Cơ bản của MRI trong chương trình nghiên cứu giao diện máy tính não

Chương trình tương tác điện từ (MRI) cung cấp hình ảnh không xâm nhập, độ phân giải cao về cấu trúc và chức năng của não bộ. Đối với giao diện máy tính (BCI), khả năng này là nền tảng. BCI giải mã các tín hiệu thần kinh để điều khiển thiết bị bên ngoài, và bản đồ không gian chính xác của hoạt động não bộ là cần thiết. MRI cung cấp bản đồ với độ chính xác mm, cho phép các nhà nghiên cứu xác định vị trí của các vùng cortical tham gia vào chuyển động, tiếng nói hoặc các công việc nhận thức.

Chụp cộng hưởng từ hoạt động thế nào trong việc phát hiện thần kinh

MRI khai thác các tính chất từ tính của nguyên tử hydro trong nước. khi được đặt trong một trường từ trường mạnh và tiếp xúc với các xung sóng radio, những nguyên tử này phát ra tín hiệu được tái tạo lại thành các hình ảnh chi tiết. Đối với nghiên cứu về BCI, hai phương pháp MRI chính được dùng: chụp cộng hưởng từ và chức năng MRI. MRI tạo ra các chi tiết tĩnh điện tử, trong khi MRI (RI) thu thập những thay đổi năng động trong máu kết nối với hoạt động thần kinh.

Chụp cộng hưởng từ hàm số: Công cụ khen ngợi

Chụp cộng hưởng từ cấu trúc cho thấy cấu trúc của não — chất xám, vật chất trắng và các đường dẫn dịch não. Điều này rất quan trọng để thiết kế các đường thẳng chụp cắt lớp có thể gây ra các chất gây cháy đặc trưng hoặc gyri. Tương phản với các tín hiệu BLD (phụ thuộc vào oxy- oxy-gen), mà tăng lên trong các vùng não hoạt động.

Vai trò của MRI trong quá trình phát triển BCI

Hệ thống BRI phụ thuộc vào kiến thức chính xác về khu vực não tạo ra các tín hiệu cần được giải mã. MRI trực tiếp thông báo quá trình này bằng cách lập bản đồ các mối tương quan giữa mục đích và hành động. phần này khám phá cấu trúc và chức năng của MRI đóng góp như thế nào để thiết kế và tối ưu hóa hệ thống.

Hoạt động não bộ với FMRI

Chụp cộng hưởng từ hàm cho phép các nhà nghiên cứu quan sát hoạt động của não trong khi đối tượng thực hiện các nhiệm vụ — chẳng hạn như tưởng tượng di chuyển tay hay nói một từ. Bằng cách xác định vùng nào luôn hoạt động, các nhà phát triển BCI có thể chọn các vị trí tối ưu điện tử hay các giao thức đào tạo. Chẳng hạn, các nghiên cứu về fMRI đã địa phương hoá vỏ não vận động và vận động phụ để di chuyển hình ảnh màn hình BCI, và các hình ảnh trái cho hệ thống định vị giọng nói- DC. Hướng dẫn này giảm đáng kể các thử nghiệm và phòng chống khủng bố trong suốt năm DC.

MRI cấu trúc cho BCIs cá nhân

Mỗi bộ não có một bộ phận giải phẫu đặc biệt. MRI cấu trúc cung cấp sơ đồ đường riêng cần thiết để sắp xếp phần cứng BCI — như điện cực hoặc tối ưu — với các cột mốc vỏ não của người dùng. Tính chất cá nhân này cải thiện chất lượng và tiện nghi người dùng. Nó cũng cho phép mô hình toán học dự đoán cách hoạt động của một người được cho trước. Nghiên cứu cho thấy việc kết hợp dữ liệu MRI thành thuật toán BCI tăng độ chính xác lên 15% trong một số tác vụ hình ảnh động cơ.

Dùng MRI để tăng tiến khóa

Tiến triển gần đây trong công nghệ MRI đã tăng tốc nghiên cứu về BCI trong ba lĩnh vực chính: nhắm vào chính xác, phản hồi thời gian thực, và kết hợp với học máy.

Mục tiêu thần kinh cải thiện

Chụp cộng hưởng từ cấu trúc cao — đặc biệt là 7 Tesla và ở trên — có thể giải quyết cột hình xoắn và tiểu cầu chỉ cho ứng dụng BCI. Kết quả là các nhà nghiên cứu cần ít thử nghiệm hơn để tập luyện và vận hành với độ bền hơn.

FMRI thời gian thực cho việc hỗ trợ ảoCI

fMRI (rtfMRI) cho phép những người tham gia nhìn thấy hoạt động não của họ như nó xảy ra. Điều này được dùng để dạy người ta tự mô phỏng các vùng như amygdala hoặc não bộ trước, tạo ra một vỏ não đóng kín có thể điều chỉnh trạng thái cảm xúc hay nhận thức. Gần đây, hệ thống rtfMRI và điện não đồ tổng hợp cả hai chiều cao (fRRI) và độ phân giải cao (EG), cung cấp độ phân giải cao nhất của cả hai thế giới để kiểm soát BCI.

Hợp nhất với việc học hỏi máy

Dữ liệu MRI tạo ra các tính năng không gian cao. Mô hình máy học tập đặc biệt là mạng hình ảnh tiến hóa sâu (có thể học các mô hình tương quan với hoạt động fMRI voxel với kết quả đã định. Lấy thí dụ, các nhà nghiên cứu tại [FLT: 0]. Phương pháp này giảm nhu cầu ghi âm thần kinh tự nhiên (FLT:1) [FLT: 1) [mà mô hình chuyển đổi dựa trên toàn bộ trí nhớ có thể giải mã các câu với 40% độ chính xác của từ vựng hạn chế. Cách tiếp cận này giảm nhu cầu thu âm cho phép ghi chú vào trong khi duy trì hiệu suất tốt.

Những thử thách và giới hạn

Mặc dù có điểm mạnh, MRI có những giới hạn cần phải được xác định để triển khai thiết thực.

Những lời khuyên về độ phân giải

Chụp cộng hưởng từ hàm chụp ảnh, mà đỉnh 4–6 giây sau khi bắn thần kinh. Nó chậm hơn nhiều so với động cơ kiểu mili giây của điện não đồ hoặc các thuật toán tân tiến. Đối với ứng dụng BCI yêu cầu điều khiển nhanh chóng — chẳng hạn như di chuyển con trỏ hay tổng hợp giọng nói trong thời gian thực — sự tắc nghẽn này là một sự chậm có ý nghĩa. Các nhà nghiên cứu nâng cấp chức năng này bằng cách kết hợp fMRI với các biến đổi nhanh hơn hoặc bằng cách sử dụng các thuật toán nâng cấp thần kinh nhỏ hơn từ tín hiệu chuyển động chậm của máy tính.

Khả năng truy cập và chi phí

Hệ thống MRI mặt đất cao rất đắt tiền và cần thiết phòng được bảo vệ, làm mát lỏng và điều khiển các công nghệ chuyên biệt. phần lớn các thiết bị nghiên cứu của BCI không thể đủ khả năng để trang bị hệ thống MRI có thể sử dụng được. hệ thống MRI ở vùng thấp đang nổi lên nhưng cung cấp độ phân giải không gian thấp hơn. điều này giới hạn các phương pháp MRI để làm lạnh thiết lập lâm sàng hoặc nhà. tuy nhiên, khi công nghệ MRI trở nên bền hơn và giá rẻ hơn, những rào cản này được mong đợi sẽ giảm đi.

Hướng tương lai

Công nghệ MRI tiếp tục tiến hóa, mở ra những khả năng mới cho nghiên cứu và ứng dụng.

MRI trường siêu cao (Chuyến bay 7 Tesla)

Các máy quét hoạt động ở 7T hoặc 9.4T cung cấp độ phân giải bán kính và độ nhạy tăng cường cho tín hiệu BPL. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu hoá đồ thị hoạt động ở vùng nhỏ, chức năng khác biệt — như hạt thông khí giữa người (VIM) để điều khiển rung động, hoặc các cột riêng lẻ trong vỏ não thị giác để dò tìm đồ vật thể giả. FCRI siêu cao cũng giảm tín hiệu thả ra ở các vùng quỹ đạo và thời gian, cho phép BCI cho phép cảm xúc và bộ nhớ.

Hệ thống nhập dạng

Kết hợp MRI với các phương pháp khác — như phương pháp phân tích điện tử vị trí của mỗi người. Chẳng hạn, ảnh chụp não đồ điện tử (EG), kết hợp MRI gần như phân tích quang phổ (fNIRS) — tính ưu tiên về ưu điểm của mỗi. Chụp cắt lớp, chẳng hạn, có thể đo lường sự trao đổi chất và động lực học, cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về các trạng thái não thích hợp với BC. 2024 trong [FTTT: 0] nghiên cứu [FMEP] [T-RI], mà hiện nay đã được cải thiện bởi 22 hạn chế của động cơ BRI, so với 22 hạn chế của giao diện viên giao diện y tế.

BCIs - dân tộc kế tiếp

Khi dữ liệu MRI tích lũy, nó sẽ nạp năng lượng cho não bộ quy mô lớn để phục vụ như tiền sử cho mỗi cá nhân cân nhắc BCI. Máy học các mô hình đã được đào tạo trước khi chụp cắt lớp hàng ngàn fMRI có thể giảm thời gian huấn luyện cho một người dùng mới BCI, từ giờ này sang phút khác. Hơn nữa, hệ thống kết hợp các hệ thống điều chỉnh thần kinh khép kín kết hợp fRI thời gian thực với sóng siêu âm tập trung hoặc quang phổ được khám phá để tiến hóa các phương pháp trị chứng tê liệt, đột quỵ và rối loạn tâm thần kinh.

Kết luận

Công nghệ MRI không chỉ là công cụ để hình ảnh hóa não — nó còn là một công cụ hoạt động hoạt động của nghiên cứu giao diện máy tính não bộ. Từ việc lập bản đồ hoạt động của fMRI để hướng dẫn giao diện cá nhân với MRI cấu trúc, nó cung cấp sự chính xác không gian mà BCI yêu cầu. Trong khi độ phân giải thời gian và chi phí vẫn còn lại, tiếp tục tiến bộ trong hệ thống hình ảnh siêu cao, và máy học tập kết hợp để vượt qua những chướng ngại này. Như một kết quả, MRI sẽ tiếp tục đóng vai trò trung tâm trong việc phát triển không xâm nhập, có hiệu quả cao và phục hồi chức năng và tự động chức năng của người có chức năng của hệ thần kinh.

Để đọc thêm, Trung tâm kỹ thuật sinh học [NCBI] cung cấp một tổng quát các nguyên tắc FMRI, và )IEE Transions on Bioical Techical đều đặn xuất bản nghiên cứu về hệ thống BCI.