Các giao diện thần kinh, hệ thống điện toán bên ngoài nối kết bộ não con người với các hệ thống điện toán bên ngoài, nắm giữ tiềm năng biến đổi để phục hồi chức năng vận động, cho phép giao tiếp và giám sát sức khỏe thần kinh. nhưng sự triển khai thực tế của những thiết bị này đã bị cản trở bởi sự bất ổn định tín hiệu và sự điều chỉnh thường xuyên, thường xuyên cần thiết. máy học (ML) đang nổi lên như một công cụ mạnh để vượt qua những chướng ngại vật này, cung cấp các thuật toán thích nghi mà duy trì các đoạn phim thần kinh có tính năng cao mà không có sự can thiệp thường xuyên của con người.

Vấn đề về tính toán cơ bản trong giao diện thần kinh

Các tín hiệu thần kinh được ghi lại bởi điện cực không phải là thực thể.

  • Sự dịch chuyển vi mô của điện cực liên quan đến tế bào thần kinh, gây ra bởi các xung mạch hoặc thiết bị giải quyết, thay đổi tín hiệu ghi âm.
  • Phản ứng ban đầu của cơ thể có thể kết hợp các điện cực trong mô sẹo thần kinh trung gian, tăng dần sự thiếu tin cậy và giảm tín hiệu nhanh chóng trong nhiều tuần hoặc nhiều tháng.
  • Tiếng động điện:) nhiễu điện từ các thiết bị gần đó, các đồ tạo tác cơ và chuyển động của đối tượng gây ra tiếng ồn không thể đoán trước.
  • Tính dẻo dai của người Na - bô - nê - a: ) Bộ não tự thích nghi với sự hiện diện của cấy ghép, và sự biểu hiện thần kinh của hành động đã định có thể thay đổi.

Phương pháp cân chỉnh truyền thống phụ thuộc vào phiên chạy định kỳ sửa đổi bằng tay, trong đó người dùng được yêu cầu thực hiện một tập hợp các công việc đã được xác định sẵn trong khi hệ thống thực hiện các tham số tháo gỡ của nó. Quá trình này là tính chất giảm thiểu thời gian, giảm béo cho người dùng, và có thể ngắt kết quả hoạt động trơn của thiết bị. Hơn nữa, mô hình cân chỉnh tĩnh nhanh chóng trở nên lỗi thời khi tín hiệu tiến hóa, dẫn đến sự thoái hóa trong việc giải mã và hiệu suất người dùng.

Làm thế nào máy học địa chỉ giao diện thần kinh

Máy học cung cấp một gia đình các kỹ thuật mà có thể liên tục thích nghi với các số liệu về tín hiệu, xác định các hình ảnh trôi dạt, và thậm chí dự đoán sự thoái hóa sắp xảy ra trước khi nó ảnh hưởng đến hiệu suất. lợi thế chính là khả năng chiết xuất các mối quan hệ cao không tuyến tính từ dữ liệu thần kinh - các mối quan hệ bị mất bởi các mô hình chuyển động tuyến tính hoặc các hình điều chỉnh tay.

Lọc và giảm dần

Một bước cơ bản trong xử lý tín hiệu thần kinh là làm sạch các bản thu âm thô. Bộ lọc truyền thống là tĩnh và không thể tách các gai thần kinh từ các hiện vật tạm thời hoặc tiếng ồn cục bộ. Tùy theo phương pháp này, nghiên cứu chi tiết như [FT: 0] 20 [FT:1] Báo cáo hệ thống điện tử [FL: báo cáo thần kinh] [FL] về các báo cáo điện thoại nhiễu] [FL], tại thời gian chạy, họ có thể tái tạo lại tín hiệu thần kinh ẩn [FL] trong khi thu âm [FL]. L: mở rộng [FT], cải tiến đáng kể không có tín hiệu.

Các mạng thần kinh hiện thời (RNNs) và mạng lưới đồng tiến hóa thời gian (TCNs) có thể mô hình các phụ thuộc thời gian trong các tín hiệu thần kinh. Bằng cách học hình dạng hoạt động của tiềm năng và thống kê của tiếng ồn nền, các mô hình này có thể thích ứng với những thay đổi dần dần – chẳng hạn, sự gia tăng chậm điện từ – bằng cách điều chỉnh các tham số nội bộ của chúng theo thời trang online.

Giải mã hoạt động thần kinh với việc học hỏi sâu sắc

Trung tâm của nhiều giao diện thần kinh là bộ giải mã, dịch các hoạt động thần kinh được ghi lại thành các lệnh — như di chuyển con trỏ hay vận tốc chi giả. Các bộ giải mã học sâu đã hiển thị hiệu suất cao hơn so với bộ lọc tuyến tính (như bộ lọc Wiener) trong việc xử lý dữ liệu thần kinh cao không phải tĩnh.

Mạng thần kinh tiến hóa (CNNN) có thể lấy các mẫu không gian qua các mảng điện cực, trong khi bộ nhớ ngắn hạn (LSTM) thu giữ các động lực thời gian của tốc độ bắn. Một nghiên cứu quan sát từ bộ nãoGate cho thấy bộ giải mã thần kinh lặp lại có thể duy trì hiệu suất cao trong hơn 1.000 ngày mà không cần điều chỉnh lại, ngay cả khi các tế bào thần kinh riêng lẻ thay đổi tính năng điều chỉnh. Mạng [FT: 0] nâng cấp một cách tự giám sát [FL: 1], bằng cách sử dụng các tín hiệu của bệnh nhân đang tiếp tục hoạt động như là tín hiệu hoạt động ngầm.

Học thêm lực cho việc báp têm tham số động

Bên cạnh giải mã, cấu hình vật lý của giao diện thần kinh có thể được tối ưu hóa qua việc học củng cố (RL). Ví dụ, trong nhiều mảng đa sắc thái, sự lựa chọn kênh nào để ghi lại và các tham số nào cần áp dụng có thể được sắp xếp như là một tiến trình quyết định Markov. Tác nhân RL học một chính sách chọn hành động — như điều chỉnh độ sâu điện tử, chuyển sang một tham chiếu khác, hoặc thay đổi kích thích kích thích để tối đa hóa phần thưởng dài hạn (v. d., giảm độ chính xác hoặc độ ổn định).

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Pittsburgh đã sử dụng sâu Q-network để tự động chọn cấu hình điện tử tốt nhất cho một giao diện , đạt được 30% cải tiến trong hiệu suất nhất định, so với chọn lọc. Cách này giảm nhu cầu điều chỉnh chuyên gia của con người và có thể đáp ứng với thay đổi trong thời gian thực.

Hệ thống bảo trì và tự điều chỉnh

Một trong những ứng dụng thực tế nhất của ML trong giao diện thần kinh là dự đoán. Bằng cách kiểm tra tính năng tín hiệu — như sự vô hiệu, độ lớn gai, sàn nhiễu, và tỷ lệ lỗi — một mô hình học tập máy có thể dự đoán khi nào một thiết bị có khả năng bị bị bị giảm thiểu hoặc thất bại.

Ví dụ, một classifier rừng ngẫu nhiên được đào tạo về dữ liệu lịch sử từ cấy ghép điện cực có thể nhận diện các dấu hiệu sớm của sự thu thập đệm đệm đệm hay chuyển động vi mô, kích hoạt một điều chỉnh lại hoặc một chương trình bồi thường phần mềm trước khi người dùng nhận thấy bất kỳ sự suy thoái nào. Phát hiện u ám bằng cách sử dụng các mã hóa tự động đã được hiển thị để phát hiện các thay đổi tinh vi trong hình dạng sóng thần kinh trước khi mất đi chất lượng tín hiệu trong nhiều giờ hoặc nhiều ngày.

Hệ thống tự điều chỉnh kết hợp những mô hình dự đoán này với một vòng học hoạt động. Khi hệ thống phát hiện một khả năng giảm hiệu suất cao, nó có thể khởi động một chuỗi cân chỉnh ngắn, không rõ ràng — có lẽ yêu cầu người dùng tưởng tượng một vài chuyển động cụ thể – và cập nhật các tham số bộ giải mã. Việc tự động này giảm đáng kể gánh nặng trên người dùng, làm cho giao diện thần kinh thực tế hơn cho việc sử dụng hàng ngày.

Sự đột phá của nghiên cứu và giải cứu thế giới thực gần đây

Một số nhóm nghiên cứu và công ty đáng chú ý đã chứng minh hiệu quả của sự cân bằng thích nghi theo định hướng ML trong hệ thống cấy ghép thần kinh thực sự.

Vào năm 2022, bộ nãoGate Compium báo cáo một thử nghiệm lâm sàng mà trong đó những người tham gia bốn phần tử đã sử dụng mạng thần kinh lặp đi lặp lại để điều khiển một cánh tay robot cho bảy giờ liên tục với [FLT: 0] một sự kiện tự động điều chỉnh mỗi phiên chạy . Hệ thống sử dụng bộ lọc theo bộ lọc của Kalman đã được tăng cường với một mạng thần kinh nhỏ để bù đắp cho sự trôi dạt giữa các phiên chạy.

Việc Neuralink trình bày một thiết bị có thể cấy ghép hoàn toàn trong người tham gia phụ thuộc rất nhiều vào các thuật toán xếp loại không có giám sát, thích nghi với các động tác điện cực.

Trong miền học tập, một nhóm từ Đại học Michigan đã chứng minh một hệ thống đóng kín dùng để tăng cường khả năng học tập để tối ưu hóa các thông tin phản hồi cảm giác. Bộ lập trình viên đã học cách chọn các điện cực và cấp độ hiện tại tạo ra cảm giác ổn định, có thể cảm nhận được (FL: 3) cho thấy rằng sự nhận thức dựa trên tính thẩm thấu cảm dựa trên RLT: 0) được xuất bản trong [FL: 1 phương pháp tiếp cận cố định [FT: 1] [FL: 1] [FL:] [FL:] [FT]] cho thấy rằng sự cảm nhận dựa trên tính thẩm định RL-3] được duy trì dựa trên cảm giác với 96%] so với 96% cho khả năng tiếp cận tới 73- 1 mét cố định.

Các chỉ dẫn trong tương lai và phép cầu xin

Khi máy học tiếp tục để trưởng thành, sự tích hợp của nó vào giao diện thần kinh sẽ sâu sắc hơn. một số hướng hứa hẹn là trên đường chân trời:

  • Siêu học thời gian: Thuật toán học tập mà “học tập để học tập để học tập khả năng học tập, sẽ thích ứng với tín hiệu thần kinh của người dùng mới trong vòng vài phút thay vì giờ, giảm đáng kể thời gian cân nhắc ban đầu.
  • Sự hợp hạch vô tuyến tính: kết hợp các tín hiệu thần kinh với các dữ liệu sinh lý khác (EMG, theo dõi mắt, điện não đồ) dùng mô hình ML có thể tạo ra các giao diện lai mạnh hơn để gây ra sự suy thoái của bất kỳ tín hiệu nào.
  • Việc triển khai Edge:1] Chạy trực tiếp mô hình ML nhẹ trên bộ điều khiển vi mô của con cấy — sử dụng khả năng định lượng và tăng tốc phần cứng — sẽ hiệu lực thích nghi trên màn hình mà không truyền dữ liệu thần kinh thô, giải quyết những mối quan tâm về sự riêng tư.
  • Y học đã được nhân cách hóa: có thể tự động điều chỉnh giao diện với hệ thần kinh độc đáo của mỗi người “giáo dục, phân biệt giữa các tính chất giải phẫu, hồ sơ gây thương tích và chất dẻo thần kinh.

Cũng cần phải xem xét các quy tắc và quy tắc đạo đức. Để các thuật toán thích nghi không đưa ra những định kiến bất ngờ hoặc hành vi không an toàn cần có sự xác nhận nghiêm ngặt trong các cộng đồng bệnh nhân khác nhau.

Kết luận

Khi các công nghệ này phát triển, chúng ta có thể mong đợi các giao diện máy móc để trở nên đáng tin cậy hơn, dễ tiếp cận hơn và tích hợp sâu sắc hơn vào thực hành lâm sàng, cuối cùng phục hồi chức năng và độc lập cho những người bị khuyết tật thần kinh.