Megjelent: 2025. február 16 -án / Frissítés: 2025. február 16. - Szerző: Konrad Wolfenstein
Gondolatok olvasása és AI: Nem invazív agyszöveg dekódolás és érzékelők a Meta Ai-kép mély tanulási architektúráinak: xpert.digital
Az emberi gépek interakciójának jövője az agyi jelek, mint a kommunikáció kulcsa
Az agyszöveg dekódolásának technológiái: összehasonlítás a nem invazív és invazív megközelítések között
A gondolatok szöveggé történő átalakításának képessége az ember-számítógép interakciójának forradalmi előrelépését jelenti, és elősegíti annak a lehetőségét, hogy alapvetően javítsák a kommunikációs károsodásokban szenvedő emberek életminőségét. Mind a meta AI, mind az invazív elektrokortikográfia (ECOG) nem invazív Brain2Qwerty technológiája célja ennek a célnak a elérése azáltal, hogy közvetlenül az agyi jelekből dekódolják a nyelvi szándékokat. Bár mindkét technológia ugyanazt az átfogó célt hajtja végre, alapvetően különböznek megközelítésükben, erősségeikben és gyengeségeikben. Ez az átfogó összehasonlítás megvilágítja a nem invazív módszer döntő előnyeit anélkül, hogy csökkentené az invazív eljárások szerepét és előnyeit.
Biztonsági profil és klinikai kockázatok: döntő különbség
A nem invazív és invazív agyi számítógépes interfészek (BCIS) közötti legsúlyosabb különbség az Ön biztonsági profiljában és a kapcsolódó klinikai kockázatokban rejlik. Ez a szempont központi jelentőségű, mivel jelentősen befolyásolja ezen technológiák hozzáférhetőségét, alkalmazhatóságát és hosszú távú elfogadását.
Az idegsebészeti szövődmények elkerülése: A nem invazivitás tagadhatatlan előnye
Az elektrokortikográfia (ECOG) olyan idegsebészeti eljárást igényel, amelyben az elektróda tömböket közvetlenül az agy felületére ültetik be, a Dura Mater (a külső agyi bőr) alatt. Ez a beavatkozás, bár a speciális központokban rutinszerűen végeznek, velejáró kockázatokat hordoz. A statisztikák azt mutatják, hogy az ilyen beavatkozások esetén a súlyos szövődmények esetében 2-5 % kockázatot jelent. Ezek a szövődmények széles körű tartományt tartalmazhatnak, beleértve:
Intrakraniális vérzés
A koponyán belüli vérzést, például a szubduralis hematómákat (a Dura Mater és Arachnoid közötti vér felhalmozódása) vagy az intracerebrális vérzés (közvetlenül az agyszövetben vérzés), maga a műtét vagy az elektródok jelenléte okozhatja. Ezek a vérzés megnövekedett agyi nyomást, neurológiai hiányokat és súlyos esetekben is halálig vezethet.
Fertőzések
Minden műtéti beavatkozás a fertőzés kockázatát jelentette. Az ECOG implantációban sebfertőzések, meningitis vagy agyszövet (encephalitis) fordulhat elő. Az ilyen fertőzések gyakran agresszív antibiotikum -terápiát igényelnek, és ritkán tartós neurológiai károsodást okozhat.
Neurológiai kudarcok
Noha az ECOG implantáció célja a neurológiai funkciók javítása, fennáll annak a veszélye, hogy maga az intervenció vagy az elektródok elhelyezése új neurológiai hiányokhoz vezet. Ezek a gyengeség, az érzékenység elvesztése, a nyelvi rendellenességek, a rohamok vagy a kognitív károsodások formájában nyilvánulhatnak meg. Bizonyos esetekben ezek a kudarcok ideiglenesek lehetnek, de más esetekben véglegesen megmaradhatnak.
Anaesthesite -hez kapcsolódó szövődmények
Az ECOG implantáció általában általános érzéstelenítést igényel, amely a saját kockázatainak, ideértve az allergiás reakciókat, a légzési problémákat és a kardiovaszkuláris szövődményeket is társítja.
Ezzel szemben a Meta AI MEG/EEG-alapú megközelítése teljesen kiküszöböli ezeket a kockázatokat. Ezzel a nem invazív módszerrel az érzékelőket külsőleg rögzítik a fejbőrre, hasonlóan a hagyományos EEG-vizsgálathoz. Nincs szükség műtéti beavatkozásra, és a fent említett összes szövődmény kiküszöbölhető. A Brain2Qwerty rendszerrel végzett klinikai vizsgálatok, amelyeket 35 alanyon végeztek, nem volt mellékhatása a terápiára. Ez aláhúzza a nem invazív módszerek kiváló biztonsági profilját.
Hosszú távú stabilitási és hardverhiba: előnye a krónikus alkalmazásoknak
A klinikai alkalmazhatóság egy másik fontos szempontja a rendszerek hosszú távú stabilitása és a hardver meghibásodásának kockázata. Az ECOG elektródák esetében fennáll annak a veszélye, hogy a szöveti szülés vagy az elektromos lebomlás révén az idő múlásával elveszíti a funkcionalitást. A tanulmányok azt mutatják, hogy az ECOG elektródák élettartama körülbelül 2-5 év lehet. Ezen idő után elektródák cseréjére lehet szükség, ami újabb műtéti beavatkozást és a kapcsolódó kockázatokat von maga után. Ezenkívül mindig van a hirtelen hardverhiba lehetősége, amely hirtelen megszüntetheti a rendszer funkcionalitását.
A nem invazív rendszerek, amint azt a Meta AI fejlesztette ki, egyértelmű előnyt kínál e tekintetben. Mivel az érzékelők külsőleg vannak rögzítve, nem ugyanazok a biológiai bányászati folyamatoknak vannak kitéve, mint a beültetett elektródák. Elvileg a nem invazív rendszerek korlátlan karbantartási ciklust kínálnak. Az alkatrészek szükség esetén cserélhetők vagy frissíthetők anélkül, hogy invazív eljárás szükséges. Ez a hosszú távú stabilitás különösen fontos a krónikus alkalmazásokhoz, különösen a zárolt szindrómás vagy más krónikus bénulásban szenvedő betegek esetében, amelyek állandó kommunikációs megoldásra támaszkodnak. Az ismételt műtéti beavatkozások szükségessége és a hardver kudarc kockázata jelentősen rontja e betegek életminőségét, és korlátozná az invazív rendszerek elfogadását a hosszú távú alkalmazásokhoz.
A jelminőség és a dekódolási teljesítmény: differenciált összehasonlítás
Noha a biztonság a nem invazív módszerek tagadhatatlan előnye, a jelminőség és az ebből fakadó dekódolási teljesítmény egy összetettebb terület, amelyben mind az invazív, mind a nem invazív megközelítések vannak erősségeivel és gyengeségeivel.
Térbeli időbeli felbontás összehasonlításban: Precision vs. nem invazivitás
Az ECOG rendszerek, amelyekben az elektródokat közvetlenül az agykéregre helyezik, kiemelkedő térbeli és időbeli felbontást kínálnak. Az ECOG térbeli felbontása általában 1-2 milliméter tartományban van, ami azt jelenti, hogy az agy nagyon kicsi és specifikus területeiről képesek megragadni az idegi aktivitást. Az időbeli felbontás szintén kiváló, és körülbelül 1 milliszekundum, ami azt jelenti, hogy az ECOG rendszerek pontosan rendkívül gyors neurális eseményeket tudnak rögzíteni. Ez a nagy felbontás lehetővé teszi az ECOG rendszerek számára, hogy a klinikailag validált karakter hibaarány (CER) kevesebb, mint 5%-ot érjenek el. Ez azt jelenti, hogy az ECOG-alapú BCI-vel generált 100 karakter közül kevesebb, mint 5 hiba. Ez a nagy pontosság döntő jelentőségű a hatékony és folyékony kommunikáció szempontjából.
A Brain2Qwerty, a Meta AI nem invazív rendszere, jelenleg 19–32%-os hibákat ér el a mágnesesocephalográfiával (MEG). Noha ez magasabb a hibaarány az ECOG-hoz képest, fontos hangsúlyozni, hogy ezeket az értékeket nem invazív módszerrel érik el, amely nem tartalmaz műtéti kockázatokat. A Meg térbeli felbontása 2-3 milliméter tartományban van, ami valamivel alacsonyabb, mint az ECOG -nál, de még mindig elegendő a releváns neurális jelek rögzítéséhez. A MEG időbeli felbontása szintén nagyon jó, és ezredmásodperces tartományban van.
A Meta AI azonban jelentős előrelépést tett a nem invazív rendszerek jelminőségének és dekódolásának javítása érdekében. Ezek az előrelépés három alapvető innováción alapul:
CNN transzformátor hibrid architektúra
Ez a fejlett architektúra egyesíti a konvolúciós neurális hálózatok (CNNS) és a transzformátor hálózatok erősségeit. A CNN -k különösen hatékonyak a térbeli tulajdonságok extrahálásában az idegsejtek komplex mintáiból, amelyeket MEG és EEG rögzít. A helyi mintákat és a térbeli kapcsolatokat felismerheti a nyelvi szándékok dekódolásához releváns adatokban. A transzformátorhálózatok viszont kiválóak a tanulásban és a nyelvi környezet használatában. A szavak és a mondatok közötti kapcsolatokat nagy távolságokon keresztül modellezheti, és ezáltal javíthatja a nyelvi szándékok előrejelzését a kontextus alapján. E két architektúra kombinációja hibrid modellben lehetővé teszi a térbeli jellemzők és a nyelvi környezet hatékony felhasználását a dekódolás pontosságának növelése érdekében.
WAV2VEC integráció
A WAV2VEC, a nyelvi reprezentációk önmagában monitorált tanulási modelljének integrációja egy másik fontos előrelépést jelent. A WAV2VEC integrálásával az agy2QWerty rendszerbe, az idegsejtek összehasonlíthatók ezekkel az előregyártott nyelvi reprezentációkkal. Ez lehetővé teszi a rendszer számára, hogy hatékonyabban megtanulja a neuronális aktivitás és a nyelvi minták kapcsolatát, és javítsa a dekódolási pontosságot. Az önmonitorált tanulás különösen értékes, mivel csökkenti a nagy mennyiségű címkézett edzési adatok szükségességét, amelyeket az idegtudományban gyakran nehéz megszerezni.
Többérzékelő fúzió
A Brain2Qwerty szinergiahatásokat alkalmaz a MEG és a magas szoros elektroencephalogram (HD-EEG) fúziójával. A MEG és az EEG komplementer neurofiziológiai mérési technikák. A MEG méri a mágneses mezőket, amelyeket neurális aktivitás generál, míg az EEG a fejbőr elektromos potenciálját méri. A Meg jobb térbeli felbontása van, és kevésbé hajlamos a koponyán keresztüli tárgyakra, míg az EEG olcsóbb és hordozható. A MEG és a HD-EEG adatok rögzítésével, valamint az egyesülésükkel a Brain2Qwerty rendszer felhasználhatja mind a modalitások előnyeit, és tovább javíthatja a jelminőséget és a dekódolási teljesítményt. A HD-EEG rendszerek, amelyek akár 256 csatornával rendelkeznek, lehetővé teszik az elektromos aktivitás részletesebb rögzítését a fejbőrön, és kiegészítik a MEG térbeli pontosságát.
Kognitív dekódolási mélység: A motoros képességeken túl
A nem invazív rendszerek, például a Brain2Qwerty fő előnye abban rejlik, hogy képes túlmutatni a motoros kéreg aktivitásának tiszta mérésén és a magasabb nyelvi folyamatok rögzítéséhez. Az ECOG, amelyet különösen a motoros területeken helyeznek el, elsősorban a nyelv motoros változatához kapcsolódó tevékenységeket mérik, például a beszédizmok mozgását. A Brain2Qwerty viszont a Meg és az EEG használatával az aktivitást más agyi területeken is fel lehet venni, amelyek részt vesznek a bonyolultabb nyelvi folyamatokban, például:
A vitorlázók gépelésének korrekciója szemantikai előrejelzéssel
A Brain2Qwerty szemantikai előrejelzések alkalmazásával képes kijavítani a hibákat. A rendszer elemzi a beírt szavak és mondatok kontextusát, és felismeri és helyesen javítja a hibákat. Ez jelentősen javítja a kommunikáció folyadékát és pontosságát. Ez a szemantikai előrejelzési képesség azt sugallja, hogy a rendszer nemcsak a motoros szándékokat dekódolja, hanem a nyelv szemantikai tartalmának bizonyos megértését is kidolgozta.
A teljes mondatok újjáépítése az edzéskészleten kívül
A Brain2Qwerty figyelemre méltó tulajdonsága a teljes mondatok rekonstruálásának képessége, még akkor is, ha ezeket a mondatokat nem vették figyelembe az eredeti edzési adatkészletbe. Ez jelzi a rendszer általánosítási képességét, amely túlmutat a minták puszta memorizálásán. Úgy tűnik, hogy a rendszer képes megtanulni az alapvető nyelvi struktúrákat és szabályokat, és alkalmazni azokat új és ismeretlen mondatokra. Ez egy fontos lépés a természetes és rugalmasabb agyszöveg -interfészek felé.
Az absztrakt nyelvi szándékok észlelése
Az első vizsgálatokban a Brain2Qwerty 40% -os pontosságot mutatott az absztrakt nyelvi szándékok kimutatásában a nem tapasztalt alanyokban. Az absztrakt nyelvi szándékok az átfogó kommunikációs szándékhoz kapcsolódnak, amely egy nyilatkozat mögött áll, például: "Szeretnék feltenni egy kérdést", "Meg akarom fejezni a véleményem" vagy "szeretnék egy történetet mondani". Az ilyen absztrakt szándékok felismerésének képessége azt jelzi, hogy a nem invazív BCI-k képesek lehetnek dekódolni nemcsak a jövőben, hanem a felhasználó átfogó kommunikációs szándékának megértésére is. Ez megteheti az alapot a természetes és párbeszédpanzusabb ember-számítógép interakciókhoz.
Fontos megjegyezni, hogy a nem invazív rendszerek dekódolási teljesítménye még nem érte el az invazív ECOG rendszerek szintjét. Az ECOG a dekódolás pontossága és sebessége szempontjából jobb. Azonban a nem invazív jelfeldolgozás és a mély tanulás terén elért haladás folyamatosan lezárja ezt a rést.
Méretezés és az alkalmazás tartománya: hozzáférhetőség és költséghatékonyság
A biztonság és a teljesítmény dekódolása mellett a méretezhetőség és az alkalmazás szélessége döntő szerepet játszik az agy-szöveges dekódolási technológiák széles körű elfogadásában és társadalmi előnyeiben. Ezen a területen a nem invazív rendszerek jelentős előnyöket mutatnak az invazív módszerekkel szemben.
Költséghatékonyság és akadálymentesség: Csökkentse az akadályokat
A technológiák méretezhetőségét és hozzáférhetőségét befolyásoló alapvető tényező a költségek. A műtéti beavatkozás, a speciális orvostechnikai eszközök és a magasan képzett személyzet igénye miatt az ECOG rendszerek jelentős költségekkel járnak. Az ECOG rendszer teljes költsége, beleértve a beültetést és a hosszú távú megfigyelést, körülbelül 250 000 euró lehet. Ezek a magas költségek miatt az ECOG rendszerek megfizethetetlenné teszik a szélességi tömeget, és korlátozhatják alkalmazását a speciális egészségügyi központokba.
Ezzel szemben a Meta AI és a MEG-alapú Brain2Qwerty-vel történő Meta AI szignifikánsan alacsonyabb költségeket céloz meg. A nem invazív érzékelők használatával és a MEG-eszközök sorozat előállításának lehetőségével a cél az, hogy az eszközönkénti költségeket kevesebb, mint 50 000 euróra csökkentse. Ez a jelentős költségkülönbség a nem invazív BCI-k számára hozzáférhetővé tenné sokkal nagyobb számú ember számára. Ezenkívül nem szükség van speciális idegsebészeti központokra nem invazív rendszerek esetén. A kérelmet az orvosi létesítmények szélesebb körében és akár az otthoni környezetben is lehet elvégezni. Ez egy döntő tényező a vidéki régiók gondozásában és a világ minden tájáról származó emberek számára e technológiához való egyenlő hozzáférés garanciájának. Az alacsonyabb költségek és a nem invazív rendszerek nagyobb hozzáférhetősége képes arra, hogy az agyi szöveg dekódolási technológiáját speciális és drága kezelésből szélesebb és olcsóbb megoldássá tegye.
Adaptív általánosíthatóság: Testreszabás és szabványosítás
A méretezhetőség másik aspektusa a rendszerek alkalmazkodóképességének és általánosíthatóságának kérdése. Az ECOG modellek általában minden beteg számára egyedi kalibrálást igényelnek. Ennek oka az, hogy az ECOG elektródák által rögzített idegsejtek nagymértékben függnek az agy egyedi anatómiájától, az elektródok elhelyezésétől és más beteg-specifikus tényezőktől. Az egyéni kalibrálás időigényes lehet, és betegenként akár 40 órás edzést is igénybe vehet. Ez a kalibrációs erőfeszítés jelentős akadályt jelent az ECOG rendszerek széles körű használatához.
A Brain2Qwerty egy másik megközelítést követ, és az átviteli tanulást használja, hogy csökkentse a bonyolult egyéni kalibrálás szükségességét. A rendszert a MEG/EEG Data nagy adatrekordon képzik, amelyet 169 ember gyűjtött össze. Ez az előre kidolgozott modell már kiterjedt ismereteket tartalmaz a neuronális jelek és a nyelvi szándékok közötti kapcsolatról. Az új alanyok esetében csak egy rövid beállítási fázisra van szükség, amely 2-5 órát kell alkalmazni a modell adaptálására az adott felhasználó egyedi sajátosságaihoz. Ez a rövid beállítási szakasz lehetővé teszi a maximális dekódolási teljesítmény 75% -át minimális erőfeszítéssel. A transzfer-tanulás használata lehetővé teszi a nem invazív rendszerek szignifikánsan gyorsabb és hatékonyabb üzembe helyezését, és így hozzájárul a méretezhetőséghez és az alkalmazás szélességéhez. Az előre képzett modell új felhasználóknak történő átadásának képessége a nem invazív BCI-k fő előnye, hogy széles körű alkalmazhatóságuk szempontjából.
Etikai és szabályozási szempontok: Adatvédelem és jóváhagyási csatornák
Az agy-szöveges dekódoló technológiák kidolgozása és alkalmazása fontos etikai és szabályozási kérdéseket vet fel, amelyeket alaposan figyelembe kell venni. Különbségek vannak az invazív és a nem invazív megközelítések között ezen a területen.
Adatvédelem korlátozott jel hozammal: A magánélet védelme
Az etikai szempont, amelyet a BCI -kkel kapcsolatban gyakran megvitatnak, az adatvédelem és a gondolkodás manipulációjának lehetősége. Az invazív ECOG rendszerek, amelyek lehetővé teszik az agyi aktivitáshoz való közvetlen hozzáférést, potenciálisan nagyobb kockázatot jelentenek az agyi adatok visszaélésének. Elvileg az ECOG rendszerek nemcsak a nyelvi szándékok dekódolására, hanem más kognitív folyamatok rögzítésére és a gondolatok manipulálására is zárt hurok stimulációval is felhasználhatók. Noha a jelenlegi technológia még mindig messze van az ilyen forgatókönyvektől, fontos, hogy figyelemmel kísérje ezeket a lehetséges kockázatokat és kidolgozza a megfelelő védő intézkedéseket.
A Brain2Qwerty és más nem invazív rendszerek a passzív rögzítési motor szándékjelekre korlátozódnak. Az architektúrát úgy tervezték, hogy automatikusan kiszűrje a nem nyelvi aktivitási mintákat. A MEG és az EEG által a fejbőr által elkapott és a zajos jelek technikailag igényessé teszik, részletes kognitív információkat kinyerve, vagy akár a gondolatok manipulálására. A nem invazív módszerek "korlátozott jelhozamát" a magánélet védelmének oly módon lehet tekinteni. Fontos azonban hangsúlyozni, hogy a nem invazív BCI-k etikai kérdéseket is felvetnek, különös tekintettel az adatvédelemre, a tisztázás utáni beleegyezésre és a technológia esetleges visszaélésére. Alapvető fontosságú az etikai iránymutatások és a szabályozási keretfeltételek kidolgozása, amelyek biztosítják az összes típusú BCI felelősségteljes használatát.
Az orvostechnikai eszközök jóváhagyási útja: Gyorsabban használható
Az orvostechnikai eszközök jóváhagyásának szabályozási módja egy másik fontos tényező, amely befolyásolja az új technológiák beépítésének sebességét a klinikai gyakorlatba. Az invazív ECOG rendszereket általában magas kockázatú orvostechnikai eszközöknek minősítik, mivel műtéti beavatkozást igényelnek, és potenciálisan súlyos szövődményeket okozhatnak. Ezért az ECOG-rendszerek jóváhagyásához kidolgozott III. Fázisú vizsgálatokra van szükség, hosszú távú biztonsági adatokkal. Ez a jóváhagyási folyamat több évig tarthat, és jelentős erőforrásokat igényelhet.
A nem invazív rendszerek viszont potenciálisan gyorsabb felvételi útjuk van. Az Egyesült Államokban a meglévő EEG/MEG eszközökre épülő nem invazív rendszereket az Élelmiszer- és Gyógyszerügynökség (FDA) 510 (k) folyamatával lehet jóváhagyni. Az 510 (k) folyamat egyszerűsített felvételi út az orvostechnikai eszközök számára, amelyek "lényegében egyenértékűek" a már jóváhagyott termékeknél. Ez a gyorsabb felvételi út lehetővé teheti a nem invazív agyi szöveges dekódolási technológiák számára, hogy a klinikai alkalmazás gyorsabbá váljon, és a betegek számára korábban is javuljon. Fontos azonban hangsúlyozni, hogy még a nem invazív rendszerek esetében is a jóváhagyáshoz szükséges biztonság és hatékonyság szigorú bizonyítékára van szükség. A BCIS szabályozási kerete fejlődő terület, és fontos, hogy a szabályozó hatóságok, a tudósok és az iparág együtt dolgoznak egyértelmű és megfelelő jóváhagyási csatornák kidolgozásában, az innováció előmozdításában és ugyanakkor biztosítsák a betegek biztonságát.
A nem invazív megközelítés korlátai: A műszaki kihívások továbbra is fennállnak
A nem invazív agyi szöveges dekódoló rendszerek számos előnye ellenére fontos, hogy felismerjük a meglévő műszaki akadályokat és korlátokat. Ezeket a kihívásokat meg kell oldani a nem invazív BCI-k teljes potenciáljának kiaknázása érdekében.
Valódi -időkaterencia
A Brain2Qwerty és más nem invazív rendszerek jelenleg nagyobb késéssel bírnak a dekódolásban, mint az invazív ECOG rendszerek. A Brain2Qwerty csak a mondat vége után dekódolja a nyelvi szándékokat, ami kb. 5 másodperc késleltetést eredményez. Összehasonlításképpen, az ECOG rendszerek szignifikánsan alacsonyabb késleltetést érnek el mintegy 200 milliszekundum, ami szinte valós idejű kommunikációt tesz lehetővé. A nem invazív rendszerek nagyobb késleltetése a bonyolultabb jelfeldolgozásnak, valamint a gyengébb és több fagyasztottabb jelzésnek kell lennie. A késés csökkentése fontos cél a nem invazív BCI-k továbbfejlesztéséhez, hogy több folyadékot és természetesebb kommunikációt lehessen lehetővé tenni.
Mozgási tárgyak
A MEG rendszerek nagyon érzékenyek a mozgási tárgyakra. Még a kisebb fejmozgások is jelentősen megzavarhatják a méréseket és befolyásolhatják a jelminőséget. Ezért a MEG-alapú adatgyűjtés általában rögzített fejpozíciót igényel, amely korlátozza a mobil alkalmazásokat. Míg az EEG kevésbé hajlamos a mozgási tárgyakra, az izommozgások és más tárgyak szintén befolyásolhatják a jelminőséget. A robusztus algoritmusok kidolgozása a tárgyak elnyomására, valamint a hordozható és mozgó toleráns Meg- és EEG rendszerek fejlesztése fontos kutatási területek a nem invazív BCI-k alkalmazásszélességének kibővítésére.
Beteg -kompatibilitás
A nem invazív rendszerek, amelyek a TIP-intermedáló jelek dekódolásán alapulnak, (AS) elérhetik a határértékeket az erősen atrofikus motorkerékpárokkal rendelkező betegeknél, például az amyotrophikus laterális szklerózis késői szakaszában. Ilyen esetekben a motoros szándékon alapuló dekódolás kudarcot vallhat, mivel a tipmozgásokhoz kapcsolódó neuronális jelek túl gyengék vagy már nem. Ezeknek a betegcsoportokhoz alternatív nem invazív megközelítésekre lehet szükség, amelyek például a kognitív nyelvi folyamatok dekódolásán vagy más módszereken, például a szemvezérlésen alapulnak. Ezenkívül fontos figyelembe venni az agyi aktivitás egyéni különbségeit és a jelminőség változékonyságát a különböző emberek között annak érdekében, hogy a nem invazív BCI-k hozzáférhetővé váljanak a tágabb betegpopuláció számára.
Kiegészítő szerepek a neuroprostanikában: Egyidejűleg és konvergencia
A meglévő műszaki kihívások és az invazív ECOG rendszerek kiváló pontossága ellenére a Meta AI és más kutatók nem invazív megközelítése forradalmasítja a korai beavatkozást a neuroprosteticus területén. A nem invazív BCI-k azt az előnyt kínálják, hogy alacsony kockázatúak, és egy betegség kezdetén használhatók, például. Korai szakaszban felajánlhatják a kommunikációs nehézségek kezdetét, és ezáltal javíthatják életminőségüket és a társadalmi életben való részvételt egy korai szakaszban.
Egyelőre az ECOG rendszerek pótolhatatlanok maradnak a nagy pontosságú alkalmazásokhoz teljesen megbénult betegeknél, különösen a zárolt szindrómában, amelyben a maximális dekódolási pontosság és a valós idejű kommunikáció döntő jelentőségű. Ennek a betegcsoportnak az invazív BCI -k potenciális előnyei igazolják a magasabb kockázatokat és költségeket.
Az agyi számítógépes interfészek jövője a két technológia közötti konvergenciában lehet. A hibrid rendszerek, amelyek kombinálják a nem invazív és invazív megközelítések előnyeit, a neuroprostanika új korszakát hirdethetik. Egy ilyen hibrid megközelítés például olyan epidurális mikroelektródákat is használhat, amelyek kevésbé invazívak, mint az ECOG elektródák, de továbbra is magasabb jelminőséget kínálnak, mint a nem invazív érzékelők. A jelfeldolgozáshoz és a dekódoláshoz szükséges fejlett AI algoritmusokkal kombinálva az ilyen hibrid rendszerek megszüntethetik az invazivitás és a pontosság közötti különbséget, és lehetővé teszik az alkalmazások szélesebb körét. A nem invazív és invazív agyszöveg-dekódoló technológiák folyamatos továbbfejlesztése, valamint a hibrid megközelítések kutatása egy olyan jövőt ígér, amelyben a kommunikációs sérüléssel rendelkező emberek rendelkezésre állnak a hatékony, biztonságos és hozzáférhető kommunikációs megoldásokhoz.
Alkalmas:
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.