Yayınlanan: 16 Şubat 2025 / Güncelleme: 16. Şubat 2025 - Yazar: Konrad Wolfenstein
Düşünceleri ve AI'yı Okuma: Meta AI-Image: Xpert.Digital
İnsan-makine etkileşiminin geleceği, iletişimin anahtarı olarak şimdi beyin sinyalleri
Beyin metni kod çözme teknolojileri: İnvaziv olmayan ve invaziv yaklaşımlar arasında bir karşılaştırma
Düşünceleri metne dönüştürme yeteneği, insan-bilgisayar etkileşimindeki devrimci ilerlemeyi temsil eder ve iletişim bozukluğu olan insanların yaşam kalitesini temelden iyileştirme potansiyelini barındırır. Hem invaziv olmayan beyin2QWERTY meta AI teknolojisi hem de invaziv elektrokortikografi (ECOG), doğrudan beyin sinyallerinden dil niyetlerini kodlayarak bu hedefe ulaşmayı amaçlamaktadır. Her iki teknoloji de aynı kapsayıcı hedefi takip etse de, yaklaşımlarında, güçlü ve zayıf yönlerinde temelde farklılık gösterirler. Bu kapsamlı karşılaştırma, invaziv prosedürlerin rolünü ve faydalarını azaltmadan invaziv olmayan yöntemin belirleyici avantajlarını aydınlatır.
Güvenlik Profili ve Klinik Riskler: Önemli bir fark
İnvaziv olmayan ve invaziv beyin bilgisayar arayüzleri (BCIS) arasındaki en ciddi fark, güvenlik profilinizde ve ilgili klinik risklerde yatmaktadır. Bu husus merkezi öneme sahiptir, çünkü bu teknolojilerin erişilebilirliğini, uygulanabilirliğini ve uzun vadeli kabulünü önemli ölçüde etkilemektedir.
Nöroşirürji komplikasyonlarından kaçınmak: invazivliğin yadsınamaz bir avantajı
Elektrokortikografi (ECOG), elektrot dizilerinin doğrudan beynin yüzeyine, dura mater (dış beyin cildi) altına implante edildiği bir nöroşirürji prosedürü gerektirir. Bu müdahale, özel merkezlerde rutin olarak yapılmasına rağmen, doğal riskler taşır. İstatistikler, bu tür müdahalelerle ciddi komplikasyonlar için yüzde 2 ila 5 risk olduğunu göstermektedir. Bu komplikasyonlar aşağıdakileri içeren geniş bir aralık içerebilir:
İntrakraniyal kanama
Kafatası içinde subdural hematomlar (dura mater ve araknoid arasında kan birikimi) veya intraserebral kanama (doğrudan beyin dokusunda kanama) gibi kanama, operasyonun kendisi veya elektrotların varlığından kaynaklanabilir. Bu kanama, beyin basıncının artmasına, nörolojik eksikliklere ve ciddi vakalarda bile ölüme yol açabilir.
Enfeksiyonlar
Her cerrahi müdahale enfeksiyon riski oluşturmaktadır. ECOG implantasyonunda yara enfeksiyonları, menenjit veya beyin dokusu (ensefalit) ortaya çıkabilir. Bu tür enfeksiyonlar genellikle agresif antibiyotik tedavisi gerektirir ve nadir durumlarda kalıcı nörolojik hasara yol açabilir.
Nörolojik başarısızlıklar
ECOG implantasyonunun amacı nörolojik fonksiyonları iyileştirmek olsa da, müdahalenin kendisinin veya elektrotların yerleştirilmesinin yeni nörolojik eksikliklere yol açması riski vardır. Bunlar kendilerini zayıflık, duyarlılık kaybı, dil bozuklukları, nöbetler veya bilişsel bozukluklar şeklinde gösterebilir. Bazı durumlarda, bu başarısızlıklar geçici olabilir, ancak diğer durumlarda kalıcı olarak kalabilirler.
Anestez ile ilişkili komplikasyonlar
ECOG implantasyonu genellikle alerjik reaksiyonlar, solunum problemleri ve kardiyovasküler komplikasyonlar dahil olmak üzere kendi riskleriyle de ilişkili olan genel anestezi gerektirir.
Buna karşılık, Meta AI'nın MEG/EEG tabanlı yaklaşımı bu riskleri tamamen ortadan kaldırır. Bu invaziv olmayan yöntemle, sensörler geleneksel bir EEG incelemesine benzer şekilde kafa derisine harici olarak eklenir. Cerrahi müdahale gerekmez ve yukarıda belirtilen tüm komplikasyonlar ortadan kaldırılır. 35 denekle gerçekleştirilen beyin2QWERTY sistemi ile klinik çalışmaların tedaviye ihtiyaç duyan herhangi bir yan etkisi yoktu. Bu, invaziv olmayan yöntemlerin üstün güvenlik profilinin altını çizmektedir.
Uzun vadeli stabilite ve donanım arızası: Kronik uygulamalar için bir avantaj
Klinik uygulanabilirlik ile ilgili bir diğer önemli husus, sistemlerin uzun vadeli stabilitesi ve donanım arızası riskidir. ECOG elektrotları söz konusu olduğunda, doku sınırlaması veya elektrik bozunması yoluyla zaman içinde işlevselliği kaybetme riski vardır. Çalışmalar, ECOG elektrotlarının yaklaşık 2 ila 5 yıllık bir ömre sahip olabileceğini göstermektedir. Bu süreden sonra, başka bir cerrahi müdahale ve ilişkili riskleri gerektiren bir elektrot değişimi gerekebilir. Buna ek olarak, her zaman sistemin işlevselliğini aniden sona erdirebilecek ani donanım arızası olasılığı vardır.
Meta AI tarafından geliştirilen invaziv olmayan sistemler, bu konuda açık bir avantaj sunmaktadır. Sensörler harici olarak eklendiğinden, implante elektrotlarla aynı biyolojik madencilik süreçlerine tabi değildir. Prensip olarak, invaziv olmayan sistemler sınırsız bakım döngüleri sunar. Bileşenler, istilacı bir prosedür gerekmeden gerekirse değiştirilebilir veya yükseltilebilir. Bu uzun süreli stabilite, özellikle kilitli sendromlu hastalarda veya kalıcı bir iletişim çözümüne dayanan diğer kronik felç durumları olan kronik uygulamalar için özellikle önemlidir. Tekrarlanan cerrahi müdahalelere duyulan ihtiyaç ve donanım başarısızlığı riski, bu hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde bozacak ve uzun vadeli uygulamalar için invaziv sistemlerin kabulünü kısıtlayacaktır.
Sinyal kalitesi ve kod çözme performansı: farklılaşmış bir karşılaştırma
Güvenlik, invaziv olmayan yöntemlerin yadsınamaz bir avantajı olmakla birlikte, sinyal kalitesi ve ortaya çıkan kod çözme performansı, hem istilacı hem de invaziv olmayan yaklaşımların güçlü ve zayıf yönlerine sahip olduğu daha karmaşık bir alandır.
Mekansal zaman çözünürlüğü Karşılaştırma: Hassasiyete karşı invazivlik
Elektrotların doğrudan serebral kortekse yerleştirildiği ECOG sistemleri, olağanüstü bir mekansal ve zamansal çözünürlük sunar. ECOG'un uzamsal çözünürlüğü tipik olarak 1 ila 2 milimetre aralığındadır, bu da beynin çok küçük ve spesifik bölgelerinden nöral aktiviteyi yakalayabilecekleri anlamına gelir. Zamansal çözünürlük de mükemmeldir ve yaklaşık 1 milisaniyedir, bu da ECOG sistemlerinin son derece hızlı nöral olayları tam olarak kaydedebileceği anlamına gelir. Bu yüksek çözünürlük, ECOG sistemlerinin%5'ten daha az klinik olarak doğrulanmış karakter hata oranlarına (CER) ulaşmasını sağlar. Bu, ECOG tabanlı bir BCI ile üretilen 100 karakterin 5 hatadan daha az olduğu anlamına gelir. Bu yüksek doğruluk, etkili ve sıvı iletişim için çok önemlidir.
Meta Ai'nin invaziv olmayan sistemi olan Brain2qwerty, şu anda manyetoensefalografi (MEG) ile%19 ila 32 çizim hataları elde etmektedir. Bu, ECOG ile karşılaştırıldığında daha yüksek hata oranları olmasına rağmen, bu değerlerin cerrahi risk içermeyen invaziv olmayan bir yöntem kullanılarak elde edildiğini vurgulamak önemlidir. MEG'nin uzamsal çözünürlüğü, ECOG'dan biraz daha düşük olan, ancak yine de ilgili nöral sinyalleri yakalamak için yeterli olan 2 ila 3 milimetre aralığındadır. MEG'nin zamansal çözünürlüğü de çok iyidir ve milisaniye aralığındadır.
Bununla birlikte, meta AI, invaziv olmayan sistemlerin sinyal kalitesini ve kod çözme performansını artırmak için önemli ilerleme kaydetmiştir. Bu ilerleme üç temel yeniliğe dayanmaktadır:
CNN Transformer Hibrit Mimarisi
Bu ileri mimari, evrişimsel sinir ağlarının (CNN'ler) ve transformatör ağlarının güçlü yönlerini birleştirir. CNN'ler, MEG ve EEG tarafından kaydedilen nöronal aktivitenin karmaşık modellerinden uzamsal özelliklerin çıkarılmasında özellikle etkilidir. Dil niyetlerinin kod çözülmesiyle ilgili verilerde yerel kalıpları ve mekansal ilişkileri tanıyabilirsiniz. Transformer ağları ise dilsel bağlamı öğrenmek ve kullanmada mükemmeldir. Uzun mesafelerde kelimeler ve cümleler arasındaki ilişkileri modelleyebilir ve böylece bağlama dayalı dil niyetlerinin tahminini geliştirebilirsiniz. Bu iki mimarinin hibrit bir modelde kombinasyonu, kod çözme doğruluğunu artırmak için hem uzamsal özellikleri hem de dilsel bağlamı etkili bir şekilde kullanmayı mümkün kılar.
WAV2VEC entegrasyonu
Dil temsilleri için kendi kendine işlenen bir öğrenme modeli olan WAV2VEC'in entegrasyonu, WAV2VEC büyük miktarlarda açılmamış ses verileri üzerinde eğitilir ve dilin sağlam ve bağlamsal temsillerini çıkarmayı öğrenir. WAV2VEC'i Brain2qwerty sistemine entegre ederek, nöronal sinyaller bu prefabrik dil temsilleriyle karşılaştırılabilir. Bu, sistemin nöronal aktivite ile dilsel kalıplar arasındaki ilişkiyi daha etkili bir şekilde öğrenmesini ve kod çözme doğruluğunu artırmasını sağlar. Kendi kendini işleyen öğrenme özellikle değerlidir, çünkü sinirbilimde genellikle zor olan büyük miktarlarda etiketli eğitim verilerine olan ihtiyacı azaltır.
Çok sensörlü füzyon
Brain2qwerty, meg ve yüksek sıkı elektroensefalogramın (HD-EEG) füzyonu yoluyla sinerji etkileri kullanır. MEG ve EEG tamamlayıcı nörofizyolojik ölçüm teknikleridir. MEG, nöral aktivite tarafından üretilen manyetik alanları ölçerken, EEG kafa derisinde elektrik potansiyellerini ölçer. Meg daha iyi bir uzamsal çözünürlüğe sahiptir ve EEG daha ucuz ve taşınabilirken kafatası boyunca eserlere daha az duyarlıdır. Meg ve HD-EEG verilerini ve birleşmelerini kaydederek Brain2qwerty sistemi, her iki modalitenin avantajlarını kullanabilir ve sinyal kalitesini ve kod çözme performansını daha da artırabilir. 256 kanallı HD-EEG sistemleri, kafa derisinde elektriksel aktivitenin daha ayrıntılı kaydedilmesini sağlar ve MEG'nin uzamsal hassasiyetini tamamlar.
Bilişsel kod çözme derinliği: Motor becerilerinin ötesinde
Brain2qwerty gibi invaziv olmayan sistemlerin büyük bir avantajı, motor korteks aktivitesinin saf ölçümünün ötesine geçme ve ayrıca daha yüksek dil süreçlerini kaydetme yeteneğinde yatmaktadır. ECOG, özellikle motor bölgelere yerleştirilir, öncelikle konuşma kaslarının hareketleri gibi dilin motor versiyonuyla ilgili aktiviteyi ölçer. Brain2qwerty ise MEG ve EEG kullanılarak, daha karmaşık dil süreçlerinde yer alan diğer beyin alanlarından aktivite de kaydedilebilir:
Planörlerin yazımlarının semantik tahminle düzeltilmesi
Brain2qwerty, semantik tahminler kullanarak yazma hatalarını düzeltebilir. Sistem, girilen kelimelerin ve cümlelerin bağlamını analiz eder ve hataları tanıyabilir ve doğru bir şekilde düzeltir. Bu, iletişimin sıvısını ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. Anlamsallığı tahmin etme yeteneği, sistemin sadece motor niyetlerini kodlamakla kalmayıp, aynı zamanda dilin semantik içeriği hakkında belirli bir anlayış geliştirdiğini göstermektedir.
Eğitim seti dışındaki tam cümlelerin yeniden yapılandırılması
Brain2qwerty'nin dikkate değer bir özelliği, bu cümleler orijinal eğitim veri setine dahil edilmemiş olsa bile, tam cümleleri yeniden inşa etme yeteneğidir. Bu, sistemin sadece kalıpların ezberlenmesinin ötesine geçen bir genelleme yeteneğini gösterir. Sistem, altta yatan dil yapılarını ve kurallarını öğrenebilir ve bunları yeni ve bilinmeyen cümlelere uygulayabilir. Bu, daha doğal ve daha esnek beyin metin arayüzlerine doğru önemli bir adımdır.
Soyut dil niyetlerinin tespiti
İlk çalışmalarda, Brain2qwerty, deneyimsiz deneklerde soyut dil niyetlerinin tespitinde% 40'lık bir doğruluk göstermiştir. Özet dil niyetleri, "Bir soru sormak istiyorum", "Fikrimi ifade etmek istiyorum" veya "Bir hikaye anlatmak istiyorum" gibi bir ifadenin arkasında olan kapsayıcı iletişimsel niyetle ilgilidir. Bu tür soyut niyetleri tanıma yeteneği, invaziv olmayan BCI'lerin gelecekte sadece bireysel kelimeleri veya cümleleri çözebileceğini değil, aynı zamanda kullanıcının kapsayıcı iletişimsel niyetini de anlayabileceğini gösterir. Bu, daha doğal ve diyalog odaklı insan-bilgisayar etkileşimlerinin temelini oluşturabilir.
İnvaziv olmayan sistemlerin kod çözme performansının henüz invaziv ECOG sistemlerinin seviyesine ulaşmadığını belirtmek önemlidir. ECOG, kod çözme hassasiyeti ve hızı açısından üstündür. Bununla birlikte, invaziv olmayan sinyal işleme ve derin öğrenmedeki ilerleme bu boşluğu sürekli olarak kapatıyor.
Ölçeklenebilirlik ve uygulama aralığı: Erişilebilirlik ve maliyet verimliliği
Güvenlik ve kod çözme performansına ek olarak, ölçeklenebilirlik ve uygulama genişliği, beyin metni kod çözme teknolojilerinin geniş kabulü ve sosyal faydalarında önemli bir rol oynamaktadır. Bu alanda, invaziv olmayan sistemler invaziv yöntemlere göre önemli avantajlar göstermektedir.
Maliyet verimliliği ve erişilebilirliği: Engelleri azaltın
Teknolojilerin ölçeklenebilirliğini ve erişilebilirliğini etkileyen önemli bir faktör maliyettir. Cerrahi müdahale, özel tıbbi cihazlar ve yüksek nitelikli personel ihtiyacı nedeniyle ECOG sistemleri önemli maliyetlerle ilişkilidir. İmplantasyon ve uzun vadeli izleme dahil olmak üzere bir ECOG sisteminin toplam maliyetleri yaklaşık 250.000 € veya daha fazla olabilir. Bu yüksek maliyetler ECOG sistemlerini genişlik kütlesi için uygun olmayan hale getirir ve uygulamalarını özel tıbbi merkezlerle sınırlar.
Buna karşılık, MEG tabanlı çözeltisi Brain2qwerty ile meta AI, önemli ölçüde daha düşük maliyetleri hedefliyor. İnvaziv olmayan sensörler ve MEG cihazlarının seri üretimi olasılığı kullanarak amaç, cihaz başına maliyetleri 50.000 € 'ya indirmektir. Bu önemli maliyet farkı, invaziv olmayan BCIS'i çok daha fazla sayıda insan için erişilebilir hale getirecektir. Ek olarak, invaziv olmayan sistemlerde uzmanlaşmış nöroşirurji merkezlerine gerek yoktur. Uygulama, daha geniş bir tıbbi tesiste ve hatta ev ortamında gerçekleştirilebilir. Bu, kırsal bölgelerin bakımı için belirleyici bir faktör ve bu teknolojiye dünyadaki insanlar için eşit erişim garantisidir. İnvaziv olmayan sistemlerin daha düşük maliyetleri ve daha fazla erişilebilirliği, özel ve pahalı tedaviden kaynaklanan beyin metni kod çözme teknolojisini daha geniş ve daha uygun fiyatlı bir çözüm haline getirme potansiyeline sahiptir.
Uyarlanabilir genelleştirilebilirlik: kişiselleştirme ve standardizasyon
Ölçeklenebilirliğin bir başka yönü de sistemlerin uyarlanabilirliği ve genelleştirilebilirliği sorunudur. ECOG modelleri genellikle her hasta için bireysel kalibrasyon gerektirir. Bunun nedeni, ECOG elektrotları tarafından kaydedilen nöronal sinyallerin büyük ölçüde beynin bireysel anatomisine, elektrotların yerleştirilmesine ve hastaya özgü diğer faktörlere bağlı olmasıdır. Bireysel kalibrasyon zaman -tüketici olabilir ve hasta başına 40 saate kadar eğitim alabilir. Bu kalibrasyon çabası, ECOG sistemlerinin geniş kullanımı için önemli bir engeldir.
Brain2qwerty farklı bir yaklaşımı takip eder ve ayrıntılı bir bireysel kalibrasyon ihtiyacını azaltmak için transfer öğrenimi kullanır. Sistem, 169 kişi tarafından toplanan MEG/EEG verileri tarafından büyük bir veri kaydı üzerinde eğitilmiştir. Bu önceden eğitilmiş model zaten nöronal sinyaller ve dil niyetleri arasındaki ilişki hakkında kapsamlı bilgi içermektedir. Yeni denekler için, modeli ilgili kullanıcının bireysel özelliklerine uyarlamak için sadece 2 ila 5 saatlik kısa bir ayar aşaması gereklidir. Bu kısa ayar aşaması, maksimum kod çözme performansının% 75'inin minimum çaba ile elde edilmesini sağlar. Transfer öğrenmesinin kullanımı, invaziv olmayan sistemlerin önemli ölçüde daha hızlı ve daha verimli bir şekilde kullanıma sunulmasını sağlar ve böylece ölçeklenebilirlik ve uygulama genişliğine katkıda bulunur. Önceden eğitimli bir modeli yeni kullanıcılara aktarma yeteneği, geniş uygulanabilirlikleri açısından invaziv olmayan BCI'ların büyük bir avantajıdır.
Etik ve düzenleyici yönler: veri koruma ve onay kanalları
Beyin metni kod çözme teknolojilerinin geliştirilmesi ve uygulanması, dikkatle dikkate alınması gereken önemli etik ve düzenleyici soruları gündeme getirmektedir. Bu alanda invaziv ve invaziv olmayan yaklaşımlar arasında da farklılıklar vardır.
Sınırlı sinyal verimi ile veri koruması: Gizliliğin Korunması
BCIS ile bağlantılı olarak sıklıkla tartışılan etik bir husus, veri koruması ve düşüncenin manipülasyonu olasılığıdır. Beyin aktivitesine doğrudan erişim sağlayan invaziv ECOG sistemleri, potansiyel olarak beyin verilerinin kötüye kullanılması riski daha yüksektir. Prensip olarak, ECOG sistemleri sadece dil niyetlerini kodlamak için değil, aynı zamanda diğer bilişsel süreçleri ve hatta kapalı döngü stimülasyonu ile düşüncelerin manipülasyonunu kaydetmek için de kullanılabilir. Mevcut teknoloji hala bu tür senaryolardan uzak olsa da, bu potansiyel risklere dikkat etmek ve uygun koruyucu önlemler geliştirmek önemlidir.
Brain2qwerty ve diğer invaziv olmayan sistemler pasif kayıt motor niyet sinyalleri ile sınırlıdır. Mimari, otomatik olarak dili olmayan etkinlik modellerini filtrelemek için tasarlanmıştır. Saç derisi tarafından yakalanan ve Meg ve EEG tarafından gürültülü sinyaller onu teknik olarak zorlu hale getirir, ayrıntılı bilişsel bilgileri çıkarır ve hatta düşünceleri manipüle eder. İnvaziv olmayan yöntemlerin "sınırlı sinyal verimi" gizliliğin korunması olarak bir şekilde görülebilir. Bununla birlikte, invaziv olmayan BCI'lerin, özellikle veri koruması, açıklama sonrası rıza ve teknolojinin olası kötüye kullanılması ile ilgili etik soruları da gündeme getirmek önemlidir. Her tür BCI türlerinin sorumlu kullanımını sağlayan etik yönergeler ve düzenleyici çerçeve koşulları geliştirmek önemlidir.
Tıbbi cihazlar için onay yolu: daha hızlı kullanımı
Tıbbi cihazların onaylanması için düzenleyici yolu, yeni teknolojilerin klinik uygulamaya girme hızını etkileyen bir diğer önemli faktördür. İnvaziv ECOG sistemleri genellikle yüksek riskli tıbbi cihazlar olarak sınıflandırılır, çünkü cerrahi müdahale gerektirirler ve potansiyel olarak ciddi komplikasyonlara neden olabilirler. Bu nedenle, ECOG sistemlerinin onaylanması için kapsamlı uzun vadeli güvenlik verileri ile ayrıntılı Faz III çalışmaları gerekmektedir. Bu onay süreci birkaç yıl sürebilir ve önemli kaynaklar gerektirir.
İnvaziv olmayan sistemler ise potansiyel olarak daha hızlı bir kabul yoluna sahiptir. Amerika Birleşik Devletleri'nde, mevcut EEG/MEG cihazları üzerine inşa eden invaziv olmayan sistemler, Gıda ve İlaç İdaresi'nin (FDA) 510 (k) süreci ile onaylanabilir. 510 (k) süreci, zaten onaylanmış ürünler için "büyük ölçüde eşdeğer" olan tıbbi cihazlar için basitleştirilmiş bir giriş yoludur. Bu daha hızlı kabul yolu, invaziv olmayan beyin-metin kod çözme teknolojilerinin klinik uygulamayı daha hızlı almasını ve hastalara daha önce fayda sağlamasını sağlayabilir. Bununla birlikte, invaziv olmayan sistemler için bile onay almak için sıkı güvenlik ve etkililik kanıtının gerekli olduğunu vurgulamak önemlidir. BCIS için düzenleyici çerçeve gelişmekte olan bir alandır ve düzenleyici otoritelerin, bilim adamlarının ve endüstrinin net ve uygun onay kanallarını geliştirmek, yeniliği teşvik etmek ve aynı zamanda hasta güvenliğini sağlamak için birlikte çalışmaları önemlidir.
İnvaziv olmayan yaklaşımın sınırları: Teknik zorluklar devam ediyor
İnvaziv olmayan beyin metni kod çözme sistemlerinin sayısız avantajına rağmen, mevcut teknik engelleri ve sınırları da tanımak önemlidir. Bu zorluklar, invaziv olmayan BCI'ların tam potansiyelinden yararlanmak için ele alınmalıdır.
Gerçek zaman gecikmesi
Brain2qwerty ve diğer invaziv olmayan sistemler şu anda kod çözmede invaziv bir ECOG sistemlerinden daha yüksek bir gecikmeye sahiptir. Brain2qwerty, dil niyetlerini ancak cümlenin bitiminden sonra kodunu çözer, bu da yaklaşık 5 saniyelik bir gecikmeye yol açar. Buna karşılık, ECOG sistemleri, neredeyse gerçek zamanlı iletişimi sağlayan yaklaşık 200 milisaniye önemli ölçüde daha düşük bir gecikme elde eder. İnvaziv olmayan sistemlerin daha yüksek gecikmesi, daha karmaşık sinyal işleme ve daha zayıf ve daha dondurulmuş sinyalleri analiz etme ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Gecikmenin azaltılması, daha fazla akışkan ve daha doğal iletişim sağlamak için invaziv olmayan BCI'ların daha da geliştirilmesi için önemli bir hedeftir.
Hareket artefaktları
MEG sistemleri hareket artefaktlarına çok duyarlıdır. Küçük kafa hareketleri bile ölçümleri önemli ölçüde bozabilir ve sinyal kalitesini etkileyebilir. Bu nedenle, MEG tabanlı veri toplama genellikle mobil uygulamaları sınırlayan sabit bir kafa konumu gerektirir. EEG hareket artefaktlarına daha az duyarlı olsa da, kas hareketleri ve diğer eserler de sinyal kalitesini etkileyebilir. Artefakt baskısı için sağlam algoritmaların geliştirilmesi ve taşınabilir ve hareketli toleranslı MEG ve EEG sistemlerinin geliştirilmesi, invaziv olmayan BCI'ların uygulama genişliğini genişletmek için önemli araştırma alanlarıdır.
Hasta uyumluluğu
Uçlar arası sinyallerin kod çözülmesine dayanan invaziv olmayan sistemler, amyotrofik lateral sklerozun geç aşamasında olanlar gibi güçlü atrofik motosikletleri olan hastalarda sınırlarına ulaşabilir (as). Bu gibi durumlarda, motor niyetine dayalı kod çözme başarısız olabilir, çünkü uç hareketleriyle ilgili nöronal sinyaller çok zayıftır veya artık mevcut değildir. Bu hasta grupları için, örneğin bilişsel dil süreçlerinin kod çözülmesine veya göz kontrolü gibi diğer yöntemlere dayanan alternatif invaziv olmayan yaklaşımlar gerekebilir. Ek olarak, invaziv olmayan BCI'ları daha geniş hasta popülasyonu için erişilebilir hale getirmek için beyin aktivitesindeki bireysel farklılıkları ve farklı insanlar arasındaki sinyal kalitesinin değişkenliğini dikkate almak önemlidir.
Nöroprostetiklerde tamamlayıcı roller: Bir arada yaşama ve yakınsama
Mevcut teknik zorluklara ve invaziv ECOG sistemlerinin üstün hassasiyetine rağmen, Meta AI ve diğer araştırmacıların invaziv olmayan yaklaşımı nöroprostetik alanına erken müdahalede devrim yaratır. İnvaziv olmayan BCI'lar, düşük risk altında kullanılabilecekleri ve bir hastalığın başlangıcında kullanılabilecekleri avantajı sunar. Erken bir aşamada iletişim zorluklarının başlangıcı olan hastalara erken bir aşamada yaşam kalitelerini ve sosyal yaşama katılımlarını artırabilirler.
Şimdilik, ECOG sistemleri, tamamen felçli hastalarda, özellikle kilitli sendromda, maksimum kod çözme doğruluğu ve gerçek zamanlı iletişimin çok önemli olduğu yüksek hassasiyetli uygulamalar için yeri doldurulamaz. Bu hasta grubu için, istilacı BCI'lerin potansiyel avantajları daha yüksek riskleri ve maliyetleri haklı çıkarmaktadır.
Beyin bilgisayar arayüzlerinin geleceği iki teknoloji arasında yakınsama olabilir. İnvaziv olmayan ve invaziv yaklaşımların avantajlarını birleştiren hibrit sistemler, yeni bir nöroprostetik çağını müjdeleyebilir. Böyle bir hibrit yaklaşım, örneğin, ECOG elektrotlarından daha az invaziv olan epidural mikroelektrotlar kullanabilir, ancak yine de invaziv olmayan sensörlerden daha yüksek sinyal kalitesi sunar. Sinyal işleme ve kod çözme için gelişmiş AI algoritmaları ile kombinasyon halinde, bu tür hibrid sistemler invazivlik ve doğruluk arasındaki boşluğu kapatabilir ve daha geniş bir uygulama yelpazesi sağlayabilir. Hem invaziv olmayan hem de invaziv beyin metni kod çözme teknolojilerinin ve hibrit yaklaşımların araştırılması, iletişim bozukluğu olan kişilerin etkili, güvenli ve erişilebilir iletişim çözümleri için mevcut olduğu bir geleceğe vaat etmektedir.
İçin uygun:
Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.