Zihin okuma ve yapay zeka: Meta AI'dan derin öğrenme mimarileri için invaziv olmayan beyin-metin kod çözme ve sensörler – Görsel: Xpert.Digital
İnsan-makine etkileşiminin geleceği artık burada – iletişimde anahtar rol oynayan beyin sinyalleri.
Beyinden metne kod çözme teknolojileri: İnvaziv olmayan ve invaziv yaklaşımlar arasında bir karşılaştırma
Düşünceleri metne dönüştürme yeteneği, insan-bilgisayar etkileşiminde devrim niteliğinde bir ilerlemeyi temsil ediyor ve iletişim bozukluğu olan kişilerin yaşam kalitesini temelden iyileştirme potansiyeli taşıyor. Hem Meta AI'nin invaziv olmayan Brain2Qwerty teknolojisi hem de invaziv elektrokortikografi (ECoG), konuşma niyetlerini doğrudan beyin sinyallerinden çözerek bu hedefe ulaşmayı amaçlıyor. Her iki teknoloji de aynı genel amacı paylaşsa da, yaklaşımları, güçlü ve zayıf yönleri bakımından temelden farklılık gösteriyorlar. Bu kapsamlı karşılaştırma, invaziv prosedürlerin rolünü ve faydalarını azaltmadan, invaziv olmayan yöntemin önemli avantajlarını vurgulamaktadır.
Güvenlik profili ve klinik riskler: Kritik bir fark
İnvaziv olmayan ve invaziv beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) arasındaki en önemli fark, güvenlik profilleri ve ilişkili klinik risklerde yatmaktadır. Bu yön, bu teknolojilerin erişilebilirliğini, uygulanabilirliğini ve uzun vadeli kabulünü önemli ölçüde etkilediği için merkezi öneme sahiptir.
Nöroşirürjik komplikasyonlardan kaçınmak: İnvaziv olmayan yöntemlerin tartışılmaz bir avantajı
Elektrokortikografi (ECoG), elektrot dizilerinin doğrudan beynin yüzeyine, dura materin (beyni kaplayan en dış zar) altına yerleştirildiği nöroşirürjik bir müdahale gerektirir. Uzmanlaşmış merkezlerde rutin olarak yapılsa da, bu prosedürün doğasında riskler vardır. İstatistikler, bu tür prosedürlerden sonra ciddi komplikasyon riskinin %2 ila %5 arasında olduğunu göstermektedir. Bu komplikasyonlar, aşağıdakileri de içeren geniş bir yelpazeyi kapsayabilir:
Kafa içi kanamalar
Ameliyatın kendisinden veya elektrotların varlığından kaynaklanabilecek kafa içi kanamalar, örneğin subdural hematomlar (dura mater ve araknoid mater arasında kan birikmesi) veya intraserebral kanamalar (doğrudan beyin dokusu içinde kanama). Bu kanama, kafa içi basıncında artışa, nörolojik bozukluklara ve ciddi vakalarda ölüme bile yol açabilir.
Enfeksiyonlar
Her cerrahi işlem enfeksiyon riski taşır. ECoG implantasyonunda yara, meninks (menenjit) veya beyin dokusu (ensefalit) enfeksiyonları meydana gelebilir. Bu tür enfeksiyonlar genellikle agresif antibiyotik tedavisi gerektirir ve nadir durumlarda kalıcı nörolojik hasara yol açabilir.
Nörolojik yetersizlikler
ECoG implantasyonunun amacı nörolojik fonksiyonu iyileştirmek olsa da, işlemin kendisi veya elektrotların yerleştirilmesi yeni nörolojik bozukluklara yol açma riski taşır. Bunlar güçsüzlük, duyu kaybı, konuşma bozuklukları, nöbetler veya bilişsel bozukluk şeklinde kendini gösterebilir. Bazı durumlarda bu bozukluklar geçici olabilirken, diğerlerinde kalıcı olabilir.
Anesteziyle ilgili komplikasyonlar
ECoG implantasyonu genellikle genel anestezi gerektirir ve bu da alerjik reaksiyonlar, solunum problemleri ve kardiyovasküler komplikasyonlar gibi kendi risklerini taşır.
Buna karşılık, Meta AI'nin MEG/EEG tabanlı yaklaşımı bu riskleri tamamen ortadan kaldırıyor. Bu invaziv olmayan yöntem, geleneksel bir EEG muayenesine benzer şekilde, sensörlerin kafa derisine dışarıdan takılmasını içeriyor. Ameliyat gerekmediği için yukarıda belirtilen tüm komplikasyonlardan kaçınılıyor. 35 katılımcıyla gerçekleştirilen Brain2Qwerty sistemiyle yapılan klinik denemelerde, tedavi gerektiren herhangi bir olumsuz etki görülmedi. Bu, invaziv olmayan yöntemlerin üstün güvenlik profilini vurguluyor.
Uzun vadeli istikrar ve donanım arızası: Kronik uygulamalar için bir avantaj
Klinik uygulanabilirlik açısından bir diğer önemli husus, sistemlerin uzun vadeli stabilitesi ve donanım arızası riskidir. ECoG elektrotlarında, doku skarlaşması veya elektrot bozulması nedeniyle zamanla işlevselliğini kaybetme riski vardır. Çalışmalar, ECoG elektrotlarının yaklaşık 2 ila 5 yıl arasında bir ömre sahip olabileceğini göstermektedir. Bu süreden sonra, başka bir cerrahi işlem ve bununla ilişkili riskleri içeren elektrot değişimi gerekebilir. Ayrıca, sistemin işlevselliğini aniden sona erdirebilecek ani donanım arızası olasılığı da her zaman mevcuttur.
Meta AI tarafından geliştirilenler gibi invaziv olmayan sistemler bu konuda açık bir avantaj sunmaktadır. Sensörler dışarıdan takıldığı için, implante edilen elektrotlarla aynı biyolojik bozunma süreçlerine maruz kalmazlar. İnvaziv olmayan sistemler neredeyse sınırsız bakım döngüsü sunar. Bileşenler, invaziv cerrahi gerektirmeden gerektiğinde değiştirilebilir veya yükseltilebilir. Bu uzun vadeli istikrar, özellikle kalıcı bir iletişim çözümüne ihtiyaç duyan kilitlenme sendromu veya diğer kronik felç durumlarına sahip hastalar için kronik uygulamalar açısından son derece önemlidir. Tekrarlanan cerrahi müdahalelere duyulan ihtiyaç ve donanım arızası riski, bu hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde bozacak ve invaziv sistemlerin uzun vadeli uygulamalar için kabulünü sınırlayacaktır.
Sinyal kalitesi ve kod çözme performansı: Detaylı bir karşılaştırma
Güvenlik, invaziv olmayan yöntemlerin tartışılmaz bir avantajı olsa da, sinyal kalitesi ve bunun sonucunda ortaya çıkan kod çözme performansı, hem invaziv hem de invaziv olmayan yaklaşımların güçlü ve zayıf yönlerinin bulunduğu daha karmaşık bir alandır.
Uzamsal-zamansal çözünürlük karşılaştırması: Hassasiyet ve invaziv olmama
Elektrotların doğrudan serebral kortekse yerleştirildiği ECoG sistemleri, olağanüstü uzamsal ve zamansal çözünürlük sunar. ECoG'nin uzamsal çözünürlüğü tipik olarak 1 ila 2 milimetre aralığındadır, bu da beynin çok küçük ve spesifik bölgelerinden sinirsel aktiviteyi yakalayabileceği anlamına gelir. Zamansal çözünürlük de yaklaşık 1 milisaniye ile mükemmeldir ve ECoG sistemlerinin son derece hızlı sinirsel olayları doğru bir şekilde yakalamasını sağlar. Bu yüksek çözünürlük, ECoG sistemlerinin klinik olarak doğrulanmış %5'ten daha düşük karakter hata oranlarına (CER) ulaşmasını sağlar. Bu, ECoG tabanlı bir BCI ile oluşturulan 100 karakterden 5'ten azının hata içereceği anlamına gelir. Bu yüksek doğruluk, etkili ve akıcı iletişim için çok önemlidir.
Meta AI'nin invaziv olmayan sistemi Brain2Qwerty, şu anda manyetoensefalografi (MEG) kullanarak %19 ila %32 arasında işaret hatası oranlarına ulaşıyor. Bu oranlar ECoG'ye kıyasla daha yüksek olsa da, bu sonuçların cerrahi risk taşımayan invaziv olmayan bir yöntemle elde edildiğini vurgulamak önemlidir. MEG'in uzamsal çözünürlüğü 2 ila 3 milimetre aralığındadır; bu, ECoG'den biraz daha düşük olsa da, ilgili sinir sinyallerini yakalamak için yeterlidir. MEG'in zamansal çözünürlüğü de milisaniye aralığında çok iyidir.
Ancak Meta AI, invaziv olmayan sistemlerin sinyal kalitesini ve kod çözme performansını iyileştirme konusunda önemli ilerleme kaydetmiştir. Bu ilerleme üç temel yeniliğe dayanmaktadır:
CNN-Transformer hibrit mimarisi
Bu gelişmiş mimari, evrimsel sinir ağlarının (CNN'ler) ve transformatör ağlarının güçlü yönlerini bir araya getiriyor. CNN'ler, MEG ve EEG ile yakalanan karmaşık sinirsel aktivite kalıplarından mekansal özellikleri çıkarmada özellikle etkilidir. Konuşma niyetlerinin çözümlenmesi için ilgili verilerdeki yerel kalıpları ve mekansal ilişkileri belirleyebilirler. Öte yandan, transformatör ağları dilsel bağlamı öğrenme ve kullanmada üstünlük gösterir. Kelimeler ve cümleler arasındaki ilişkileri uzun mesafeler boyunca modelleyebilir ve böylece bağlama dayalı konuşma niyetlerinin tahminini iyileştirebilirler. Bu iki mimariyi hibrit bir modelde birleştirmek, çözümleme doğruluğunu artırmak için hem mekansal özelliklerin hem de dilsel bağlamın etkili bir şekilde kullanılmasını sağlar.
Wav2Vec entegrasyonu
Konuşma temsilleri için kendi kendine denetimli öğrenme modeli olan Wav2Vec'in entegrasyonu, bir diğer önemli ilerlemeyi temsil etmektedir. Wav2Vec, büyük miktarda etiketlenmemiş ses verisi üzerinde önceden eğitilmiş olup, konuşmanın sağlam ve bağlam açısından zengin temsillerini çıkarmayı öğrenir. Wav2Vec'i Brain2Qwerty sistemine entegre ederek, sinir sinyalleri bu önceden oluşturulmuş konuşma temsilleriyle eşleştirilebilir. Bu, sistemin sinirsel aktivite ile dilsel kalıplar arasındaki ilişkiyi daha etkili bir şekilde öğrenmesini ve kod çözme doğruluğunu artırmasını sağlar. Kendi kendine denetimli öğrenme, özellikle sinirbilimde elde edilmesi genellikle zor olan büyük miktarda etiketli eğitim verisine olan ihtiyacı azalttığı için değerlidir.
Çoklu sensör füzyonu
Brain2Qwerty, MEG ve yüksek yoğunluklu elektroensefalografiyi (HD-EEG) birleştirerek sinerjik etkilerden yararlanır. MEG ve EEG, birbirini tamamlayıcı nörofizyolojik ölçüm teknikleridir. MEG, nöronal aktivite tarafından üretilen manyetik alanları ölçerken, EEG kafa derisindeki elektriksel potansiyelleri ölçer. MEG, üstün mekansal çözünürlük sunar ve kafatasından kaynaklanan artefaktlara daha az duyarlıdır, EEG ise daha uygun maliyetli ve taşınabilirdir. MEG ve HD-EEG verilerini eş zamanlı olarak alıp birleştirerek, Brain2Qwerty sistemi her iki yöntemin avantajlarından yararlanabilir, sinyal kalitesini ve kod çözme performansını daha da artırabilir. 256 kanala kadar HD-EEG sistemleri, MEG'in mekansal hassasiyetini tamamlayarak kafa derisindeki elektriksel aktivitenin daha ayrıntılı bir şekilde yakalanmasını sağlar.
Bilişsel kod çözme derinliği: Motor becerilerin ötesinde
Brain2Qwerty gibi invaziv olmayan sistemlerin en önemli avantajlarından biri, sadece motor korteks aktivitesini ölçmenin ötesine geçerek daha üst düzey dil süreçlerini de yakalayabilmeleridir. Özellikle motor bölgelere yerleştirilen ECoG, öncelikle konuşma kaslarının hareketleri gibi konuşmanın motor yürütülmesiyle ilgili aktiviteyi ölçer. Öte yandan Brain2Qwerty, MEG ve EEG kullanarak, daha karmaşık dil süreçlerinde yer alan diğer beyin bölgelerinden de aktivite yakalayabilir, örneğin:
Semantik tahmin yoluyla yazım hatalarının düzeltilmesi
Brain2Qwerty, anlamsal tahmin kullanarak yazım hatalarını düzeltebiliyor. Sistem, girilen kelimelerin ve cümlelerin bağlamını analiz ederek olası hataları tespit edebiliyor ve otomatik olarak düzeltebiliyor. Bu, iletişimin akıcılığını ve doğruluğunu önemli ölçüde artırıyor. Anlamsal tahmin yapabilme yeteneği, sistemin yalnızca motor niyetleri çözmekle kalmayıp, dilin anlamsal içeriğine dair belirli bir anlayış geliştirdiğini de gösteriyor.
Eğitim seti dışındaki tam setlerin yeniden oluşturulması
Brain2Qwerty'nin dikkat çekici bir özelliği, orijinal eğitim veri setinde yer almayan cümleleri bile eksiksiz olarak yeniden oluşturabilmesidir. Bu, sistemin kalıpları ezberlemenin ötesine geçen bir genelleme yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir. Sistem, temel dil yapılarını ve kurallarını öğrenip bunları yeni ve alışılmadık cümlelere uygulayabiliyor gibi görünüyor. Bu, daha doğal ve esnek beyin-metin arayüzlerine doğru önemli bir adımdır.
Soyut dil niyetlerinin tespiti
İlk çalışmalar, Brain2Qwerty'nin eğitim almamış katılımcılarda soyut konuşma niyetlerini tespit etmede %40 doğruluk oranına ulaştığını göstermiştir. Soyut konuşma niyetleri, "Bir soru sormak istiyorum", "Fikrimi ifade etmek istiyorum" veya "Bir hikaye anlatmak istiyorum" gibi bir ifadenin ardındaki genel iletişimsel niyeti ifade eder. Bu tür soyut niyetleri tanıma yeteneği, invaziv olmayan BCI'ların bir gün yalnızca tek tek kelimeleri veya cümleleri çözmekle kalmayıp, kullanıcının genel iletişimsel niyetini de anlayabileceğini düşündürmektedir. Bu, daha doğal ve diyalog odaklı insan-bilgisayar etkileşimlerinin temelini oluşturabilir.
Şunu belirtmek önemlidir ki, invaziv olmayan sistemlerin kod çözme performansı henüz invaziv ECoG sistemlerinin seviyesine ulaşmamıştır. ECoG, kod çözme hassasiyeti ve hızı açısından üstünlüğünü korumaktadır. Bununla birlikte, invaziv olmayan sinyal işleme ve derin öğrenmedeki gelişmeler bu açığı istikrarlı bir şekilde kapatmaktadır.
Ölçeklenebilirlik ve uygulama yelpazesi: erişilebilirlik ve maliyet verimliliği
Güvenlik ve kod çözme performansının yanı sıra, ölçeklenebilirlik ve uygulanabilirlik, beyin-metin kod çözme teknolojilerinin yaygın kabulü ve toplumsal faydası açısından çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu alanda, invaziv olmayan sistemler, invaziv yöntemlere göre belirgin avantajlar göstermektedir.
Maliyet etkinliği ve erişilebilirlik: Engellerin azaltılması
Teknolojilerin ölçeklenebilirliğini ve erişilebilirliğini etkileyen en önemli faktörlerden biri maliyettir. ECoG sistemleri, cerrahi müdahale, özel tıbbi ekipman ve yüksek vasıflı personel gerektirmesi nedeniyle önemli maliyetlerle ilişkilidir. İmplantasyon ve uzun süreli izleme dahil olmak üzere bir ECoG sisteminin toplam maliyeti yaklaşık 250.000 € veya daha fazla olabilir. Bu yüksek maliyetler, ECoG sistemlerini genel halk için erişilemez hale getirir ve kullanımını uzmanlaşmış tıp merkezleriyle sınırlandırır.
Buna karşılık, MEG tabanlı çözümü Brain2Qwerty ile Meta AI, önemli ölçüde daha düşük maliyetleri hedefliyor. İnvaziv olmayan sensörlerden ve MEG cihazlarının seri üretim olasılığından yararlanarak, cihaz başına maliyeti 50.000 €'nun altına düşürmeyi amaçlıyorlar. Bu önemli maliyet farkı, invaziv olmayan BCI'ları çok daha fazla sayıda insan için erişilebilir hale getirecektir. Dahası, invaziv olmayan sistemler, özel nöroşirürji merkezlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Uygulamalar daha geniş bir yelpazedeki tıbbi ortamlarda ve hatta ev ortamlarında yapılabilir. Bu, kırsal alanlara bakım sağlamak ve dünya çapındaki insanlar için bu teknolojiye eşit erişimi sağlamak için çok önemli bir faktördür. İnvaziv olmayan sistemlerin daha düşük maliyetleri ve daha fazla erişilebilirliği, beyin-metin kod çözme teknolojisini özel ve pahalı bir tedaviden daha yaygın olarak erişilebilir ve uygun fiyatlı bir çözüme dönüştürme potansiyeline sahiptir.
Uyarlanabilir genelleştirilebilirlik: Kişiselleştirme ve standardizasyon
Ölçeklenebilirliğin bir diğer yönü de sistemlerin uyarlanabilirliği ve genelleştirilebilirliğidir. ECoG modelleri genellikle her hasta için bireysel kalibrasyon gerektirir. Bunun nedeni, ECoG elektrotları tarafından kaydedilen sinir sinyallerinin, bireysel beyin anatomisine, elektrot yerleşimine ve diğer hastaya özgü faktörlere büyük ölçüde bağlı olmasıdır. Bireysel kalibrasyon zaman alıcı olabilir ve hasta başına 40 saate kadar eğitim gerektirebilir. Bu kalibrasyon çabası, ECoG sistemlerinin yaygın kullanımında önemli bir engel teşkil etmektedir.
Brain2Qwerty, zaman alıcı bireysel kalibrasyon ihtiyacını azaltmak için transfer öğrenmeyi kullanan farklı bir yaklaşım benimser. Sistem, 169 bireyden toplanan geniş bir MEG/EEG veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiştir. Bu önceden eğitilmiş model, sinir sinyalleri ve konuşma niyetleri arasındaki ilişki hakkında kapsamlı bilgi içermektedir. Yeni katılımcılar için, modeli her kullanıcının bireysel özelliklerine uyarlamak için yalnızca 2 ila 5 saatlik kısa bir adaptasyon aşaması gereklidir. Bu kısa adaptasyon aşaması, minimum çabayla maksimum kod çözme performansının %75'ine ulaşmayı mümkün kılar. Transfer öğrenmenin kullanımı, invaziv olmayan sistemlerin devreye alınmasını önemli ölçüde daha hızlı ve verimli hale getirerek ölçeklenebilirliklerine ve geniş uygulama alanlarına katkıda bulunur. Önceden eğitilmiş bir modeli yeni kullanıcılara aktarabilme yeteneği, invaziv olmayan BCI'ların yaygın uygulanabilirliği açısından önemli bir avantajıdır.
Etik ve düzenleyici hususlar: Veri koruma ve kabul prosedürleri
Beyin-metin kod çözme teknolojilerinin geliştirilmesi ve uygulanması, dikkatle değerlendirilmesi gereken önemli etik ve düzenleyici soruları gündeme getirmektedir. Bu alanda invaziv ve invaziv olmayan yaklaşımlar arasında da farklılıklar bulunmaktadır.
Sınırlı sinyal verimi yoluyla veri koruması: Gizliliğin korunması
Beyin-bilgisayar arayüzleriyle (BCI) bağlantılı olarak sıklıkla tartışılan etik bir konu, veri gizliliği ve düşünce manipülasyonu olasılığıdır. Beyin aktivitesine doğrudan erişim sağlayan invaziv ECoG sistemleri, beyin verilerinin kötüye kullanılması riskini potansiyel olarak daha yüksek oranda taşımaktadır. Prensip olarak, ECoG sistemleri yalnızca konuşma niyetlerini çözmek için değil, aynı zamanda diğer bilişsel süreçleri kaydetmek ve hatta kapalı döngü uyarımı yoluyla düşünceleri manipüle etmek için de kullanılabilir. Mevcut teknoloji bu tür senaryolardan henüz çok uzakta olsa da, bu potansiyel riskleri akılda tutmak ve uygun güvenlik önlemleri geliştirmek önemlidir.
Brain2Qwerty ve diğer invaziv olmayan sistemler, motor niyet sinyallerinin pasif olarak elde edilmesiyle sınırlıdır. Mimari yapıları, sözel olmayan aktivite kalıplarını otomatik olarak filtrelemek üzere tasarlanmıştır. Kafa derisi girişiminden dolayı MEG ve EEG tarafından yakalanan zayıflamış ve gürültülü sinyaller, ayrıntılı bilişsel bilgileri çıkarmayı veya hatta düşünceleri manipüle etmeyi teknik olarak daha zor hale getirir. İnvaziv olmayan yöntemlerin "sınırlı sinyal verimi", bir bakıma gizliliğin korunması olarak görülebilir. Bununla birlikte, invaziv olmayan BCI'ların özellikle veri koruma, bilgilendirilmiş onam ve teknolojinin kötüye kullanılma potansiyeli ile ilgili etik soruları da gündeme getirdiğini vurgulamak önemlidir. Her tür BCI'ın sorumlu kullanımını sağlayan etik yönergeler ve düzenleyici çerçeveler geliştirmek şarttır.
Tıbbi cihazlar için onay süreci: Daha hızlı başvuru
Tıbbi cihaz onayına yönelik düzenleyici süreç, yeni teknolojilerin klinik uygulamaya ne kadar hızlı bir şekilde dahil edilebileceğini etkileyen bir diğer önemli faktördür. İnvaziv ECoG sistemleri, cerrahi müdahale gerektirmeleri ve potansiyel olarak ciddi komplikasyonlara yol açabilmeleri nedeniyle genellikle yüksek riskli tıbbi cihazlar olarak sınıflandırılır. Bu nedenle, ECoG sistemlerinin onaylanması, kapsamlı uzun vadeli güvenlik verileri içeren geniş kapsamlı Faz III çalışmalarını gerektirir. Bu onay süreci birkaç yıl sürebilir ve önemli kaynaklar gerektirebilir.
Öte yandan, invaziv olmayan sistemler potansiyel olarak daha hızlı bir düzenleyici süreçten geçebilir. Amerika Birleşik Devletleri'nde, mevcut EEG/MEG cihazlarını temel alan ve tamamlayan invaziv olmayan sistemler, Gıda ve İlaç İdaresi'nin (FDA) 510(k) süreci aracılığıyla onay almaya hak kazanabilir. 510(k) süreci, halihazırda onaylanmış ürünlere "esas olarak eşdeğer" olan tıbbi cihazlar için basitleştirilmiş bir onay yoludur. Bu daha hızlı yol, invaziv olmayan beyin-metin kod çözme teknolojilerinin klinik kullanıma daha hızlı girmesine ve hastalara daha erken fayda sağlamasına olanak tanıyabilir. Bununla birlikte, invaziv olmayan sistemler için bile, onay için titiz güvenlik ve etkinlik kanıtlarının gerekli olduğunu vurgulamak önemlidir. Beyin-bilgisayar arayüzleri için düzenleyici çerçeve gelişen bir alandır ve düzenleyicilerin, araştırmacıların ve endüstrinin, hasta güvenliğini sağlarken yeniliği teşvik eden açık ve uygun düzenleyici yollar geliştirmek için işbirliği yapması şarttır.
Non-invaziv yaklaşımın sınırlamaları: Teknik zorluklar devam etmektedir.
İnvaziv olmayan beyin-metin kod çözme sistemlerinin sayısız avantajına rağmen, mevcut teknik engelleri ve sınırlamaları kabul etmek önemlidir. İnvaziv olmayan BCI'ların potansiyelini tam olarak gerçekleştirmek için bu zorlukların ele alınması gerekmektedir.
Gerçek zamanlı gecikme
Brain2Qwerty ve diğer invaziv olmayan sistemler, şu anda invaziv ECoG sistemlerine göre daha yüksek kod çözme gecikmesi sergiliyor. Brain2Qwerty, konuşma niyetlerini ancak cümle bittikten sonra çözüyor ve bu da yaklaşık 5 saniyelik bir gecikmeye neden oluyor. Buna karşılık, ECoG sistemleri yaklaşık 200 milisaniyelik önemli ölçüde daha düşük bir gecikme elde ederek neredeyse gerçek zamanlı iletişimi mümkün kılıyor. İnvaziv olmayan sistemlerin daha yüksek gecikmesi, daha karmaşık sinyal işleme ve daha zayıf ve gürültülü sinyallerin analiz edilmesi ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Gecikmeyi azaltmak, daha akıcı ve doğal iletişimi sağlamak için invaziv olmayan BCI'ların daha da geliştirilmesi için önemli bir hedeftir.
Hareket artefaktları
MEG sistemleri hareket kaynaklı bozulmalara karşı oldukça hassastır. Hafif kafa hareketleri bile ölçümleri önemli ölçüde bozabilir ve sinyal kalitesini düşürebilir. Bu nedenle, MEG tabanlı veri toplama genellikle sabit bir kafa pozisyonu gerektirir, bu da mobil uygulamaları sınırlar. EEG hareket kaynaklı bozulmalara daha az duyarlı olsa da, kas hareketleri ve diğer bozulmalar yine de sinyal kalitesini etkileyebilir. Sağlam bozulma bastırma algoritmaları geliştirmek ve taşınabilir ve harekete dayanıklı MEG ve EEG sistemleri oluşturmak, invaziv olmayan BCI'ların uygulama alanlarını genişletmek için çok önemli araştırma alanlarıdır.
Hasta uyumluluğu
Dokunma niyeti sinyallerini çözmeye dayalı invaziv olmayan sistemler, amiyotrofik lateral sklerozun (ALS) ileri evrelerinde görülenler gibi, motor korteksin ciddi şekilde atrofiye uğradığı hastalarda sınırlarına ulaşabilir. Bu gibi durumlarda, dokunma hareketleriyle ilişkili nöral sinyaller çok zayıf veya yok olduğu için motor niyetine dayalı kod çözme başarısız olabilir. Bu hasta grupları için, bilişsel dil süreçlerini çözmeye veya göz takibi gibi diğer yöntemlere dayalı alternatif invaziv olmayan yaklaşımlara ihtiyaç duyulabilir. Ayrıca, invaziv olmayan beyin-bilgisayar arayüzlerini (BCI) daha geniş bir hasta popülasyonuna erişilebilir kılmak için beyin aktivitesindeki bireysel farklılıkları ve bireyler arasındaki sinyal kalitesindeki değişkenliği dikkate almak önemlidir.
Nöroprotezde tamamlayıcı roller: birlikte varoluş ve yakınsama
Mevcut teknik zorluklara ve invaziv ECoG sistemlerinin üstün hassasiyetine rağmen, Meta AI ve diğer araştırmacıların invaziv olmayan yaklaşımı, nöroprotez alanında erken müdahale bakımında devrim yaratıyor. İnvaziv olmayan BCI'lar, düşük riskli olmaları ve ALS gibi bir hastalığın başlangıcında bile kullanılabilmeleri avantajını sunuyor. Gelişmekte olan iletişim güçlükleri yaşayan hastalara erken iletişim desteği sağlayarak yaşam kalitelerini ve topluma katılımlarını iyileştirebiliyorlar.
ECoG sistemleri, özellikle maksimum kod çözme doğruluğu ve gerçek zamanlı iletişimin çok önemli olduğu kilitlenme sendromlu hastalar başta olmak üzere, tamamen felçli hastalarda yüksek hassasiyetli uygulamalar için vazgeçilmez olmaya devam etmektedir. Bu hasta grubu için, invaziv BCI'ların potansiyel faydaları, daha yüksek riskleri ve maliyetleri haklı çıkarmaktadır.
Beyin-bilgisayar arayüzlerinin geleceği, her iki teknolojinin birleşmesinde yatıyor olabilir. İnvaziv olmayan ve invaziv yaklaşımların avantajlarını birleştiren hibrit sistemler, nöroprotez alanında yeni bir çağa öncülük edebilir. Örneğin, böyle bir hibrit yaklaşım, ECoG elektrotlarından daha az invaziv olan ancak invaziv olmayan sensörlerden daha yüksek sinyal kalitesi sunan epidural mikroelektrotları kullanabilir. Sinyal işleme ve kod çözme için gelişmiş yapay zeka algoritmalarıyla birleştirildiğinde, bu tür hibrit sistemler invazivlik ve doğruluk arasındaki boşluğu kapatarak daha geniş bir uygulama yelpazesine olanak sağlayabilir. Hem invaziv olmayan hem de invaziv beyin-metin kod çözme teknolojilerinin sürekli gelişimi ve hibrit yaklaşımların araştırılması, iletişim bozukluğu olan kişilerin etkili, güvenli ve erişilebilir iletişim çözümlerine erişebileceği bir geleceği vaat ediyor.
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.