Signal Chain: From Neuron to Alıcı

Kablosuz beyin-bilgisayar arayüzleri (BCIs), sabit bir elektrik aktivitesini dijital verilerin akışına dönüştüren kırılgan bir zincire bağlıdır. Bu zincir kalitesi, bir BCI'nin güvenilir bir şekilde geri yükleme hareketini doğru bir şekilde metin olarak veya kontrol edebilir.Bir parça ile bir prosthetic'i tek bir şekilde aktarmadan önce, sinir sinyali yeterli sadakatle yakalanır ve kablosuz kanala güvenli bir şekilde geri yüklemeyi sağlar.

Çiğ sinyalleri – yerel alan potansiyelleri (LFPs), aksiyon potansiyelleri (spikes), veya elektrokortikogramlar (ECoG) - amplitüdlerde, bant genişliği ve bilgi yoğunluğu ile orta büyüklükteki LFPs, genellikle 300 Hz'ye kadar frekanslar ile 10 ila 100 μV'ye kadar uzanırken, tüm sinyal türlerini 20 kHz. ECoG sinyallerinin üzerinde farklı analog ve analog bir şekilde kaydettirerek, EEG'den daha yüksek uzaysal bir çözüm sunar.

Bir kez dijitalleştirilmiş, veri akışı, gerekli verilerde yüklü ve kablosuz bir bağlantıya gönderilir ve sabit enerji bütçeleri ve güvenlik sınırları içinde çalışır. Alanında insan vücudunun en zor mühendislik zorluklarından biri olarak adlandırılır ve implant edilebilir antenler küçük form faktörlerine uygundur.

Kablosuz Yolda Takma Kaynağı

Robustness tek bir mülk değil, birden fazla bozulma mekanizmasına karşı bir dizi savunmadır. Bu mekanizmaları anlamak etkili bir karşılamaları tasarlamak için bir ön koşuldur.

Elektromanyetik Interference ve Multipath Fading

Bir BCI kullanıcısının yakınındaki çevre, elektrotiğe bağlı olarak, Wi-Fi yönlendiricilerinden, hücresel temel istasyonlardan, tıbbi ekipmandan ve hatta duvarların içindeki elektrik kablolamalarından zengindir. Bu gürültü, alıcı antenlerine çiftleştirebilir ve bu etkilerin bozulmasına yardımcı olur, ancak artan devre ve güç tüketiminin maliyetine yardımcı olur.

Diğer İmplantlardan gelen ve Interference

Kablosuz tıbbi implantlar proliferate olarak, kol kanal müdahale riski büyür. Tıbbi İmplant İletişim Servisi (MICS) bandı (402-405 MHz) özellikle implant-to-giriş iletişimi için tasarlanmıştır, ancak bu, ikiyüzlülük alanı vücut ağı gibi yeni standartlar ile paylaşılır.

Hareket Artifacts ve Fiziksel Gürültü

Bir BCI kullanıcısı, kafalarını döndürüyor veya hatta nefes alma hareketi, implantı alıcıya göre değiştirebilir, elektrot-toku arayüzünün imkansızlığını değiştirir ve kablosuz kanalı kapatır. Hareket eserleri gerçek zamanlı olarak düşük frekanslı sürüklenir, radyo bağlantılarından silinebilirken, simülasyon algoritmalarına veya yardımcı olan en az meydan okuma noktalarına (RLS) giriş yapar.

Power Budget Constraints

Sağlamlık üzerindeki en temel kısıtlama mevcut enerjidir. implante edilebilir bir BCI, yalnızca şarj edilebilir bir batarya üzerinde veya daha basit bir modülasyon programı doğrudan batarya ömrünü uzatabilir, ancak yüksek sadakatle kayıt ve yüksek seviyeli bir ileti, her uygulama için optimize edilmelidir.

Neural Channel için Düzeltme ve Hata

İleri hata düzeltmesi (FEC) sağlam kablosuz iletim arka kemiğidir. Verilere yapısal olarak reddans eklemeye ve düzeltme hatalarına izin vermeden, alıcının yeniden geçiş talep etmeden algılamasını ve doğru hataları tespit etmesini sağlar - tur geç saatlerde kritik bir avantaja tahammül edilemez.

Reed-Solomon ve LDPC Kodları

Reed-Solomon (RS) kodları, tavşan limitine çok yakın olan performans için iyi çalışan kodları engeller, bu da sinyal-to-noise oranı (SNR) konularında zaten çok sayıda kablosuz standartlarda kullanılıyor ve donanımda uygulanabilir. Low-density parity-check (LDPC) kodları, implantın altındaki yüksek çözünürlükte performansa çok yakın bir performans sunar.

Polar kodları ve oransız Coding

Polar kodları, ilk kanıtlanmış kapasite-psikiyatr kodu ailesi, 5G yeni radyoda kabul edildi ve biyomedikal telemetri için araştırılıyor.Sistemli inşaat, klinik uygulamalar için kritik olan çok düşük hata katlarını sağlar. Hızsız kodlar değişkenleri tanıtılırken, kanal kalitesi tahmin edilemez bir adaydır: sonsuza dek tahmin edilemez ve geri bildirim gerektiren kanal koşullarını uyumlu hale getirebilirler.

Ortak Kaynak-Channel Coding

Sinir sinyalini ayrı olarak sıkıştırmak ve sonra hata düzeltmesini eklemek yerine, ortak kaynak kanal kodlaması (JSCC) her iki adım da birleştirir. JSCC, kanal kayıtlarında da güvenli olan yüksek çözünürlükte, kanallama hatalarına karşı korumak için son derece korelasyona sahiptir.

Adaptif Filtreleme ve İşaret Durumlandırma

Mükemmel hata düzeltmesi ile bile, analog-dijital dönüşümden önce girilen bir BCI, katsayıları sürekli olarak istasyon dışı gürültü kaynaklarını takip etmeye ayarlamaktadır.

Kalman Filtreler Neural Takip

Kalman filtreleri, lineer dinamik bir sistem olarak sinir sinyali ve gürültüyü modellemektedirler. Özellikle düşük frekanslı sürüklenme (örneğin, elektrokimyasal değişikliklerden elektrot ipucu) ve birden fazla kanaldan bilgi ekleyebilirsiniz.

Adaptif Gürültü Bir Referansla İptal Edilmesi

Birçok kablosuz implantlar sadece gürültüyü kaydeden yardımcı elektrotlar içerir - örneğin, kayıt alanı dışında yerleştirilen bir zemin yüzüğü.Bu referansı uyarlanabilir bir filtreye (örneğin, normalleştirilmiş en az kareler (NLMS) algoritması anlamına gelir), BCI, algılama hattı gibi ortak mod müdahalesini alabilir.

Çok-Channel, MIMO ve Çeşitlilik Teknikleri

Güvenilirlik, aynı veya ilgili bilgileri birden fazla uzaysal yoldan göndererek artırılabilir. BCI sistemlerinde birden fazla elektrot kanalıyla çeşitlilik, kayıt ve iletim aşamalarında da kullanılabilir.

Uzay-Time Implant Dizileri için Coding

Birden fazla antenle bir BCI implantı - veya bir implant limiti olarak kullanılan tek bir anten ve birden fazla elektrot sitesi zemin uçaklar olarak kullanılır - uzay-zaman blok kodları (STBCs) uygular, son zamanlarda magnetoelektrik antenleri ve zaman slotları ile ilgili araştırmalar, elektriksel olarak küçük antenler, diğer yandan yakın kanallarda elde edilen sinyalleri birleştirerek.

Cooperatif Helikopter Schemes

Dış bir giyilebilir - bir kafa bandı veya boynun adı altında - implant ve uzaktan bir temel istasyonun arasında bir röle hareket edebilir.Tömürücük ve yeniden devreler için, BCIs'ler evde veya klinik ortamlarda kullanılır, kullanıcı hareket ettiği gibi bir bağlantı gücü azaltır.

Dinamik Optimizasyon için Makine Öğrenme

Neural sinyal iletimi statik bir problem değildir. Kanal değişiklikleri, kullanıcının aktivite değişiklikleri ve sinir sinyalinin bilgi içeriği bu dinamikleri öğrenebilir ve gerçek zamanlı olarak iletim parametrelerini ayarlayabilir.

Hızlandırma Öğrenmesi için Adaptasyon

Bir takviye öğrenme (RL) ajanı, paket kaybı, batarya gerilimi ve SNR gibi ölçümleri gözlemleyebilir, sonra bir iletim modu seçin (örneğin, BPSK vs. 16-QAM, kodlama oranı, güçletir).

Autoencoder-based Capsule

Derin otoencoders, kanal iyi olduğunda, sistemi daha yüksek sadakatle göndermek için bilgi sağlayan sinir sinyallerinin sıkıştırılmış bir latent gösterimini öğrenebilirler, çünkü kanal sürekli ve farklı bir şekilde, sıkıştırma oranı şişen boyutunun farklı şekilde ayarlanabilir.Bu, BCI'nin yeniden yapılandırma kalitesine karşı biraz fazla fiyat ticaret yapmasına izin verir.

Güç Yönetimi ve Enerji

Robust iletimi, bataryanın tükenmesi olarak bile muhafaza edilmelidir. Vücut ısısından enerji üreten Power management devreleri, hareket veya çevre RF sinyalleri yaşam boyu uzatabilir ve enerjinin bol olduğu zaman daha agresif iletim stratejilerine izin verebilir.

Quasi-Resonant Power Amplifiers

İmplantın vericisinde güçlendirici (PA) enerji bütçesini hakimdir. Sınıf ve sınıf-E PAs yüksek verimlilik sunar (>% 80) ancak BCI sinyalinin genişliği üzerinde verimlilik sağlamak için dikkatli bir şekilde uygun bir şekilde ayarlanır. Adaptif bir şekilde kontrol edilebilirlik aracı kullanarak, antenin çevre değişiklikleri (örneğin kol hareket ettiği zaman).

Kablosuz Güç Transfer ve Görev Bisikleti

Birçok BCIs, hem sinirsel verileri aldığında hem de kanal içip yüksek oranda aktarılan bir darbe ile implanta güç sunabilecek şekilde dışlanmış bir şekilde kullanılabilir: implantlar yüksek güç dönemlerinde enerji depolar ve daha sonra verileri kısa patlamalarda tekrarlamak için gönderir.Bu patlama-mode iletim hata kontrolü sağlar, çünkü patlama önceden kodlanabilir ve yüksek oranda ilerleyebilir ve kanal hala olumlu olabilir. Dış alıcı da kabul edilebilir.

Düzenlemeler ve Güvenlik

Robustness sadece bir mühendislik hedefi değil, bir düzenleyici ihtiyaçtır. MICS bandında belirli emisyon limitleri ve güvenlik yönergeleriyle tanışmak gerekir, örneğin IEEE 802.15.6 standart vücut alanı ağları ve ICNIRP belirli absorpsiyon oranı için kılavuzluk kuralları (SAR) Bu hedefleri yerine getiren bir protokole sahip olan gerçek dünya testleri genellikle bu hedefleri karşılamak için gereklidir.

Güvenlik aynı zamanda sağlamlığın bir boyutudur. A BCI, reçetelenmiş veya spoofedilen kodlar ve çeşitlilik tekniklerinin çoğu aynı zamanda bazı dayanıklılık ve doğrulama (örneğin, AES-128 ile ikrişim sertifikaları) ek olarak, ancak klinik dağıtım için kullanılamaz.

Neural Connectivity

Sağlam sinir sinyali iletiminin amacı, BCI endüstrisinin yüksek kanallı implantlara (törüntülere) şeffaf bir şekilde taşınmasıdır. Bu ölçekde, düşük güç elektroniklerinde, sinyal işleme, bilgi teorisi ve gömülü makine öğrenimi arasındaki geleneksel ayrımı gerektirir: BCI endüstrisi, sıkı bir güç bütçesi altında son derece yüksek seviyeli bilgi oranını artırmak için tasarlanmıştır.

Daha derin okuma için dış kaynaklar, ESRAT:0)IEEE, implant edilebilir cihazlar için kablosuz vücut alanı ağlarının genel bakışını içerir).

Burada belirtilen stratejileri birleştirerek – uyarlanabilir bir filtreleme, çok kanallı çeşitlilik, makine öğrenme optimizasyonu ve dikkatli güç yönetimi – araştırmacılar, sinir kanalının teorik kapasitesi ile BCIs talebi arasındaki boşluğu sürekli kapatıyorlar. Sonuç, kullanıcıların düşüncelerini ve isteklerini kesintiye uğratmaya güvenebileceği sistemler olacaktır.