Опубликовано по адресу: 16 февраля 2025 г. / Обновление от: 16. февраля 2025 г. - Автор: Конрад Вулфенштейн
Чтение мыслей и искусственного интеллекта: неинвазивное декодирование текста мозга и датчики для глубокого обучения архитектурам Meta Ai-Image: Xpert.Digital
Будущее взаимодействия с человеческим имин теперь является мозговым сигналом как ключ к общению
Технологии декодирования текста мозга: сравнение неинвазивных и инвазивных подходов
Способность преобразовать мысли в текст представляет собой революционный прогресс в взаимодействии человека с компьютером и содержит потенциал, чтобы принципиально улучшить качество жизни людей с нарушениями общения. Как неинвазивная технология Brain2qwerty в Meta AI, так и инвазивная электрокортикография (ECOG) стремится к достижению этой цели путем декодирования языковых намерений непосредственно из мозговых сигналов. Хотя обе технологии преследуют одну и ту же всеобъемлющую цель, они в основном различаются в своем подходе, сильных и слабых сторонах. Это всестороннее сравнение освещает решающие преимущества неинвазивного метода без снижения роли и преимуществ инвазивных процедур.
Профиль безопасности и клинические риски: решающее отличие
Наиболее серьезное различие между неинвазивными и инвазивными компьютерными интерфейсами мозга (BCIS) заключается в вашем профиле безопасности и связанными с ними клиническими рисками. Этот аспект имеет центральное значение, поскольку он значительно влияет на доступность, применимость и долгосрочное принятие этих технологий.
Избегание нейрохирургических осложнений: неоспоримое преимущество неинвазивности
Электрокортикография (ECOG) требует нейрохирургической процедуры, в которой электродные массивы имплантируются непосредственно на поверхность мозга, под Dura Mater (внешняя кожа головного мозга). Это вмешательство, хотя и осуществляемое в специализированных центрах, несет в себе риски. Статистика показывает, что при таких вмешательствах существует риск от 2 до 5 процентов для серьезных осложнений. Эти осложнения могут включать в себя широкий диапазон, в том числе:
Внутричерепное кровотечение
Кровотечение в черепе, такое как субдуральные гематомы (накопление крови между дура -матер и аракноидом) или внутримозговое кровотечение (кровотечение непосредственно в ткани головного мозга) может быть вызвано самой операцией или присутствием электродов. Это кровотечение может привести к повышению давления мозга, неврологическому дефициту и в тяжелых случаях даже до смерти.
Инфекции
Каждое хирургическое вмешательство представляет риск заражения. В ECOG -имплантации могут возникнуть инфекции раны, менингит или ткань головного мозга (энцефалит). Такие инфекции часто требуют агрессивной терапии антибиотиками и, в редких случаях, могут привести к постоянному неврологическому повреждению.
Неврологические неудачи
Хотя цель экогплантации состоит в том, чтобы улучшить неврологические функции, существует риск того, что само вмешательство или размещение электродов приводит к новому неврологическому дефициту. Они могут проявиться в форме слабости, потери чувствительности, языковых расстройств, судорог или когнитивных нарушений. В некоторых случаях эти неудачи могут быть временными, но в других случаях они могут оставаться навсегда.
Аноэстер -связанные осложнения
Имплантация ECOG обычно требует общей анестезии, которая также связана с его собственными рисками, включая аллергические реакции, респираторные проблемы и сердечно -сосудистые осложнения.
Напротив, основанный на MEG/EEG подход Meta AI полностью устраняет эти риски. С помощью этого неинвазивного метода датчики прикрепляются снаружи на коже головы, аналогично обычному исследованию ЭЭГ. Никакого хирургического вмешательства не требуется, и все, упомянутые выше осложнения, исключены. Клинические исследования с системой Brain2qwerty, которая проводилась с 35 субъектами, не имели никаких побочных эффектов, нуждающихся в терапии. Это подчеркивает превосходный профиль безопасности неинвазивных методов.
Долгосрочная стабильность и сбой аппаратного обеспечения: преимущество для хронических приложений
Другим важным аспектом в отношении клинической применимости является долгосрочная стабильность систем и риск сбоя аппаратного обеспечения. В случае электродов ECOG существует риск того, что вы потеряете функциональность с течением времени за счет ограничения тканей или деградации электричества. Исследования показывают, что электроды ECOG могут иметь срок службы от 2 до 5 лет. После этого времени может потребоваться обмен электродами, что влечет за собой другое хирургическое вмешательство и связанные с ними риски. Кроме того, всегда существует возможность внезапного аппаратного сбоя, который может резко положить конец функциональности системы.
Неинвазивные системы, разработанные Meta AI, предлагают четкое преимущество в этом отношении. Поскольку датчики прикреплены внешне, они не подвергаются тем же биологическим процессам добычи, что и имплантированные электроды. В принципе, неинвазивные системы предлагают неограниченные циклы обслуживания. Компоненты могут обмениваться или обмениваться, если это необходимо, без необходимости инвазивной процедуры. Эта долгосрочная стабильность особенно важна для хронических применений, особенно у пациентов с заблокированным синдромом или другими состояниями хронического паралича, которые полагаются на постоянное коммуникационное решение. Необходимость повторных хирургических вмешательств и риска сбоя аппаратного обеспечения значительно ухудшат качество жизни этих пациентов и ограничивает принятие инвазивных систем в течение длительного применения.
Качество сигнала и производительность декодирования: дифференцированное сравнение
В то время как безопасность является неоспоримым преимуществом неинвазивных методов, качество сигнала и результирующая производительность декодирования являются более сложным полем, в котором как инвазивные, так и неинвазивные подходы имеют свои сильные и слабые стороны.
Пространственное время разрешения в сравнении: точность против неинвазивности
Системы ECOG, в которых электроды расположены непосредственно на коре головного мозга, предлагают выдающееся пространственное и временное разрешение. Пространственное разрешение ECOG обычно находится в диапазоне от 1 до 2 миллиметров, что означает, что они могут захватывать нейронную активность из очень маленьких и специфических областей мозга. Временное разрешение также превосходно и составляет около 1 миллисекунды, что означает, что системы ECOG могут точно записывать чрезвычайно быстрые нейронные события. Это высокое разрешение позволяет системам ECOG достигать клинически проверенной частоты ошибок символов (CER) менее 5%. Это означает, что из 100 символов, сгенерированных с помощью BCI на основе ECO, составляют менее 5 ошибок. Эта высокая точность имеет решающее значение для эффективной и жидкой связи.
Brain2qwerty, неинвазивная система Meta AI, в настоящее время достигает ошибок в размере от 19 до 32%с магнитоэнцефалографией (MEG). Хотя это более высокая частота ошибок по сравнению с ECOG, важно подчеркнуть, что эти значения достигаются с использованием неинвазивного метода, который не содержит хирургических рисков. Пространственное разрешение MEG находится в диапазоне от 2 до 3 миллиметров, что несколько ниже, чем для ECOG, но все же достаточное для захвата соответствующих нейронных сигналов. Временное разрешение MEG также очень хорошее и находится в миллисекундном диапазоне.
Тем не менее, Meta AI добился значительного прогресса для улучшения качества сигнала и декодирования неинвазивных систем. Этот прогресс основан на трех основных инновациях:
Гибридная архитектура трансформатора CNN
Эта передовая архитектура сочетает в себе сильные стороны сверточных нейронных сетей (CNN) и трансформаторных сетей. CNN особенно эффективны при извлечении пространственных особенностей из сложных паттернов нейрональной активности, которые регистрируются MEG и ЭЭГ. Вы можете распознавать локальные модели и пространственные отношения в данных, которые имеют отношение к декодированию языковых намерений. С другой стороны, трансформаторные сети превосходны в обучении и использовании лингвистического контекста. Вы можете смоделировать отношения между словами и предложениями на больших расстояниях и, таким образом, улучшить прогнозирование языковых намерений на основе контекста. Комбинация этих двух архитектур в гибридной модели позволяет эффективно использовать как пространственные особенности, так и лингвистический контекст, чтобы повысить точность декодирования.
Интеграция WAV2VEC
Интеграция WAV2VEC, модель обучения, модернизированная самостоятельно, представляет собой еще один важный прогресс. Интегрируя Wav2VEC в систему Brain2qWerty, нейрональные сигналы можно сравнить с этими сборными языками. Это позволяет системе более эффективно изучать взаимосвязь между нейрональной активностью и лингвистическими паттернами и повысить точность декодирования. Самоотражаемое обучение особенно ценное, потому что оно снижает необходимость в больших количествах меченых данных обучения, которые часто трудно получить в нейробиологии.
Мультисенсорное слияние
Brain2qwerty использует синергические эффекты посредством слияния MEG и высокопрочной электроэнцефалограммы (HD-EEG). MEG и ЭЭГ - это комплементарные нейрофизиологические методы измерения. MEG измеряет магнитные поля, которые генерируются нейронной активностью, в то время как ЭЭГ измеряет электрические потенциалы на коже головы. MEG имеет лучшее пространственное разрешение и менее подвержена артефактам через череп, а ЭЭГ дешевле и портативно. Записывая данные MEG и HD-EEG и их слияние, система BRAIN2QWERTY может использовать преимущества как модальностей и еще больше улучшить качество сигнала и производительность декодирования. Системы HD-EEG с до 256 каналов обеспечивают более подробную запись электрической активности на коже головы и дополняют пространственную точность MEG.
Глубина когнитивного декодирования: за пределами моторных навыков
Основное преимущество неинвазивных систем, таких как Brain2qwerty, заключается в его способности выходить за рамки чистого измерения активности моторной коры, а также регистрировать более высокие языковые процессы. ECOG, особенно расположенный в моторных областях, в первую очередь измеряет активность, которая связана с моторной версией языка, такой как движения речевых мышц. Brain2qwerty, с другой стороны, благодаря использованию MEG и ЭЭГ, активность также может быть записана из других областей мозга, которые участвуют в более сложных языковых процессах, таких как:
Коррекция печати планеров путем семантического прогноза
Brain2qwerty способен исправлять ошибки печати с помощью семантических прогнозов. Система анализирует контекст введенных слов и предложений и может распознавать и правильно правильно исправить ошибки. Это значительно улучшает жидкость и точность связи. Эта способность предсказать семантику предполагает, что система не только декодирует моторные намерения, но и разработала определенное понимание семантического содержания языка.
Реконструкция полных предложений вне учебного набора
Замечательной особенностью Brain2Qwerty является его способность реконструировать полные предложения, даже если эти предложения не были включены в исходный набор данных обучения. Это указывает на способность обобщения системы, которая выходит за рамки простого запоминания моделей. Система, кажется, может изучать основные языковые структуры и правила и применять их к новым и неизвестным предложениям. Это важный шаг к более естественным и более гибким интерфейсам текста мозга.
Обнаружение намерений абстрактного языка
В первых исследованиях Brain2qwerty показал точность 40% в обнаружении абстрактных намерений языка у субъектов, не связанных с невыполненными. Намерения абстрактного языка связаны с всеобъемлющим коммуникативным намерением, которое стоит за заявлением, таким как «Я хочу задать вопрос», «я хочу выразить свое мнение» или «Я хотел бы рассказать историю». Способность распознавать такие абстрактные намерения указывает на то, что неинвазивные BCI могут быть в состоянии декодировать не только отдельные слова или предложения в будущем, но и понимать всеобъемлющее коммуникативное намерение пользователя. Это может заложить основу для более естественных и диалога, ориентированных на человеческий компьютер.
Важно отметить, что производительность декодирования неинвазивных систем еще не достигла уровня инвазивных систем ECOG. ECOG остается превосходным с точки зрения точности и скорости декодирования. Тем не менее, прогресс в неинвазивной обработке сигналов и в глубоком обучении постоянно сокращает этот пробел.
Масштабируемость и диапазон применения: доступность и экономическая эффективность
В дополнение к эффективности безопасности и декодирования, масштабируемость и ширина применения играют решающую роль в широком признании и социальных преимуществах технологий декодирования мозга. В этой области неинвазивные системы демонстрируют значительные преимущества перед инвазивными методами.
Эффективность и доступность затрат: уменьшить барьеры
Важным фактором, который влияет на масштабируемость и доступность технологий, являются затраты. Из -за необходимости хирургического вмешательства, специализированных медицинских устройств и высококвалифицированного персонала, системы ECOG связаны со значительными затратами. Общие затраты на систему ECOG, включая имплантацию и долгосрочный мониторинг, могут составлять около 250 000 евро и более. Эти высокие затраты делают ECOG Systems недоступными для массы ширины и ограничивают их применение специализированными медицинскими центрами.
Напротив, Meta AI с решением на основе MEG Brain2qwerty нацелен на значительно более низкие затраты. Используя неинвазивные датчики и возможность серии производства устройств MEG, цель состоит в том, чтобы снизить затраты на устройство до менее чем 50 000 евро. Эта значительная разница в стоимости сделает неинвазивную BCIS доступным для гораздо большего числа людей. Кроме того, нет необходимости в специализированных нейрохирургических центрах в случае неинвазивных систем. Приложение может быть выполнено в более широком спектре медицинских учреждений и даже в домашней обстановке. Это является решающим фактором для ухода за сельскими регионами и гарантии равного доступа к этой технологии для людей во всем мире. Более низкие затраты и более широкий доступ неинвазивных систем могут сделать технологию декодирования мозговых текстов из специализированного и дорогостоящего лечения более широким и более доступным решением.
Адаптивная обобщения: персонализация против стандартизации
Другим аспектом масштабируемости является вопрос адаптивности и обобщения систем. Модели ECOG обычно требуют индивидуальной калибровки для каждого пациента. Это связано с тем, что нейрональные сигналы, зарегистрированные электродами ECOG, в значительной степени зависят от индивидуальной анатомии мозга, размещения электродов и других специфических для пациента факторов. Индивидуальная калибровка может быть зарубежным временем и занимать до 40 часов тренировок на одного пациента. Это калибровочное усилие представляет собой значительное препятствие для широкого использования систем ECOG.
Brain2qwerty следует по другому подходу и использует Transfer Learning, чтобы уменьшить потребность в сложной индивидуальной калибровке. Система обучена большой записи данных с помощью данных MEG/EEG, которая была собрана 169 человек. Эта предварительно подготовленная модель уже содержит обширные знания о взаимосвязи между нейрональными сигналами и языковыми намерениями. Для новых субъектов требуется только короткая фаза корректировки от 2 до 5 часов для адаптации модели к отдельным особенностям соответствующего пользователя. Эта короткая фаза корректировки позволяет достичь 75% от максимальной производительности декодирования с минимальными усилиями. Использование переноса обучения позволяет значительно быстрее и более эффективно вводить в эксплуатацию неинвазивных систем и, следовательно, способствует масштабируемости и ширине применения. Возможность передачи предварительно обученной модели новым пользователям является основным преимуществом неинвазивных BCIS в отношении их широкой применимости.
Этические и нормативные аспекты: каналы защиты и одобрения данных
Разработка и применение технологий декодирования мозговых текстов поднимает важные этические и нормативные вопросы, которые необходимо тщательно учитываться. Есть также различия между инвазивными и неинвазивными подходами в этой области.
Защита данных с ограниченным выходом сигнала: защита конфиденциальности
Этическим аспектом, который часто обсуждается в связи с BCIS, является защита данных и возможность манипулирования мышлением. Инвазивные системы ECOG, которые обеспечивают прямой доступ к активности мозга, потенциально представляют более высокий риск злоупотребления данными мозга. В принципе, Ecog Systems может использоваться не только для декодирования языковых намерений, но и для записи других когнитивных процессов и даже манипулирования мыслями с помощью стимуляции замкнутой петли. Хотя нынешняя технология все еще далека от таких сценариев, важно следить за этими потенциальными рисками и разрабатывать подходящие защитные меры.
Brain2qwerty и другие неинвазивные системы ограничены пассивными моторными моторными сигналами. Архитектура предназначена для автоматического фильтрации неязычных моделей активности. Сигналы, которые ловит кожу кожи головы и шумный MEG и ЭЭГ, делают его технически требовательным, извлекая подробную когнитивную информацию или даже манипулируя мыслями. «Ограниченный выход сигнала» неинвазивных методов можно рассматривать таким образом как защита конфиденциальности. Тем не менее, важно подчеркнуть, что неинвазивные BCIS также поднимают этические вопросы, особенно в отношении защиты данных, согласия после разъяснения и возможного злоупотребления этой технологией. Важно разрабатывать этические руководящие принципы и условия регулирования, которые обеспечивают ответственное использование всех типов BCI.
Путь утверждения медицинских устройств: быстрее использование
Регуляторный способ одобрения медицинских устройств является еще одним важным фактором, который влияет на скорость, с которой новые технологии могут быть введены в клиническую практику. Инвазивные системы ECOG обычно классифицируются как медицинские устройства высокого риска, потому что они требуют хирургического вмешательства и могут вызвать потенциально серьезные осложнения. Следовательно, для утверждения систем ECOG необходимы подробные исследования фазы III с обширными данными о долгосрочной безопасности. Этот процесс утверждения может длиться несколько лет и требовать значительных ресурсов.
Неинвазивные системы, с другой стороны, потенциально имеют более быстрый путь приема. В Соединенных Штатах неинвазивные системы, которые опираются на существующие устройства ЭЭГ/МЕГ, могут быть одобрены процессом 510 (k) Управления по контролю за продуктами и лекарствами (FDA). Процесс 510 (k) - это упрощенный путь поступления для медицинских устройств, которые «существенно эквивалентны» для уже утвержденных продуктов. Этот более быстрый путь поступления может позволить неинвазивным технологиям декодирования мозговых текстов для более быстрого применения клинического применения и принести пользу пациентам раньше. Однако важно подчеркнуть, что даже для неинвазивных систем для получения одобрения необходимы строгие доказательства безопасности и эффективности. Регулирующая структура для BCIS является развивающейся областью, и важно, чтобы регулирующие органы, ученые и промышленность работали вместе, чтобы разработать четкие и соответствующие каналы одобрения, способствовать инновациям и в то же время обеспечить безопасность пациента.
Ограничения неинвазивного подхода: остаются технические проблемы
Несмотря на многочисленные преимущества неинвазивных систем декодирования мозга, важно также распознать существующие технические препятствия и ограничения. Эти проблемы должны быть решены, чтобы использовать весь потенциал неинвазивных BCIS.
Реальная задержка
Brain2Qwerty и другие неинвазивные системы в настоящее время имеют более высокую задержку в декодировании, чем инвазивные системы ECOG. Brain2qwerty декодирует языковые намерения только после окончания предложения, что приводит к задержке около 5 секунд. Для сравнения, системы ECOG достигают значительно более низкой задержки в размере около 200 миллисекунд, что обеспечивает почти в реальном времени связь. Более высокая задержка неинвазивных систем обусловлена более сложной обработкой сигнала и необходимостью анализа более слабых и более замороженных сигналов. Сокращение задержки является важной целью для дальнейшего развития неинвазивных BCI, чтобы обеспечить более плавную и более естественную связь.
Артефакты движения
Системы MEG очень чувствительны к артефактам движения. Даже незначительные движения головы могут значительно нарушить измерения и повлиять на качество сигнала. Поэтому для получения данных на основе MEG обычно требуется фиксированная позиция головы, которая ограничивает мобильные приложения. В то время как ЭЭГ менее подвержен артефактам движения, мышечные движения и другие артефакты также могут повлиять на качество сигнала. Разработка надежных алгоритмов для подавления артефактов и разработки портативных и устойчивых систем MEG и EEG является важными областями исследований для расширения ширины применения неинвазивных BCIS.
Совместимость пациента
Неинвазивные системы, основанные на декодировании кончитных интерфейсных сигналов, могут (AS) достичь своих ограничений у пациентов с сильно атрофическими мотоциклами, такими как на поздней стадии амиотрофического бокового склероза. В таких случаях декодирование на основе моторных намерений может не удаляться, поскольку нейрональные сигналы, связанные с движениями наконечника, слишком слабы или больше нет. Для этих групп пациентов могут потребоваться альтернативные неинвазивные подходы, которые основаны, например, на декодировании процессов когнитивного языка или на других методах, таких как контроль за глазами. Кроме того, важно принять во внимание индивидуальные различия в мозговой активности и изменчивость качества сигнала между разными людьми, чтобы сделать неинвазивные BCI, доступные для более широкой популяции пациентов.
Дополнительные роли в нейропротезии: сосуществование и конвергенция
Несмотря на существующие технические проблемы и превосходную точность инвазивных систем ECOG, неинвазивный подход Meta AI и других исследователей революционизирует раннее вмешательство в области нейропротезии. Неинвазивные BCI предлагают преимущество в том, что их можно использовать с низким риском и может использоваться в начале болезни, например, AS. Они могут предложить пациентам с началом трудностей общения на ранней стадии и, таким образом, улучшить качество своей жизни и участие в социальной жизни на ранней стадии.
В настоящее время системы ECOG остаются незаменимыми для применения высоких конкретных применений у полностью парализованных пациентов, особенно при синдроме заблокированных, при которых максимальная точность декодирования и общение в реальном времени имеют решающее значение. Для этой группы пациентов потенциальные преимущества инвазивных BCIS оправдывают более высокие риски и затраты.
Будущее интерфейсов Brain Computer может быть в конвергенции между двумя технологиями. Гибридные системы, которые сочетают в себе преимущества неинвазивных и инвазивных подходов, могут провести новую эру нейропротезии. Такой гибридный подход может, например, использовать эпидуральные микроэлектроды, которые менее инвазивны, чем электроды Ecog, но все же предлагают более высокое качество сигнала, чем неинвазивные датчики. В сочетании с расширенными алгоритмами ИИ для обработки и декодирования сигналов такие гибридные системы могут закрыть разрыв между инвазивностью и точностью и обеспечить более широкий диапазон приложений. Непрерывное дальнейшее развитие как неинвазивных, так и инвазивных технологий декодирования текста мозга и исследования гибридных подходов обещают будущее, в котором люди с нарушениями общения доступны для эффективных, безопасных и доступных коммуникационных решений.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.