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte bulunabilir.

Hybrid and Multimodal Systems

Hibrit BCI sistemlerine doğru hareket, iki veya daha fazla algılayıcının bir araya getirilmesiyle, EEG ve fNIRS veya EEG ve elektrotoculografi (EOG), araştırmacılar, herhangi bir tek teknikteki sınırlamaların doğruluğunun üstesinden gelebilirler: EEG, sürekli bilişsel görevlerle ilişkili daha yavaş metabolik değişiklikler ortaya koyarken, EEG ve elektrotografide, örneğin, hibrid bir şekilde kontrol edici sinyallerin doğrulanması için olumlu yönde ilerleme sağlar.

Giyilebilir ve Kuru-Seçki Sistemleri

Kabalalı, jel tabanlı elektrot kapakları rahat, kuru-elektrode giyilebilir sistemler klinik çeviriyi hızlandırıyor. Kuru elektrotlar veya iletken polimerler kullanan, dağınık jeller için ihtiyacı ortadan kaldırır ve beş dakikadan fazla bir süre boyunca beyin aktivitesini azaltır. Nörosky, Emotiv ve g.tec şimdi tüketici tespiti ve araştırma-gradlı elektrotlar için daha kolay bir şekilde genişletilir.Bu cihazlar, bilgisayar destekli hataların sürekli izlemesi için sürekli olarak daha düşük maliyetlidir.

Gerçek Zaman Kapalı-Loop Sistemleri

Bir diğer ortaya çıkan trend, etkilenen uzuv veya optik bir diskoyut veren kapalı beyin kanaması sistemlerinin gelişimidir.Bu kontamine geri bildirimde bulunulabilir, örneğin, bir vuruş hastası, dikkat bozuklukları ile ilgili beyin osilasyonu tespit eden ve kullanıcının bilgisayar destekli asimetrik bir şekilde geri bildirimde bulunulabilir.

Tıbbi Uygulamalar ve Yenilikler

non-vazif BCIs'in genişleyen aracı, tıbbi koşullar spektrumu boyunca yeni uygulamalara olanak sağlar. Bu uygulamalar birkaç temel alana gruplanabilir:

Nörorehabili

Son zamanlarda BCIs, modern nörorehabili bir yığın haline geldi, özellikle de inme ve omurdak yaralanmadan sonra motor iyileşmesi için.Inme rehabilitasyonunda, BCI sistemleri, motor görüntülerini tespit etti veya EEG sinyallerinden hareket etmeye çalıştı ve onları işlevsel elektrik uyarı (FES) veya robotik iskeletler için kontrol altına alabilir. Bu yaklaşım, hastanın kendi sinirsel devreleri teşvik edebilir ve hebbian plazikasyonlarını teşvik edebilir.

Tanı ve İzleme

EEG ve fNIRS, kısa klinik ziyaretlerde kaçırılabilir olan nöbet modellerini tespit etme şansı olarak giderek daha fazla kullanılmaktadır. Mekanik öğrenme algoritmaları otomatik olarak sıralanabilir olaylar ve tedavi yöntemleri ile EEG görüntülemelerinde ve hastaların kendi evlerindeki değişiklikleri kontrol edebilir.

Yardımcı Teknolojiler

Şiddetli motor engelli bireyler için, non-vazif BCIs, iletişim ve çevresel kontrol için bir yaşam çizgisi sunuyor. En olgun uygulama P300 büyüleyicidir, bu da P300 olayıyla ilgili potansiyel buharlı karakterleri kilitlenen, kullanıcıların cümleleri yazmalarına izin vermek için bir ekrandaki kullanıcılar için.Son gelişmeler, P300'ü sürekli olarak yapılan görsel iletişim sistemleri ile birleştiren, bu tür bir iletişim halindeki olası hataları tespit edebilir ve testlere olanak sağlar.

Zihinsel Sağlık ve Bilişsel Bozukluklar

Gelişen bir uygulama, BCIs'in kaygı, depresyon ve dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu (ADHD) ile ilgili olarak, kullanıcıların kendi beyin ritmini (örneğin, artan preal theta veya alfa aktivite) kullanarak, transcranial direkt uyarıları iyileştirme potansiyeline yol açabilir.

Meydanlar ve Sınırlar

Hızlı ilerlemeye rağmen, non-vazif BC hala yaygın klinik kabul için üstesinden gelmeleri gereken birkaç önemli engelle karşı karşıyadır.

Signal güvenilirliğini en önemli meydan okumadır. EEG ve fNIRS sinyalleri, koruyucu laboratuvar dışındaki cihazlar tarafından tamamen gürültülü, fizyolojik eserler (gözlülükler, kas aktivite, kalp atışları) ve çevresel müdahale. Modern makine öğrenme yöntemleri, özellikle yardımcı iletişim veya motor kontrol uygulamaları dışında bazı gerçek dünya ayarlarında performans kesintilerini hafifletebilirken, kullanıcıların özgürce hareket ettiği veya çalıştırma cihazları ve yanlış negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatif negatifler kullanıcı hayal kırıklığı ve güvenlik endişelerine yol açabilir.

Kullanıcı eğitimi ve adaptasyon da engeller oluşturur. Birçok BCI sistemleri, kullanıcıların% 10-30'da en iyi şekilde kontrol edilebilmesini gerektirir, örneğin “BCIliter eğitim protokolleri veya sensör” olarak bilinen bir fenomendir.

Maliyet ve erişilebilirlik limitleri yayılmaktadır. Kuru-electrode kafaları daha uygun hale gelirken, profesyonel sınıf araştırma sistemleri hala binlerce dolara mal oldu ve BCI tabanlı tedavi için klinik geri ödeme alanı gelişmiştir. FDA veya EMA gibi vücutlardan onay alınması gerekli ve sadece arsa olmayan BCI ürünlerinin bir avuç özel göstergeler için gerekli.

Etik düşünceler daha ön plandadır. Veri gizliliğinin sorunları, nörodata koleksiyonu için bilgilendirilmiş onay ve kapalı-loop sistemlerindeki olumsuz sinir bozucu bir şekilde yanıt verme potansiyeline ihtiyaç duyar.Yardımcı BCIs that decode a user's niyeti, özellikle de sistem yanlış bir şekilde “daha iyi” bir “daha iyi bir şekilde seçilmezse, şeffaflık için gerekli olan” kontrol kuralları.

Future Yol Tarifi

İnvazif olmayan BCI araştırmalarının yörüngesi önümüzdeki on yıl boyunca tıbbi uygulamaları yeniden şekillendirebilecek birkaç heyecan verici gelişmelere işaret ediyor.

[FONT:0) Yapay Zeka ve Bulut Bilişim ile ilgili olarak: [Dönetici:0) Üstün AI işlemenin aşınmalı cihazlar ve bulut tabanlı analizler üzerindeki kombinasyonu, sürekli öğrenme ve kişiselleştirme etkinleştirebilir. BCIs otomatik olarak gelişmekte olan bir beyin sinyallerine adapte olabilir, kalibrasyon süresini azaltır ve uzun vadeli performansı artırabilir. Federated learning approach can trenleri çeşitli hasta popülasyonları arasında gizlilik olmadan eğitebilir.

[FONT:0)Kişiselleştirilmiş Tıp ve Kapalı-Loop Terapisi: [DörtüncüDÜDÜDÜSTR:0) Biyologlar anlayışımız geliştirirken, BCIs, her hastanın patofizikselolojisine uygun olarak kapalı-loop nöromodülasyonu sağlayarak, erken bir beyin uyarısını tespit eden bir BCI, başlangıçta hasta seçmez bir yönteme yol açabilir.

[FONT:0) Sensör Miniaturizasyonda Advances: OPM-MEG ve ultralow-proje için esnek elektronikler dahil olmak üzere, non-vazif BCIs neredeyse görünmez hale getirme konusunda uzun vadeli izleme sağlayacaktır.

[FONT:0]Yönerge ve Standartlaştırma Efforts: [DÜDÜT:1] Akademi, endüstri ve düzenleyici kurumlar arasındaki işbirliği, performans değerlendirmeleri, güvenlik standartları ve klinik deneme çerçeveleri oluşturmak için çalışıyor. IEEE Beyin Girişimi ve BCI Topluluğu, BCI verileri paylaşımı ve Interoperability için etkin bir şekilde geliştiriyor.

Sonuç olarak, non-vazif BCIs, tanınabilecek, kontrol edilebilirlik için kişiselleştirilmiş tıpta temel aletler haline gelmenin bir yolu üzerindedir. Gelişen sensörlerin yakınlığı, güçlü makine öğrenimi ve klinik uygulamada gerçek zamanlı kapalı-loop mimarisi, teşhis edilebilir ve tedavi edilebilirlik içinde zorluklar olsa da, etik kalır, beyin-bilgisayar arayüzlerinin hızları, klinik uygulamada rutin olarak veya EEG olarak rutin olduğunu gösterir.