Publicerad: 16 februari 2025 / Uppdatering från: 16 februari 2025 - Författare: Konrad Wolfenstein
Läsningstankar och AI: Icke-invasiv hjärntextavkodning och sensorer till djupa inlärningsarkitekturer av Meta AI-Image: Xpert.Digital
Framtiden för interaktion mellan mänskliga maskiner är nu hjärnsignaler som en nyckel till kommunikation
Teknologier för hjärntextavkodning: En jämförelse mellan icke-invasiva och invasiva tillvägagångssätt
Förmågan att konvertera tankar till text representerar revolutionära framsteg inom interaktion mellan mänskliga och datorer och har potentialen att grundläggande förbättra livskvaliteten för personer med kommunikationsnedsättningar. Både den icke-invasiva Brain2qwerty-tekniken för meta AI och invasiv elektrokortikografi (ECOG) syftar till att uppnå detta mål genom att avkoda språkintentioner direkt från hjärnsignaler. Även om båda teknikerna strävar efter samma övergripande mål, skiljer de sig grundläggande i sin strategi, styrkor och svagheter. Denna omfattande jämförelse belyser de avgörande fördelarna med den icke-invasiva metoden utan att minska rollen och fördelarna med invasiva procedurer.
Säkerhetsprofil och kliniska risker: En avgörande skillnad
Den mest allvarliga skillnaden mellan icke-invasiva och invasiva hjärndatorgränssnitt (BCIS) ligger i din säkerhetsprofil och tillhörande kliniska risker. Denna aspekt är av central betydelse eftersom den påverkar tillgängligheten, tillämpbarheten och långsiktig acceptans av dessa tekniker.
Undvik neurokirurgiska komplikationer: En obestridlig fördel med icke-invasivitet
Elektrokortikografi (ECOG) kräver en neurokirurgisk procedur där elektroduppsättningar implanteras direkt till hjärnans yta, under dura mater (den yttre hjärnhuden). Denna intervention, även om den genomförs rutinmässigt i specialiserade centra, innebär inneboende risker. Statistik visar att med sådana interventioner finns det en risk för 2 till 5 procent för allvarliga komplikationer. Dessa komplikationer kan inkludera ett brett utbud, inklusive:
Intrakraniell blödning
Blödning i skallen, såsom subdurala hematomer (blodansamling mellan dura mater och araknoid) eller intracerebral blödning (blödning direkt i hjärnvävnaden), kan orsakas av själva operationen eller av närvaron av elektroderna. Dessa blödningar kan leda till ökat hjärntryck, neurologiska underskott och i allvarliga fall till och med till döds.
Infektioner
Varje kirurgisk ingripande utgör en risk för infektion. I ECOG -implantationen kan sårinfektioner, meningit eller hjärnvävnad (encefalit) uppstå. Sådana infektioner kräver ofta aggressiv antibiotikabehandling och kan i sällsynta fall leda till permanent neurologiska skador.
Neurologiska misslyckanden
Även om målet med ECOG -implantationen är att förbättra neurologiska funktioner, finns det en risk att själva interventionen eller placeringen av elektroderna leder till nya neurologiska underskott. Dessa kan manifestera sig i form av svaghet, förlust av känslighet, språkstörningar, anfall eller kognitiva nedsättningar. I vissa fall kan dessa misslyckanden vara tillfälliga, men i andra fall kan de förbli permanent.
Anestesitrelaterade komplikationer
ECOG -implantationen kräver vanligtvis allmän anestesi, som också är förknippad med sina egna risker, inklusive allergiska reaktioner, andningsproblem och hjärt -kärlkomplikationer.
Däremot eliminerar den MEG/EEG-baserade metoden för Meta AI fullständigt dessa risker. Med denna icke-invasiva metod bifogas sensorer externt i hårbotten, liknande en konventionell EEG-undersökning. Ingen kirurgisk ingripande krävs, och alla komplikationer som nämns ovan elimineras. Kliniska studier med Brain2Qwerty -systemet, som genomfördes med 35 personer, hade inga biverkningar i behov av terapi. Detta understryker den överlägsna säkerhetsprofilen för icke-invasiva metoder.
Långvarig stabilitet och hårdvarufel: En fördel för kroniska tillämpningar
En annan viktig aspekt med avseende på klinisk användbarhet är systemets långsiktiga stabilitet och risken för hårdvarufel. När det gäller ECOG -elektroder finns det en risk att du kommer att förlora funktionalitet över tid genom vävnads inneslutning eller elektrisk nedbrytning. Studier indikerar att ECOG -elektroder kan ha en livslängd på cirka 2 till 5 år. Efter denna tid kan ett utbyte av elektroder vara nödvändigt, vilket innebär en annan kirurgisk ingripande och tillhörande risker. Dessutom finns det alltid möjligheten till plötsligt hårdvarufel som plötsligt kan avsluta systemets funktionalitet.
Icke-invasiva system, som utvecklats av Meta AI, erbjuder en tydlig fördel i detta avseende. Eftersom sensorerna är fästa externt omfattas de inte av samma biologiska gruvprocesser som implanterade elektroder. I princip erbjuder icke-invasiva system obegränsade underhållscykler. Komponenter kan bytas ut eller uppgraderas vid behov utan att en invasiv procedur är nödvändig. Denna långsiktiga stabilitet är särskilt avgörande för kroniska tillämpningar, särskilt hos patienter med inlåst syndrom eller andra kroniska förlamningsstater som förlitar sig på en permanent kommunikationslösning. Behovet av upprepade kirurgiska ingrepp och risken för hårdvarufel skulle avsevärt försämra livskvaliteten för dessa patienter och begränsa acceptansen av invasiva system för långvariga tillämpningar.
Signalkvalitet och avkodningsprestanda: En differentierad jämförelse
Även om säkerhet är en obestridlig fördel med icke-invasiva metoder, är signalkvaliteten och den resulterande avkodningsprestanda ett mer komplext område där både invasiva och icke-invasiva tillvägagångssätt har sina styrkor och svagheter.
Rumslig tidsupplösning i jämförelse: Precision kontra icke-invasivitet
ECOG -system där elektroder placeras direkt på hjärnbarken erbjuder en enastående rumslig och temporär upplösning. Den rumsliga upplösningen av ECOG ligger vanligtvis inom intervallet 1 till 2 millimeter, vilket innebär att de kan fånga neural aktivitet från mycket små och specifika områden i hjärnan. Den temporära upplösningen är också utmärkt och är cirka 1 millisekund, vilket innebär att ECOG -system exakt kan registrera extremt snabba neurala händelser. Denna högupplösta gör det möjligt för ECOG -system att uppnå kliniskt validerade teckenfelhastigheter (CER) på mindre än 5%. Detta innebär att 100 tecken som genereras med en ECOG-baserad BCI är färre än 5 fel. Denna höga noggrannhet är av avgörande betydelse för effektiv och flytande kommunikation.
Brain2qwerty, det icke-invasiva systemet i Meta AI, uppnår för närvarande ritningsfel på 19 till 32%med magnetoencefalografi (MEG). Även om detta är högre felfrekvens jämfört med ECOG, är det viktigt att betona att dessa värden uppnås med hjälp av en icke-invasiv metod som inte innehåller kirurgiska risker. Den rumsliga upplösningen av MEG ligger i intervallet 2 till 3 millimeter, vilket är något lägre än med ECOG, men fortfarande tillräckligt för att fånga relevanta neurala signaler. Den temporära upplösningen av MEG är också mycket bra och ligger inom millisekundsintervallet.
Meta AI har emellertid gjort betydande framsteg för att förbättra signalkvaliteten och avkodningsprestanda för icke-invasiva system. Dessa framsteg är baserade på tre viktiga innovationer:
CNN Transformer hybridarkitektur
Denna avancerade arkitektur kombinerar styrkorna i Convolutional Neural Networks (CNNS) och Transformer Networks. CNN: er är särskilt effektiva vid extraktion av rumsliga egenskaper från de komplexa mönstren för neuronal aktivitet, som registreras av MEG och EEG. Du kan känna igen lokala mönster och rumsliga relationer i de uppgifter som är relevanta för avkodning av språkets avsikter. Transformatornätverk är å andra sidan utmärkta i lärande och använder språkligt sammanhang. Du kan modellera förhållandena mellan ord och meningar över långa avstånd och därmed förbättra förutsägelsen av språkintentioner baserat på sammanhanget. Kombinationen av dessa två arkitekturer i en hybridmodell gör det möjligt att effektivt använda både rumsliga funktioner och språkliga sammanhang för att öka avkodningsnoggrannheten.
WAV2VEC -integration
Integrationen av WAV2VEC, en självförlovad inlärningsmodell för språkrepresentationer, representerar en annan viktig framsteg. WAV2VEC är utbildad i stora mängder obeslutna ljuddata och lär sig att extrahera robusta och kontextuella representationer av språket. Genom att integrera WAV2VEC i Brain2Qwerty -systemet kan de neuronala signalerna jämföras med dessa prefabricerade språkrepresentationer. Detta gör det möjligt för systemet att lära sig förhållandet mellan neuronal aktivitet och språkliga mönster mer effektivt och att förbättra avkodningsnoggrannheten. Självmoniterat lärande är särskilt värdefullt eftersom det minskar behovet av stora mängder märkta träningsdata, som ofta är svåra att få i neurovetenskap.
Multisensorfusion
Brain2qwerty använder synergiffekter genom sammansmältningen av MEG och högt tätt elektroencefalogram (HD-EEG). MEG och EEG är komplementära neurofysiologiska mätningstekniker. MEG mäter magnetfält som genereras av neural aktivitet, medan EEG mäter elektriska potentialer i hårbotten. Meg har en bättre rumslig upplösning och är mindre mottaglig för artefakter genom skallen, medan EEG är billigare och bärbar. Genom att spela in MEG- och HD-EEG-data och deras sammanslagning kan Brain2Qwerty-systemet använda fördelarna med båda metoderna och ytterligare förbättra signalkvaliteten och avkodningsprestanda. HD-EEG-system med upp till 256 kanaler möjliggör mer detaljerad inspelning av elektrisk aktivitet i hårbotten och kompletterar den rumsliga precisionen för MEG.
Kognitivt avkodningsdjup: Utöver motoriska färdigheter
En stor fördel med icke-invasiva system som Brain2Qwerty ligger i dess förmåga att gå utöver den rena mätningen av motorisk cortex-aktivitet och även för att registrera högre språkprocesser. ECOG, särskilt placerad i motoriska områden, mäter främst aktivitet som är relaterad till den motoriska versionen av språket, till exempel rörelser i talmusklerna. Brain2qwerty, å andra sidan, genom användning av MEG och EEG, kan aktivitet också registreras från andra hjärnområden som är involverade i mer komplexa språkprocesser, till exempel:
Korrigering av att skriva glidflygplan genom semantisk förutsägelse
Brain2qwerty kan korrigera skrivfel genom att använda semantiska förutsägelser. Systemet analyserar sammanhanget för de angivna ord och meningar och kan känna igen och korrekt korrigera fel. Detta förbättrar avsevärt vätskan och noggrannheten i kommunikationen. Denna förmåga att förutsäga det semantiska antyder att systemet inte bara avkodar motoriska avsikter, utan också utvecklade en viss förståelse av språkets semantiska innehåll.
Rekonstruktion av kompletta meningar utanför träningsuppsättningen
Ett anmärkningsvärt inslag i Brain2Qwerty är dess förmåga att rekonstruera fullständiga meningar, även om dessa meningar inte ingick i den ursprungliga träningsdatauppsättningen. Detta indikerar en generaliseringsförmåga för systemet som går utöver bara memorering av mönster. Systemet verkar kunna lära sig underliggande språkstrukturer och regler och tillämpa dem på nya och okända meningar. Detta är ett viktigt steg mot mer naturliga och mer flexibla hjärntextgränssnitt.
Upptäckt av abstrakta språkinriktningar
I de första studierna visade Brain2qwerty en noggrannhet på 40% vid upptäckten av abstrakta språkets avsikter hos icke-erfarna personer. Abstrakt språk avsikter hänför sig till den övergripande kommunikativa avsikten, som ligger bakom ett uttalande, till exempel "Jag vill ställa en fråga", "Jag vill uttrycka min åsikt" eller "Jag skulle vilja berätta en historia". Förmågan att erkänna sådana abstrakta avsikter indikerar att icke-invasiva BCI: er skulle kunna avkoda inte bara enskilda ord eller meningar i framtiden, utan också att förstå användarens övergripande kommunikativa avsikt. Detta kan lägga grunden för mer naturliga och dialogorienterade interaktioner mellan mänskliga datorer.
Det är viktigt att notera att avkodningsprestanda för icke-invasiva system ännu inte har nått nivån på invasiva ECOG-system. ECOG förblir överlägsen vad gäller precision och avkodningshastighet. Framstegen inom icke-invasiv signalbehandling och i djup inlärning stänger emellertid ständigt detta gap.
Skalbarhet och tillämpningsområde: tillgänglighet och kostnadseffektivitet
Förutom säkerhets- och avkodningsprestanda spelar skalbarhet och applikationsbredd en avgörande roll i den breda acceptans och sociala fördelar med hjärntextavkodningsteknologier. I detta område visar icke-invasiva system betydande fördelar jämfört med invasiva metoder.
Kostnadseffektivitet och tillgänglighet: Minska hinder
En väsentlig faktor som påverkar skalbarheten och tillgängligheten för teknologier är kostnaderna. På grund av behovet av kirurgisk ingripande, specialiserade medicintekniska produkter och högt kvalificerad personal är ECOG -system förknippade med betydande kostnader. De totala kostnaderna för ett ECOG-system, inklusive implantation och långsiktig övervakning, kan uppgå till cirka 250 000 euro eller mer. Dessa höga kostnader gör ECOG -system oöverkomliga för breddmassan och begränsar deras tillämpning till specialiserade medicinska centra.
Däremot riktar Meta AI med sin MEG-baserade lösning Brain2qwerty betydligt lägre kostnader. Genom att använda icke-invasiva sensorer och möjligheten till serieproduktion av MEG-enheter är syftet att minska kostnaderna per enhet till mindre än 50 000 euro. Denna betydande kostnadsskillnad skulle göra att icke-invasiv BCIS är tillgänglig för ett mycket större antal människor. Dessutom finns det inget behov av specialiserade neurokirurgiska centra för icke-invasiva system. Applikationen kan utföras i ett bredare utbud av medicinska anläggningar och till och med i hemmiljön. Detta är en avgörande faktor för vård av landsbygdsregioner och garanti för lika tillgång till denna teknik för människor runt om i världen. De lägre kostnaderna och den större tillgängligheten för icke-invasiva system har potential att göra hjärntextavkodningstekniken från specialiserad och dyr behandling till en bredare och billigare lösning.
Adaptiv generaliserbarhet: Anpassning kontra standardisering
En annan aspekt av skalbarhet är frågan om anpassningsbarhet och generaliserbarhet av systemen. ECOG -modeller kräver vanligtvis individuell kalibrering för varje patient. Detta beror på att de neuronala signalerna registrerade av ECOG-elektroder beror starkt på den enskilda anatomin i hjärnan, placeringen av elektroderna och andra patientspecifika faktorer. Den enskilda kalibreringen kan vara tidskonsumtiv och ta upp till 40 timmars träning per patient. Denna kalibreringsinsats representerar ett betydande hinder för den breda användningen av ECOG -system.
Brain2qwerty följer ett annat tillvägagångssätt och använder överföringslärande för att minska behovet av en utarbetad individuell kalibrering. Systemet är utbildat på en stor datapost av MEG/EEG -data, som samlades in av 169 personer. Denna förtränade modell innehåller redan omfattande kunskaper om förhållandet mellan neuronala signaler och språkintentioner. För nya ämnen krävs endast en kort justeringsfas på 2 till 5 timmar för att anpassa modellen till respektive användares individuella särdrag. Denna korta justeringsfas gör det möjligt att uppnå 75% av den maximala avkodningsprestanda med minimal ansträngning. Användningen av överföringsinlärning möjliggör betydligt snabbare och effektivare idrifttagning av icke-invasiva system och bidrar därmed till skalbarhet och applikationsbredd. Möjligheten att överföra en förutbildad modell till nya användare är en stor fördel med icke-invasiva BCI med avseende på deras breda tillämpbarhet.
Etiska och reglerande aspekter: dataskydd och godkännande kanaler
Utvecklingen och tillämpningen av avkodningstekniker för hjärntext väcker viktiga etiska och reglerande frågor som måste beaktas noggrant. Det finns också skillnader mellan invasiva och icke-invasiva tillvägagångssätt i detta område.
Dataskydd med begränsad signalutbyte: Skydd av integritet
En etisk aspekt som ofta diskuteras i samband med BCIS är dataskydd och möjligheten till manipulation av tankar. Invasiva ECOG -system som möjliggör direkt tillgång till hjärnaktivitet utgör en högre risk för missbruk av hjärndata. I princip kunde ECOG -system inte bara användas för avkodning av språkets avsikter, utan också för att registrera andra kognitiva processer och till och med manipulation av tankar genom stimulering av sluten slinga. Även om den nuvarande tekniken fortfarande är långt ifrån sådana scenarier, är det viktigt att hålla ett öga på dessa potentiella risker och utveckla lämpliga skyddsåtgärder.
Brain2qwerty och andra icke-invasiva system är begränsade till passiva inspelning av motoriska avsiktsignaler. Arkitekturen är utformad för att filtrera bort automatiskt icke-språkliga aktivitetsmönster. Signalerna som fångas av hårbotten och bullriga av Meg och EEG gör det tekniskt krävande, extraherar detaljerad kognitiv information eller till och med manipulerar tankar. Det "begränsade signalutbytet" av icke-invasiva metoder kan ses på ett sätt som skyddet av integritet. Det är emellertid viktigt att betona att icke-invasiva BCI: er också väcker etiska frågor, särskilt när det gäller dataskydd, samtycke efter förtydligande och eventuellt missbruk av tekniken. Det är viktigt att utveckla etiska riktlinjer och regelverksförhållanden som säkerställer ansvarsfull användning av alla typer av BCI: er.
Godkännande för medicintekniska produkter: snabbare att använda
Det lagstiftande sättet för godkännande av medicintekniska produkter är en annan viktig faktor som påverkar hastigheten med vilken ny teknik kan introduceras i klinisk praxis. Invasiva ECOG-system klassificeras vanligtvis som medicinsk utrustning med hög risk eftersom de kräver kirurgisk ingripande och kan orsaka potentiellt allvarliga komplikationer. Fördjupade fas III-studier med omfattande långsiktiga säkerhetsdata krävs därför för godkännande av ECOG-system. Denna godkännandeprocess kan pågå i flera år och kräva betydande resurser.
Icke-invasiva system har å andra sidan potentiellt en snabbare inträde. I USA kan icke-invasiva system som bygger på befintliga EEG/MEG-enheter godkännas genom 510 (k) processen för Food and Drug Administration (FDA). 510 (k) -processen är en förenklad antagningsväg för medicintekniska produkter som är "väsentligen likvärdiga" för redan godkända produkter. Denna snabbare antagningsväg kan möjliggöra icke-invasiv hjärntextavkodningsteknik för att få klinisk tillämpning snabbare och gynna patienter tidigare. Det är emellertid viktigt att betona att även för icke-invasiva system krävs strikta bevis på säkerhet och effektivitet för att få godkännande. Regleringsramen för BCIS är ett utvecklande område, och det är viktigt att tillsynsmyndigheter, forskare och industri arbetar tillsammans för att utveckla tydliga och lämpliga godkännandekanaler, främja innovation och samtidigt säkerställa patientsäkerhet.
Gränser för icke-invasiv strategi: Tekniska utmaningar kvarstår
Trots de många fördelarna med icke-invasiva avkodningssystem för hjärntext är det viktigt att också erkänna de befintliga tekniska hinder och gränser. Dessa utmaningar måste hanteras för att utnyttja den fulla potentialen för icke-invasiva BCI: er.
Real -Time Latency
Brain2qwerty och andra icke-invasiva system har för närvarande en högre latens i avkodning än ett invasiva ECOG-system. Brain2qwerty avkodar språkets avsikter först efter slutet av meningen, vilket leder till en försening på cirka 5 sekunder. Som jämförelse uppnår ECOG-system en betydligt lägre latens på cirka 200 millisekunder, vilket möjliggör nästan realtidskommunikation. Den högre latensen för icke-invasiva system beror på den mer komplexa signalbehandlingen och behovet av att analysera svagare och mer frysta signaler. Att minska latensen är ett viktigt mål för vidareutveckling av icke-invasiva BCI: er för att möjliggöra mer flytande och mer naturlig kommunikation.
Rörelseföremål
MEG -system är mycket känsliga för rörelseföremål. Även mindre huvudrörelser kan störa mätningarna avsevärt och påverka signalkvaliteten. Därför kräver det MEG-baserade dataförvärvet vanligtvis en fast huvudposition, som begränsar mobilapplikationer. Även om EEG är mindre mottagliga för rörelsemässiga artefakter, kan muskelrörelser och andra artefakter också påverka signalkvaliteten. Utvecklingen av robusta algoritmer för artefaktundertryckning och utvecklingen av bärbara och rörliga toleranta MEG- och EEG-system är viktiga forskningsområden för att utöka applikationsbredden för icke-invasiva BCIS.
Patientkompatibilitet
Icke-invasiva system baserade på avkodning av spets-intermartsignaler kan (som) nå sina gränser hos patienter med starkt atrofiska motorcyklar, såsom de i det sena stadiet av amyotrofisk lateral skleros. I sådana fall kan den motoriska avsiktsbaserade avkodningen misslyckas eftersom de neuronala signalerna som är relaterade till spetsrörelser är för svaga eller inte längre närvarande. För dessa patientgrupper kan alternativa icke-invasiva tillvägagångssätt krävs, som till exempel är baserade på avkodningen av kognitiva språkprocesser eller på andra metoder såsom ögonkontroll. Dessutom är det viktigt att ta hänsyn till de individuella skillnaderna i hjärnaktivitet och variationen i signalkvaliteten mellan olika människor för att göra icke-invasiva BCI: er tillgängliga för en bredare patientpopulation.
Kompletterande roller i neuroprostetik: samexistens och konvergens
Trots de befintliga tekniska utmaningarna och den överlägsna precisionen i invasiva ECOG-system, revolutionerar den icke-invasiva metoden för Meta AI och andra forskare tidig intervention inom neuroprotetiskt. Icke-invasiva BCIS erbjuder fördelen att de kan användas låg i risk och kan användas i början av en sjukdom, till exempel. De kan erbjuda patienter med början av kommunikationssvårigheter i ett tidigt skede och därmed förbättra deras livskvalitet och deltagande i det sociala livet i ett tidigt skede.
För tillfället förblir ECOG-system oföränderliga för applikationer med hög precision hos helt förlamade patienter, särskilt i inlåst-in-syndrom, där maximal avkodningsnoggrannhet och kommunikation i realtid är av avgörande betydelse. För denna patientgrupp motiverar de potentiella fördelarna med invasiva BCIS de högre riskerna och kostnaderna.
Framtiden för hjärndatorgränssnitt kan vara i konvergens mellan de två teknologierna. Hybridsystem som kombinerar fördelarna med icke-invasiva och invasiva tillvägagångssätt kan inleda en ny era av neuroprotetik. En sådan hybridmetod kan till exempel använda epidurala mikroelektroder som är mindre invasiva än ECOG-elektroder, men som fortfarande erbjuder högre signalkvalitet än icke-invasiva sensorer. I kombination med avancerade AI -algoritmer för signalbehandling och avkodning kan sådana hybridsystem stänga klyftan mellan invasivitet och noggrannhet och möjliggöra ett större utbud av applikationer. Den kontinuerliga vidareutvecklingen av både icke-invasiva och invasiva avkodningstekniker för hjärntext och forskning om hybridmetoder lovar en framtid där personer med kommunikationsnedsättningar är tillgängliga för effektiva, säkra och tillgängliga kommunikationslösningar.
Lämplig för detta:
Din globala marknadsförings- och affärsutvecklingspartner
☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska
☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!
Konrad Wolfenstein
Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.