출판 : 2025 년 2 월 16 일 / 업데이트 : 16. 2025 년 2 월 - 저자 : Konrad Wolfenstein
읽기 생각 및 AI : 메타 I- 이미지의 딥 러닝 아키텍처에 대한 비 침습적 뇌 텍스트 디코딩 및 센서 : Xpert.Digital
인간-기계 상호 작용의 미래는 이제 의사 소통의 열쇠로서 뇌 신호입니다.
뇌 텍스트 디코딩 기술 : 비 침습적 및 침습적 접근법의 비교
생각을 텍스트로 변환하는 능력은 인간-컴퓨터 상호 작용에서 혁신적인 진보를 나타내며 의사 소통 장애가있는 사람들의 삶의 질을 근본적으로 향상시킬 수있는 잠재력을 가질 수 있습니다. 메타 AI의 비 침습적 뇌 2Qwerty 기술과 침습성 감전학 (ECOG)은 뇌 신호에서 직접 언어 의도를 해독 함으로써이 목표를 달성하는 것을 목표로합니다. 두 기술 모두 동일한 가장 중요한 목표를 추구하지만, 접근, 강점 및 약점에서 근본적으로 다릅니다. 이 포괄적 인 비교는 침습적 절차의 역할과 이점을 줄이지 않고 비 침습적 방법의 결정적인 장점을 밝힙니다.
보안 프로파일 및 임상 위험 : 중요한 차이
비 침습적 및 침습성 뇌 컴퓨터 인터페이스 (BCI)의 가장 심각한 차이점은 보안 프로파일과 관련 임상 위험에 있습니다. 이러한 측면은 이러한 기술의 접근성, 적용 가능성 및 장기적인 수용에 크게 영향을 미치기 때문에 중심적입니다.
신경 외과 합병증 피하기 : 비 침습성의 부인할 수없는 이점
전기 코테이터 촬영 (ECOG)은 전극 어레이가 뇌 표면, 듀라 교제 (외부 뇌 피부) 아래에 직접 이식되는 신경 외과 절차를 필요로한다. 이 개입은 특수 센터에서 일상적으로 수행되었지만 고유 한 위험을 초래합니다. 통계에 따르면 이러한 중재로 심각한 합병증의 경우 2 ~ 5 %의 위험이 있습니다. 이러한 합병증에는 다음을 포함하여 광범위한 범위가 포함될 수 있습니다.
두개 내 출혈
두개골 내의 출혈, 예를 들어, 경막 아하 혈종 (듀라 마트와 아라크 노이드 사이의 혈액 축적) 또는 뇌내 출혈 (뇌 조직에서 직접 출혈)과 같은 수술 자체 또는 전극의 존재에 의해 야기 될 수있다. 이러한 출혈은 뇌 압력, 신경 학적 결함을 증가시킬 수 있으며 심지어 심지어 심지어 사망 할 수 있습니다.
감염
모든 외과 적 개입은 감염의 위험이 있습니다. ECOG 이식에서 상처 감염, 수막염 또는 뇌 조직 (뇌염)이 발생할 수 있습니다. 이러한 감염은 종종 공격적인 항생제 요법을 필요로하며, 드문 경우에는 영구적 인 신경 학적 손상을 초래할 수 있습니다.
신경 학적 실패
ECOG 이식의 목표는 신경 학적 기능을 향상시키는 것이지만, 중재 자체 또는 전극의 배치가 새로운 신경 학적 결함으로 이어질 위험이있다. 이것들은 약점, 감도 상실, 언어 장애, 발작 또는인지 장애의 형태로 나타날 수 있습니다. 경우에 따라 이러한 실패는 일시적 일 수 있지만 다른 경우에는 영구적으로 유지 될 수 있습니다.
마취 -관련 합병증
ECOG 이식은 일반적으로 전신 마취가 필요하며, 이는 알레르기 반응, 호흡기 문제 및 심혈관 합병증을 포함한 자체 위험과 관련이 있습니다.
대조적으로, MEG/EEG 기반 META AI 접근법은 이러한 위험을 완전히 제거합니다. 이 비 침습적 방법을 사용하면 센서는 기존 EEG 검사와 유사하게 두피에 외부로 부착됩니다. 외과 적 개입이 필요하지 않으며, 위에서 언급 한 모든 합병증이 제거됩니다. 35 명의 피험자와 함께 수행 된 Brain2Qwerty 시스템에 대한 임상 연구는 치료가 필요한 부작용이 없었습니다. 이는 비 침습적 방법의 우수한 보안 프로파일을 강조합니다.
장기 안정성 및 하드웨어 고장 : 만성 응용 프로그램의 장점
임상 적용성과 관련하여 또 다른 중요한 측면은 시스템의 장기 안정성과 하드웨어 고장의 위험입니다. ECOG 전극의 경우 조직 감금 또는 전기 분해를 통해 시간이 지남에 따라 기능을 잃을 위험이 있습니다. 연구에 따르면 ECOG 전극은 평생 2 ~ 5 년의 수명을 가질 수 있습니다. 이 시간이 지나면 전극의 교환이 필요할 수 있으며, 이는 또 다른 외과 적 개입과 관련 위험이 수반됩니다. 또한 시스템의 기능을 갑자기 종료 할 수있는 갑작스런 하드웨어 고장 가능성이 항상 있습니다.
Meta AI가 개발 한 비 침습적 시스템은 이와 관련하여 분명한 이점을 제공합니다. 센서는 외부에서 부착되므로 이식 전극과 동일한 생물학적 광업 공정이 적용되지 않습니다. 원칙적으로 비 침습적 시스템은 무제한 유지 보수주기를 제공합니다. 필요한 경우 침습적 절차가 필요하지 않은 경우 구성 요소를 교환하거나 업그레이드 할 수 있습니다. 이 장기 안정성은 특히 만성 응용 분야, 특히 잠긴 증후군 환자 또는 영구적 인 의사 소통 솔루션에 의존하는 다른 만성 마비 상태에서 특히 중요합니다. 반복적 인 외과 적 개입의 필요성과 하드웨어 실패의 위험은 이러한 환자의 삶의 질을 크게 손상시키고 장기적인 응용에 대한 침습적 시스템의 수용을 제한 할 것입니다.
신호 품질 및 디코딩 성능 : 차별화 된 비교
보안은 비 침습적 방법의 부인할 수없는 이점이지만 신호 품질과 결과 디코딩 성능은 침습적 및 비 침습적 접근 방식이 강점과 약점을 갖는보다 복잡한 필드입니다.
비교의 공간 시간 분해능 : 정밀 대 비 침습성
전극이 뇌 피질 위에 직접 배치되는 ECOG 시스템은 뛰어난 공간 및 시간 해상도를 제공합니다. ECOG의 공간 해상도는 일반적으로 1 ~ 2 밀리미터 범위에 있으며, 이는 뇌의 매우 작고 특정한 영역에서 신경 활동을 포착 할 수 있음을 의미합니다. 시간 해상도는 또한 우수하고 약 1 밀리 초이며, 이는 ECOG 시스템이 매우 빠른 신경 사건을 정확하게 기록 할 수 있음을 의미합니다. 이 고해상도를 통해 ECOG 시스템은 임상 적으로 검증 된 문자 오류율 (CER)을 5%미만으로 달성 할 수 있습니다. 이는 ECOG 기반 BCI로 생성 된 100 자가 5 가지 미만임을 의미합니다. 이 높은 정확도는 효과적이고 액체 의사 소통에 매우 중요합니다.
Meta AI의 비 침습적 시스템 인 Brain2QWerty는 현재 Magnetoencephalography (MEG)로 19 ~ 32%의 오류를 기록하고 있습니다. 이것은 ECOG에 비해 오류율이 높지만, 이러한 값은 외과 적 위험을 포함하지 않는 비 침습적 방법을 사용하여 달성된다는 것을 강조하는 것이 중요합니다. MEG의 공간 분해능은 2 ~ 3 밀리미터 범위에 있으며, 이는 ECOG보다 다소 낮지 만 여전히 관련 신경 신호를 포착하기에 충분합니다. MEG의 시간적 분해능도 매우 우수하며 밀리 초 범위에 있습니다.
그러나 Meta AI는 비 침습적 시스템의 신호 품질을 향상시키고 디코딩 성능을 향상시키기 위해 상당한 진전을 이루었습니다. 이러한 진보는 세 가지 필수 혁신을 기반으로합니다.
CNN 변압기 하이브리드 아키텍처
이 고급 아키텍처는 CNN (Convolutional Neural Networks)과 변압기 네트워크의 강점을 결합합니다. CNN은 특히 MEG 및 EEG에 의해 기록 된 뉴런 활성의 복잡한 패턴으로부터 공간 특징의 추출에 특히 효과적이다. 언어 의도의 해독과 관련된 데이터에서 로컬 패턴과 공간 관계를 인식 할 수 있습니다. 반면에 변압기 네트워크는 학습 및 언어 적 맥락을 사용하는 데 탁월합니다. 당신은 장거리에서 단어와 문장 사이의 관계를 모델링하여 문맥에 따라 언어 의도의 예측을 향상시킬 수 있습니다. 하이브리드 모델 에서이 두 아키텍처의 조합은 디코딩 정확도를 높이기 위해 공간 기능과 언어 적 맥락을 효과적으로 사용할 수있게합니다.
WAV2VEC 통합
언어 표현을위한 자체 모터 학습 모델 인 WAV2VEC의 통합은 또 다른 중요한 진보를 나타냅니다. WAV2VEC를 Brain2QWerty 시스템에 통합함으로써, 뉴런 신호는 이러한 조립식 언어 표현과 비교할 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 뉴런 활동과 언어 패턴 간의 관계를보다 효과적으로 학습하고 해독 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 자체 모터 학습은 특히 신경 과학에서 얻기가 어렵다는 많은 양의 라벨링 된 훈련 데이터의 필요성을 줄이기 때문에 특히 가치가 있습니다.
멀티 센서 퓨전
Brain2Qwerty는 MEG 및 고 가중 전기 팔로 그램 (HD-EEG)의 융합을 통해 시너지 효과를 사용합니다. Meg와 EEG는 보완적인 신경 생리 학적 측정 기술입니다. MEG는 신경 활동에 의해 생성되는 자기장을 측정하는 반면, EEG는 두피의 전위를 측정합니다. Meg는 공간 해상도가 우수하며 두개골을 통해 인공물에 덜 취약하지만 EEG는 저렴하고 휴대용입니다. MEG 및 HD-EEG 데이터와 합병을 기록함으로써 Brain2QWerty 시스템은 두 가지 양식의 장점을 사용하고 신호 품질 및 디코딩 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 최대 256 개의 채널을 보유한 HD-EEG 시스템은 두피에 전기 활동을보다 상세하게 기록하고 MEG의 공간 정밀도를 보완 할 수 있습니다.
인지 디코딩 깊이 : 운동 기술을 넘어서
Brain2QWerty와 같은 비 침습적 시스템의 주요 장점은 운동 피질 활동의 순수한 측정을 넘어서 더 높은 언어 프로세스를 기록하는 능력에 있습니다. ECOG, 특히 운동 영역에 배치 된 ECOG는 주로 언어의 움직임과 같은 모터 버전과 관련된 활동을 측정합니다. 반면에 Brain2QWerty는 MEG 및 EEG의 사용을 통해 다음과 같은보다 복잡한 언어 프로세스에 관여하는 다른 뇌 영역에서 활동을 기록 할 수 있습니다.
시맨틱 예측에 의한 유형 글라이더의 보정
Brain2QWerty는 시맨틱 예측을 사용하여 타이핑 오류를 수정할 수 있습니다. 이 시스템은 입력 된 단어와 문장의 컨텍스트를 분석하고 오류를 정확하게 인식하고 올바르게 할 수 있습니다. 이것은 의사 소통의 액체와 정확성을 크게 향상시킵니다. 시맨틱을 예측하는이 능력은 시스템이 모터 의도를 해독 할뿐만 아니라 언어의 의미 론적 내용에 대한 특정 이해를 개발했음을 시사합니다.
훈련 세트 외부의 완전한 문장의 재구성
Brain2QWerty의 놀라운 특징은 이러한 문장이 원래 교육 데이터 세트에 포함되지 않더라도 완전한 문장을 재구성하는 능력입니다. 이것은 단순한 패턴의 암기를 넘어서는 시스템의 일반화 능력을 나타냅니다. 이 시스템은 기본 언어 구조와 규칙을 배우고 새롭고 알려지지 않은 문장에 적용 할 수있는 것 같습니다. 이것은보다 자연스럽고 유연한 뇌 텍스트 인터페이스를 향한 중요한 단계입니다.
추상 언어 의도의 탐지
첫 번째 연구에서, Brain2QWerty는 비 경험이없는 대상에서 추상 언어 의도를 탐지 할 때 40%의 정확도를 보여 주었다. 추상 언어 의도는 "질문을하고 싶다", "내 의견을 표현하고 싶다"또는 "이야기를하고 싶습니다"와 같은 진술 뒤에있는 중요한 의사 소통 의도와 관련이 있습니다. 이러한 추상적 의도를 인식하는 능력은 비 침습적 BCI가 미래에 개별 단어 나 문장뿐만 아니라 사용자의 중요한 의사 소통 의도를 이해할 수 있음을 나타냅니다. 이것은보다 자연스럽고 대화 지향적 인 휴먼-컴퓨터 상호 작용의 기초를 마련 할 수 있습니다.
비 침습적 시스템의 디코딩 성능은 아직 침습적 ECOG 시스템 수준에 도달하지 못했다는 점에 유의해야합니다. ECOG는 디코딩의 정밀성과 속도 측면에서 여전히 우수합니다. 그러나 비 침습적 신호 처리 및 딥 러닝의 진보는 이러한 격차를 지속적으로 폐쇄하고 있습니다.
확장 성 및 적용 범위 : 접근성 및 비용 효율성
보안 및 디코딩 성능 외에도 확장 성 및 응용 폭은 뇌 텍스트 디코딩 기술의 광범위한 수용 및 사회적 이점에 중요한 역할을합니다. 이 분야에서 비 침습적 시스템은 침습적 방법에 비해 상당한 이점을 보여줍니다.
비용 효율성 및 접근성 : 장벽을 줄입니다
기술의 확장 성과 접근성에 영향을 미치는 필수 요소는 비용입니다. ECOG 시스템은 외과 적 개입, 전문 의료 기기 및 고도로 자격을 갖춘 직원의 필요성으로 인해 상당한 비용과 관련이 있습니다. 이식 및 장기 모니터링을 포함한 ECOG 시스템의 총 비용은 약 250,000 유로 이상에 달할 수 있습니다. 이러한 높은 비용으로 인해 ECOG 시스템은 폭 질량에 따라 저렴하지 않으며 적용을 전문화 된 의료 센터로 제한합니다.
대조적으로, MEG 기반 솔루션 Brain2QWerty가있는 Meta AI는 비용이 크게 낮아지고 있습니다. 비 침습적 센서와 MEG 장치의 시리즈 생산 가능성을 사용함으로써 장치 당 비용을 € 50,000 미만으로 줄이는 것이 목표입니다. 이 상당한 비용 차이로 인해 비 침습적 BCI가 훨씬 더 많은 사람들이 접근 할 수 있습니다. 또한 비 침습적 시스템의 경우 특수 신경 외과 센터가 필요하지 않습니다. 응용 프로그램은 광범위한 의료 시설과 심지어 가정 환경에서도 수행 될 수 있습니다. 이것은 농촌 지역의 관리와 전 세계 사람들을위한이 기술에 대한 동등한 접근을 보장하기위한 결정적인 요소입니다. 비 침습적 시스템의 비용 절감과 더 큰 접근성은 전문적이고 값 비싼 처리에서 뇌 텍스트 디코딩 기술을 더 넓고 저렴한 솔루션으로 만들 수 있습니다.
적응 형 일반화 : 개인화 대 표준화
확장 성의 또 다른 측면은 시스템의 적응성과 일반화에 대한 문제입니다. ECOG 모델은 일반적으로 각 환자의 개별 교정이 필요합니다. 이는 ECOG 전극에 의해 기록 된 뉴런 신호가 뇌의 개별 해부학, 전극의 배치 및 기타 환자-특이 적 요인에 크게 의존하기 때문이다. 개별 교정은 시간이 소요되며 환자 당 최대 40 시간의 훈련을받을 수 있습니다. 이 교정 노력은 ECOG 시스템을 광범위하게 사용하는 데 큰 장애물을 나타냅니다.
Brain2QWerty는 다른 접근 방식을 따라 전송 학습을 사용하여 정교한 개별 교정의 필요성을 줄입니다. 이 시스템은 169 명이 수집 한 MEG/EEG 데이터에 의해 대규모 데이터 레코드에 대한 교육을받습니다. 이 미리 훈련 된 모델에는 이미 뉴런 신호와 언어 의도 사이의 관계에 대한 광범위한 지식이 포함되어 있습니다. 새로운 대상의 경우 모델을 각 사용자의 개별 특성에 적응시키기 위해서는 2 ~ 5 시간의 짧은 조정 단계 만 필요합니다. 이 짧은 조정 단계는 최소한의 노력으로 최대 디코딩 성능의 75%를 달성 할 수 있도록합니다. 전송 학습을 사용하면 비 침습적 시스템의보다 빠르고 효율적인 시운전을 가능하게하여 확장 성 및 응용 광 폭에 기여합니다. 미리 훈련 된 모델을 신규 사용자에게 전송하는 능력은 광범위한 적용 가능성과 관련하여 비 침습적 BCI의 주요 이점입니다.
윤리 및 규제 측면 : 데이터 보호 및 승인 채널
뇌 텍스트 디코딩 기술의 개발 및 적용은 신중하게 고려해야하는 중요한 윤리 및 규제 문제를 제기합니다. 이 분야의 침습적 접근 방식과 비 침습적 접근 방식에는 차이가 있습니다.
제한된 신호 수율에 의한 데이터 보호 : 개인 정보 보호
BCI와 관련하여 종종 논의되는 윤리적 측면은 데이터 보호 및 사고 조작 가능성입니다. 뇌 활동에 직접 접근 할 수있는 침습적 ECOG 시스템은 잠재적으로 뇌 데이터의 남용 위험이 높아집니다. 원칙적으로, ECOG 시스템은 언어 의도를 해독하는 데 사용될뿐만 아니라 다른인지 과정을 기록하고 폐쇄 루프 자극에 의한 생각의 조작까지도 사용될 수있었습니다. 현재 기술은 여전히 이러한 시나리오와는 거리가 멀지 만 이러한 잠재적 위험을 주시하고 적절한 보호 조치를 개발하는 것이 중요합니다.
Brain2Qwerty 및 기타 비 침습적 시스템은 수동 기록 모터 의도 신호로 제한됩니다. 이 아키텍처는 자동으로 비 언어 활동 패턴을 걸러 내도록 설계되었습니다. Meg와 EEG에 의해 두피에 걸리고 시끄러운 신호는 기술적으로 까다 롭게 만들어 자세한인지 정보를 추출하거나 심지어 생각을 조작하는 것입니다. 비 침습적 방법의 "제한된 신호 수율"은 개인 정보 보호로 볼 수 있습니다. 그러나 비 침습적 BCI는 특히 데이터 보호, 설명 후 동의 및 기술 남용 가능성과 관련하여 윤리적 질문을 제기한다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 모든 유형의 BCI를 책임감있게 사용하는 윤리 지침 및 규제 프레임 워크 조건을 개발하는 것이 필수적입니다.
의료 기기의 승인 경로 : 사용하기가 더 빠릅니다
의료 기기의 승인을위한 규제 방법은 새로운 기술이 임상 실습에 도입 될 수있는 속도에 영향을 미치는 또 다른 중요한 요소입니다. 침습적 ECOG 시스템은 일반적으로 외과 적 개입이 필요하고 잠재적으로 심각한 합병증을 유발할 수 있기 때문에 고위험 의료 기기로 분류됩니다. 따라서 ECOG 시스템의 승인을 위해서는 광범위한 장기 보안 데이터를 가진 정교한 III 연구가 필요합니다. 이 승인 프로세스는 몇 년 동안 지속될 수 있으며 상당한 자원이 필요합니다.
반면에 비 침습적 시스템은 잠재적으로 더 빠른 입학 경로를 가질 수 있습니다. 미국에서는 기존 EEG/MEG 장치를 구축하는 비 침습적 시스템은 510 (k) 식품 의약품 관리 (FDA) 프로세스로 승인 될 수 있습니다. 510 (k) 프로세스는 이미 승인 된 제품에 대해 "실질적으로 동등한"의료 기기의 단순화 된 입학 경로입니다. 이 빠른 입학 경로는 비 침습적 뇌 텍스트 디코딩 기술이 임상 적용을 더 빨리 얻고 환자에게 일찍 혜택을 줄 수 있도록 할 수 있습니다. 그러나 비 침습적 시스템의 경우에도 승인을 얻으려면 보안 및 효율성에 대한 엄격한 증거가 필요하다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. BCI의 규제 프레임 워크는 개발중인 분야이며 규제 당국, 과학자 및 업계가 함께 협력하여 명확하고 적절한 승인 채널을 개발하고 혁신을 촉진하며 동시에 환자 안전을 보장하는 것이 중요합니다.
비 침습적 접근의 한계 : 기술적 과제는 여전히 남아 있습니다
비 침습적 뇌 텍스트 디코딩 시스템의 수많은 장점에도 불구하고 기존의 기술적 장애물과 한계를 인식하는 것이 중요합니다. 비 침습적 BCI의 잠재력을 최대한 활용하려면 이러한 과제를 해결해야합니다.
실시간 대기 시간
Brain2Qwerty 및 기타 비 침습적 시스템은 현재 침습적 ECOG 시스템보다 디코딩에서 대기 시간이 더 높습니다. BRAIN2QWERTY는 문장이 끝난 후에 만 언어 의도를 해독하여 약 5 초의 지연이 발생합니다. 이에 비해 ECOG 시스템은 약 200 밀리 초의 대기 시간이 상당히 낮아져 거의 실시간 통신을 가능하게합니다. 비 침습적 시스템의 대기 시간이 높을수록 더 복잡한 신호 처리와 약한 신호를 분석해야 할 필요성 때문입니다. 대기 시간을 줄이는 것은 비 침습적 BCI의 추가 개발을위한 중요한 목표입니다.
운동 인공물
Meg 시스템은 운동 인공물에 매우 민감합니다. 사소한 헤드 움직임조차도 측정을 크게 방해하고 신호 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 MEG 기반 데이터 수집에는 일반적으로 고정 된 헤드 위치가 필요하므로 모바일 애플리케이션이 제한됩니다. EEG는 운동 인공물에 취약하지만 근육 운동 및 기타 인공물도 신호 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 아티팩트 억제를위한 강력한 알고리즘의 개발과 휴대용 및 이동성 MEG 및 EEG 시스템의 개발은 비 침습적 BCI의 적용 폭을 확장하는 중요한 연구 영역입니다.
환자 호환성
팁 intermarting 신호의 디코딩에 기초한 비 침습적 시스템은 근 위축성 측면 경화증의 후기 단계와 같은 강한 위축 오토바이 환자의 한계에 도달 할 수있다. 이러한 경우, 팁 움직임과 관련된 뉴런 신호가 너무 약하거나 더 이상 존재하지 않기 때문에 모터 의도 기반 디코딩은 실패 할 수 있습니다. 이들 환자 그룹의 경우, 예를 들어인지 언어 과정의 디코딩 또는 안과와 같은 다른 양식에 기초한 대안적인 비 침습적 접근법이 필요할 수있다. 또한, 비 침습적 BCI를 더 넓은 환자 집단에 접근 할 수 있도록하기 위해 뇌 활동의 개인 차이와 다른 사람 간의 신호 품질의 가변성을 고려하는 것이 중요합니다.
신경 소포의 보완 역할 : 공존 및 수렴
기존의 기술적 과제와 침습적 ECOG 시스템의 우수한 정밀도에도 불구하고, Meta AI와 다른 연구자들의 비 침습적 접근은 신경학 분야에서 조기 개입을 혁신합니다. 비 침습적 BCI는 위험이 낮게 사용될 수 있으며 질병의 시작 부분에서와 같이 사용할 수 있다는 이점을 제공합니다. 그들은 초기 단계에서 의사 소통의 어려움이 시작된 환자에게 제공 할 수 있으며, 따라서 초기 단계에서 삶의 질과 사회 생활에 참여하는 것을 향상시킬 수 있습니다.
당분간, ECOG 시스템은 완전히 마비 된 환자, 특히 잠긴 증후군에서 고정밀 응용 분야에서 대체 할 수없는 상태로 남아 있습니다. 여기서 최대 디코딩 정확도와 실시간 의사 소통이 매우 중요합니다. 이 환자 그룹의 경우 침습적 BCI의 잠재적 이점은 더 높은 위험과 비용을 정당화합니다.
뇌 컴퓨터 인터페이스의 미래는 두 기술 사이에 수렴 될 수 있습니다. 비 침습적이고 침습적 인 접근 방식의 장점을 결합한 하이브리드 시스템은 새로운 신경 전압기 시대를 예고 할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 접근법은 예를 들어 ECOG 전극보다 덜 침습적 인 경막 외 미세 전극을 사용할 수 있지만 여전히 비 침습적 센서보다 더 높은 신호 품질을 제공 할 수 있습니다. 신호 처리 및 디코딩을위한 고급 AI 알고리즘과 함께 이러한 하이브리드 시스템은 침습성과 정확성 사이의 간격을 닫고 더 넓은 범위의 응용 프로그램을 가능하게 할 수 있습니다. 비 침습적 및 침습성 뇌 텍스트 디코딩 기술의 지속적인 추가 개발과 하이브리드 접근법의 연구는 의사 소통 장애가있는 사람들이 효과적이고 안전하며 접근 가능한 커뮤니케이션 솔루션에 이용할 수있는 미래를 약속합니다.
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콘라드 울펜슈타인
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