现代脑-计算机接口中多尺度神经信号分析的重要性

大脑-计算机接口(BCI)具有恢复严重神经功能障碍个体的交流和运动的潜力,使这些系统更加直观和可靠的关键在于在不同尺度上解码高度忠诚的神经信号的能力。 多尺度神经信号分析以宽度和细度的时间和空间分辨率来检查大脑活动,捕捉神经动力学的全富,这种方法已经成为现代BCI研究的基石,导致解码精度、假体控制和用户适应性得到提高。

多尺度神经信号分析的基础

神经活动表现在多个尺度上。在宏观层面,电脑学(EEG)和地方场潜力(LFP)捕捉到协调的人口活动,而在微观层面,单个神经元的振荡活动提供了精确的时间信息。多尺度分析利用数学技术从每个尺度中提取相关特征来整合这些不同的观点。最常用的工具包括波列变换,将信号分解为时间频率组件,以及多尺度的演化方法,以不同分辨率量化信号复杂性。通过将来自LFP、突升和场潜力的信息结合起来,研究人员可以构建一个更完整的图,说明运动意图、感知和认知的神经过程。

空间维度同样重要. 高密度微电极阵列可以记录从上百个通道到上千个通道,在几毫米范围内取样神经群。这些记录与计算模型相结合,计算出体积传导和空间滤波,使科学家能够从不同的皮质柱或层中解析活动。这种多尺度的空间信息对于提高解码算法的准确性至关重要,特别是在试图推断皮质信号的复杂运动或语音时。

技术和算法最近的突破

近年来,用于多尺度神经分析的硬件和软件都取得了显著进步,这些发展促使BCI更接近临床和商业可行性。

高密度记录和计算预付款

高密度电极阵列的开发,如Neuropixels探测器,使得多个脑区域上数千个神经元的同步记录成为可能。这些探测器将多条断裂与密集的记录点结合起来,使研究人员能够以前所未有的空间分辨率与LFP同时捕获溢出的活动。所产生的数据流是巨大的,需要实时计算管道来处理带宽。在现场可编程门阵列(FPGA)和定制应用特定集成电路(ASICs)方面的进展,现在允许进行芯片预处理,包括悬浮分拣和特征提取,在信号到达解码阶段之前降低纬度。对于这类系统的全面概述,请参考在下一代神经界面上发表的 Natural Bio medical Engine 中的工作。

强化解码的机器学习

深神经网络已成为从多尺度神经数据中提取有意义的模式的标准工具. 共生神经网络(CNN)可以从电极网中学习空间特征,而经常性神经网络(RNN)和变压器处理跨越不同时尺度的时间依赖性. 例如,最近的一项研究显示一个变压器模型,利用高伽玛波段功率和突起类似事件的特征,从电子轨道信号中解码预期的语音,将多尺度输入器整合到单一端到端网络,提高了运动和语音BCI的解码性能,如IEE交易生物医学工程[所报道的那样,这些模型还可以随着时间的推移适应单个用户,学习每个人脑信号编码信息的独特方式.

脑-计算机接口和神经修复器方面的应用

多尺度神经分析的实际好处最明显地体现在其对BCIs和神经假肢的应用上,既能解码粗糙的运动意图,又能解码精细的运动调节,使得假肢更自然地控制.

汽车解码和假肢控制

传统的BCI往往依赖局部的场面潜在振幅调制来推断运动方向。 增加突起活动特征,多尺度方法不仅可以解码方向,还可以解码抓力、速度和个人手指运动。 非人类灵长类研究以及越来越多地在人类临床试验中使用内原阵列都证明了这一点。 例如,最近一个临床试验在 自然医学[ 中报告,四聚体参与者可以使用一个将多单位活动和LFP结合的系统控制一个具有多自由度的机器人臂。 然后,用力量传感器对假肢手的反馈来完善解码,从而创造了一个随着时间的推移改善性能的闭环。

感应反馈和闭环系统

多尺度分析对增强感官反馈也至关重要。 内质微刺激可以激发触觉感官, 但刺激参数必须适应用户的神经反应模式。 通过分析大脑在刺激过程中的多尺度活动,研究人员可以优化人工感觉的时机和强度。 例如,研究表明,提供与感官皮质自然突起率变化相匹配的刺激会导致更多的自然感觉。 这种闭路式方法得益于对激发潜力和持续神经节律的多尺度分析。关于这一主题的进一步解读见于[神经生理学杂志,其中研究人员详细介绍了使用多尺度的激发法来预测用户报告的感官质量。

认知和发言

移动控制之外,多尺度神经信号分析正在推进认知和语音BCIs。 从皮质信号中解码尝试的语音需要同时捕捉电话制作的广谱图和精细的时空结构。 包括高频LFP和突起活动在内的多尺度方法实现了高字率降低。斯坦福的吴策神经科学研究所最近的工作表明,多尺度方法可以实时解码神经活动的句子,甚至可以将词汇扩展至受约束的套数之外。 这对恢复与锁入综合症个体的通信有着深远的影响。

临床和翻译视角

从实验室到诊所的多尺度神经分析的翻译面临若干挑战,如:电子工程学等已有的录制技术是可移植的,但提供有限的空间分辨率. 内膜阵列提供高分辨率但需要侵入性手术. 多尺度分析可以通过从非侵入性信号中提取更多信息来部分弥补这一差距. 举例来说,通过将电子工程学与功能性近红外光谱学(fNIRS)相结合,一种多模式方法可以捕捉不同尺度的神经活动的互补方面. 这种混合系统已经在接受中风修复评估,有助于指导个性化神经调理. Neuromage:临床中的临床审查强调了多尺度的内膜措施如何能预测中风后的恢复轨迹,使更有针对性的疗法得以使用,此外,这些系统可以被部署在家使用,使患者能够使用闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭闭

未来方向

该领域正在朝着更大的机学融合方向发展,特别是自我监督和强化学习,以处理大量多尺度数据而无需人工特性工程。 未来BCI可能包含基于用户大脑状态的不断更新的适应模型,如注意力或疲劳。 便携性是另一个关键目标:完全植入式的、实时传输多尺度数据的无线系统正在开发中。 Neuralink 和 Synchron 等公司正在致力于这些设备,尽管批准和安全仍然是主要障碍。

伦理考虑也需要关注。 随着解码准确性提高,隐私、同意和滥用神经数据的可能性问题变得更加紧迫。 多尺度分析不仅可以揭示运动意图,还可以揭示认知状态或情绪反应,从而引发数据保护的重要问题。 领域必须积极主动地制定道德准则,以确保大脑计算机通信的进步对用户有利,同时又不损害其自主性。

简言之,多尺度神经信号分析的持续进展正在推动更自然、更有效的大脑计算机通信。 通过结合从多时空尺度的洞察力,研究人员正在设计界面,可以解码复杂的意图,提供现实的感知反馈,并适应个人用户。 随着技术的持续发展,这些系统将越来越多地从研究实验室转向临床实践,为恢复功能和改善神经病重症患者的生活质量提供新的途径。