Опубліковано: 16 лютого 2025 р. / Оновлення з: 16. лютого 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Читання думок та AI: Неінвазивне розшифровку тексту мозку та датчики до архітектури глибокого навчання мета-іміджу: xpert.digital
Майбутнє взаємодії людини-машини зараз є мозковими сигналами як ключ до спілкування
Технології декодування тексту мозку: порівняння між неінвазивними та інвазивними підходами
Здатність перетворювати думки в текст представляє революційний прогрес у взаємодії людини-комп'ютер і принижує потенціал для принципово покращити якість життя людей з порушеннями спілкування. Обидві неінвазивні технології мозку2Qwerty Meta AI та інвазивна електрокортикографія (ECOG) мають на меті досягти цієї мети шляхом розшифровки мовних намірів безпосередньо з сигналів мозку. Хоча обидві технології досягають однакової загальної мети, вони принципово відрізняються своїм підходом, сильними та слабкими. Це всебічне порівняння висвітлює рішучі переваги неінвазивного методу без зменшення ролі та переваг інвазивних процедур.
Профіль безпеки та клінічні ризики: вирішальна різниця
Найважливіша різниця між неінвазивними та інвазивними мозковими комп'ютерними інтерфейсами (BCI) полягає у вашому профілі безпеки та пов'язаних з ними клінічних ризиків. Цей аспект має центральне значення, оскільки він суттєво впливає на доступність, застосовність та тривалий термін прийняття цих технологій.
Уникнення нейрохірургічних ускладнень: незаперечна перевага неінвазивності
Електрокортикографія (ECOG) вимагає нейрохірургічної процедури, в якій електродні масиви імплантуються безпосередньо на поверхню мозку, нижче твердої матері (зовнішня шкіра мозку). Це втручання, хоч і проводиться регулярно в спеціалізованих центрах, несе властиві ризики. Статистика показує, що при таких втручаннях є ризик від 2 до 5 відсотків для серйозних ускладнень. Ці ускладнення можуть включати широкий діапазон, включаючи:
Внутрішньочерепна кровотеча
Кровотеча всередині черепа, такі як субдуральні гематоми (накопичення крові між дурою матері та арахноїдом) або внутрішньомозкова кровотеча (кровотеча безпосередньо в тканині мозку), може бути спричинена самою операцією або наявністю електродів. Ці кровотечі можуть призвести до підвищення тиску мозку, неврологічного дефіциту та у важких випадках навіть до смерті.
Інфекції
Кожне хірургічне втручання становить ризик зараження. У імплантації ECOG може виникнути інфекції рани, менінгіт або тканина мозку (енцефаліт). Такі інфекції часто потребують агресивної терапії антибіотиками і, в рідкісних випадках, можуть призвести до постійного неврологічного пошкодження.
Неврологічні збої
Хоча мета імплантації ECOG - покращити неврологічні функції, існує ризик, що саме втручання або розміщення електродів призводить до нового неврологічного дефіциту. Вони можуть проявлятися у вигляді слабкості, втрати чутливості, мовних розладів, судом або когнітивних порушень. У деяких випадках ці збої можуть бути тимчасовими, але в інших випадках вони можуть залишатися назавжди.
Ускладнення, пов'язані з анестезітом
Імплантація ECOG зазвичай вимагає загальної анестезії, яка також пов'язана з власними ризиками, включаючи алергічні реакції, дихальні проблеми та серцево -судинні ускладнення.
На відміну від цього, на основі MEG/EEG підхід META AI повністю усуває ці ризики. За допомогою цього неінвазивного методу датчики прикріплюються зовні на шкірі голови, подібно до звичайного дослідження ЕЕГ. Ніякого хірургічного втручання не потрібно, і всі згадані вище ускладнення усуваються. Клінічні дослідження з системою Brain2Qwerty, які проводилися з 35 суб'єктами, не мали жодних побічних ефектів, що потребують терапії. Це підкреслює вищий профіль безпеки неінвазивних методів.
Довга стабільність та несправність обладнання: перевага для хронічних додатків
Ще одним важливим аспектом щодо клінічної застосовності є тривала стабільність систем та ризик несправності обладнання. Що стосується електродів ECOG, то існує ризик, що ви втратите функціональність з часом завдяки тканинному ув'язненню або електричній деградації. Дослідження показують, що електроди ECOG можуть мати тривалість життя приблизно від 2 до 5 років. Після цього часу може знадобитися обмін електродами, що тягне за собою ще одне хірургічне втручання та пов'язані з цим ризики. Крім того, завжди існує можливість раптового відмови обладнання, яка може різко закінчити функціональність системи.
Неінвазивні системи, розроблені Meta AI, пропонують чітку перевагу в цьому плані. Оскільки датчики прикріплені зовні, вони не піддаються тим самим біологічним видобутку, що і імплантовані електроди. В принципі, неінвазивні системи пропонують необмежені цикли технічного обслуговування. Компоненти можна обміняти або модернізувати, якщо це необхідно, без необхідності інвазивної процедури. Ця довгострокова стабільність є особливо важливою для хронічних застосувань, особливо у пацієнтів із синдромом заблокованого або іншим хронічним станом паралічу, які покладаються на постійне спілкування. Необхідність неодноразових хірургічних втручань та ризику несправності обладнання суттєво погіршить якість життя цих пацієнтів та обмежить прийняття інвазивних систем для довгострокових застосувань.
Якість сигналу та показники декодування: диференційоване порівняння
Незважаючи на те, що безпека є безперечною перевагою неінвазивних методів, якість сигналу та отримані результати декодування є більш складним полем, в якому як інвазивні, так і неінвазивні підходи мають свої сильні та слабкі сторони.
Порівняння просторового часу в порівнянні: точність проти неінвазивності
Системи ECOG, в яких електроди розміщуються безпосередньо на корі головного мозку, пропонують видатну просторову та тимчасову роздільну здатність. Просторова роздільна здатність ECOG, як правило, знаходиться в межах від 1 до 2 міліметрів, а це означає, що вони можуть захоплювати нейронну активність з дуже малих та конкретних ділянок мозку. Тимчасова роздільна здатність також є чудовою і становить близько 1 мілісекунд, а це означає, що системи ECOG можуть точно записувати надзвичайно швидкі нейронні події. Ця висока роздільна здатність дозволяє ECOG Systems досягти клінічно затверджених показників помилок символів (CER) менше 5%. Це означає, що з 100 символів, створених за допомогою BCI на основі ECOG, менше 5 помилок. Ця висока точність має вирішальне значення для ефективного та ліквідного спілкування.
Brain2Qwerty, неінвазивна система Meta AI, в даний час досягає помилок від 19 до 32%з магнітоенцефалографією (МЕГ). Хоча це більш високі показники помилок порівняно з ECOG, важливо підкреслити, що ці значення досягаються за допомогою неінвазивного методу, який не містить хірургічних ризиків. Просторова роздільна здатність МЕГ знаходиться в межах від 2 до 3 міліметрів, що дещо нижчий, ніж з ECOG, але все ж достатньо для захоплення відповідних нейронних сигналів. Тимчасова роздільна здатність МЕГ також дуже хороша і знаходиться в діапазоні мілісекунд.
Однак META AI досяг значного прогресу для поліпшення якості сигналу та декодування продуктивності неінвазивних систем. Цей прогрес заснований на трьох основних інноваціях:
Гібридна архітектура CNN Transformer
Ця вдосконалена архітектура поєднує в собі сильні сторони конволюційних нейронних мереж (CNN) та трансформаторів. CNN особливо ефективні для вилучення просторових ознак із складних моделей нейронної активності, які реєструються МЕГ та ЕЕГ. Ви можете розпізнати локальні закономірності та просторові відносини в даних, що мають значення для розшифровки мовних намірів. З іншого боку, мережі трансформаторів є відмінними у навчанні та використанні мовного контексту. Ви можете моделювати взаємозв'язки між словами та реченнями на великі відстані і таким чином покращити прогнозування мовних намірів на основі контексту. Поєднання цих двох архітектур у гібридній моделі дозволяє ефективно використовувати як просторові особливості, так і мовні контекст, щоб підвищити точність декодування.
Інтеграція WAV2VEC
Інтеграція WAV2VEC, самомонітованої моделі навчання для мовних уявлень, є ще одним важливим прогресом. WAV2VEC навчається на великих кількостях небітованих аудіо даних і вчиться витягувати надійні та контекстні уявлення про мову. Інтегруючи WAV2VEC у систему Brain2QWerty, нейронні сигнали можна порівняти з цими збірними мовами. Це дозволяє системі навчитися взаємозв'язку між нейрональною активністю та лінгвістичними моделями ефективніше та підвищити точність декодування. Самоофірне навчання є особливо цінним, оскільки воно зменшує потребу у великій кількості маркованих даних про навчання, які часто важко отримати в нейронауці.
Багатосенсорне синтез
Brain2Qwerty використовує синергічні ефекти за допомогою злиття MEG та високогранної електроенцефалограми (HD-EEG). МЕГ та ЕЕГ - це додаткові нейрофізіологічні методи вимірювання. MEG вимірює магнітні поля, що генеруються нейронною активністю, тоді як ЕЕГ вимірює електричні потенціали на шкірі голови. Мег має кращу просторову роздільну здатність і менш сприйнятливий до артефактів через череп, тоді як ЕЕГ дешевший і портативний. Записавши дані MEG та HD-EEG та їх злиття, система Brain2Qwerty може використовувати переваги обох модальностей та ще більше покращувати якість сигналу та декодування. Системи HD-EEG з до 256 каналів дозволяють більш детально записувати електричну активність на шкірі голови та доповнити просторову точність МЕГ.
Глибина когнітивної декодування: поза руховими навичками
Основна перевага неінвазивних систем, таких як Brain2Qwerty, полягає в його здатності виходити за рамки чистого вимірювання активності рухової кори, а також записувати високі мовні процеси. ECOG, особливо розміщений у рухових областях, насамперед вимірює активність, яка пов'язана з руховою версією мови, такими як рухи мовленнєвих м’язів. З іншого боку, Brain2Qwerty, завдяки використанню МЕГ та ЕЕГ, активність також може бути записана з інших областей мозку, які беруть участь у складніших мовних процесах, таких як:
Корекція набору планувальників семантичним прогнозом
Brain2Qwerty здатний виправити помилки на друкування, використовуючи семантичні прогнози. Система аналізує контекст введених слів і речення та може розпізнавати та правильно виправити помилки. Це суттєво покращує рідину та точність спілкування. Ця здатність передбачити семантику говорить про те, що система не тільки розшифровує рухові наміри, але й розвинула певне розуміння семантичного змісту мови.
Реконструкція повних речень поза навчальним набором
Чудовою особливістю Brain2Qwerty є його здатність реконструювати повні речення, навіть якщо ці речення не були включені до оригінального набору даних про навчання. Це вказує на здатність узагальнення системи, яка виходить за рамки простої запам'ятовування моделей. Система, здається, здатна вивчати основні мовні структури та правила та застосовувати їх до нових та невідомих речень. Це важливий крок до більш природних та гнучких текстових інтерфейсів мозку.
Виявлення абстрактних мовних намірів
У перших дослідженнях Brain2Qwerty показав точність 40% у виявленні абстрактних мовних намірів у не досвідчених суб'єктів. Абстрактні мовні наміри стосуються всеосяжного комунікативного наміру, який стоїть за заявою, наприклад, "Я хочу задати питання", "я хочу висловити свою думку" або "я хотів би розповісти історію". Здатність розпізнавати такі абстрактні наміри свідчить про те, що неінвазивні BCI могли в майбутньому розшифровувати не тільки окремі слова чи речення, але й зрозуміти загальний комунікативний намір користувача. Це може закласти основу для більш природних та діалог, орієнтованих на людські взаємодії.
Важливо зазначити, що ефективність декодування неінвазивних систем ще не досягла рівня інвазивних систем ECOG. ECOG залишається вищим за точністю та швидкістю декодування. Однак прогрес у неінвазивній обробці сигналів та в глибокому навчанні постійно закриває цю прогалину.
Масштабованість та діапазон застосування: доступність та економічна ефективність
Окрім безпеки та декодування ефективності, масштабованість та ширина застосування відіграють вирішальну роль у широких прийнятних та соціальних перевагах технологій декодування мозку. У цій галузі неінвазивні системи показують значні переваги перед інвазивними методами.
Ефективність витрат та доступність: Зменшіть бар'єри
Основним фактором, який впливає на масштабованість та доступність технологій, є витрати. Через необхідність хірургічного втручання, спеціалізовані медичні пристрої та висококваліфікований персонал, системи ECOG пов'язані зі значними витратами. Загальні витрати на систему ECOG, включаючи імплантацію та довгостроковий моніторинг, можуть становити близько 250 000 євро або більше. Ці високі витрати роблять системи ECOG недоступними для маси ширини та обмежують їх застосування в спеціалізованих медичних центрах.
На відміну від цього, META AI з його рішенням на основі MEG Brain2Qwerty орієнтується на значно нижчі витрати. Використовуючи неінвазивні датчики та можливість виробництва серійних пристроїв MEG, мета полягає у зменшенні витрат на пристрій до менше 50 000 євро. Ця значна різниця у витратах зробить неінвазивні BCI доступними для значно більшої кількості людей. Крім того, у випадку неінвазивних систем немає потреби в спеціалізованих нейрохірургіях. Застосування може бути здійснено в більш широкому спектрі медичних закладів і навіть у домашніх умовах. Це вирішальний фактор для догляду за сільськими регіонами та гарантією рівного доступу до цієї технології для людей у всьому світі. Нижчі витрати та більша доступність неінвазивних систем можуть потенційно зробити технологію декодування мозку в спеціалізованому та дорогій обробці більш широким та доступним рішенням.
Адаптивна узагальненість: персоналізація та стандартизація
Іншим аспектом масштабованості є питання адаптивності та узагальнення систем. Моделі ECOG зазвичай потребують індивідуальної калібрування для кожного пацієнта. Це пояснюється тим, що нейронні сигнали, записані електродами ECOG, сильно залежать від індивідуальної анатомії мозку, розміщення електродів та інших факторів, що стосуються пацієнта. Індивідуальна калібрування може споживати час і зайняти до 40 годин тренувань на одного пацієнта. Ці калібрувальні зусилля є значною перешкодою для широкого використання систем ECOG.
Brain2Qwerty дотримується іншого підходу та використовує передове навчання, щоб зменшити потребу в досконалому індивідуальному калібруванні. Система навчається на великому записі даних за MEG/EEG Data, які були зібрані 169 осіб. Ця попередньо тренована модель вже містить широкі знання про взаємозв'язок між нейронними сигналами та мовними намірами. Для нових суб'єктів необхідна лише коротка фаза коригування від 2 до 5 годин для адаптації моделі до окремих особливостей відповідного користувача. Ця коротка фаза коригування дозволяє досягти 75% максимальних показників декодування з мінімальними зусиллями. Використання передачі навчання дозволяє значно швидше та ефективніше ввести в експлуатацію неінвазивних систем і, таким чином, сприяє масштабованість та ширину застосування. Можливість перенесення попередньо підготовленої моделі новим користувачам є головною перевагою неінвазивних BCI стосовно їх широкої застосовності.
Етичні та регуляторні аспекти: канали захисту та затвердження даних
Розробка та застосування технологій декодування мозку-тексту викликають важливі етичні та регуляторні питання, які необхідно ретельно враховувати. Існують також відмінності між інвазивними та неінвазивними підходами в цій галузі.
Захист даних шляхом обмеженого виходу сигналу: захист конфіденційності
Етичний аспект, який часто обговорюється у зв'язку з BCIS, - це захист даних та можливість маніпулювання думкою. Інвазивні системи ECOG, які дають можливість прямого доступу до мозкової діяльності, потенційно становлять більш високий ризик зловживання даними мозку. В принципі, системи ECOG можуть бути використані не лише для декодування мовних намірів, але й для запису інших когнітивних процесів і навіть маніпулювання думками шляхом стимуляції закритого циклу. Хоча нинішня технологія ще далека від таких сценаріїв, важливо стежити за цими потенційними ризиками та розробити відповідні захисні заходи.
Brain2Qwerty та інші неінвазивні системи обмежуються пасивними сигналами запису рухового наміру. Архітектура призначена для фільтрування автоматично немовних моделей активності. Сигнали, які спіймають шкіру голови та галасливу Мег та ЕЕГ, роблять це технічно вимогливим, витягуючи детальну когнітивну інформацію або навіть маніпулювати думками. "Обмежений вихід сигналу" неінвазивних методів може розглядатися таким чином, як захист конфіденційності. Однак важливо підкреслити, що неінвазивні ІПС також викликають етичні питання, особливо щодо захисту даних, згоди після роз'яснення та можливого зловживання технологією. Важливо розробити етичні рекомендації та регуляторні умови, що забезпечують відповідальне використання всіх типів BCI.
Шлях затвердження для медичних пристроїв: швидше у використанні
Регулюючий спосіб затвердження медичних пристроїв - ще один важливий фактор, який впливає на швидкість, з якою нові технології можуть бути введені в клінічну практику. Інвазивні системи ECOG зазвичай класифікуються як медичні пристрої з високим ризиком, оскільки вони потребують хірургічного втручання і можуть спричинити потенційно серйозні ускладнення. Таким чином, для затвердження ECOG-систем необхідні витончені дослідження фази III з великими даними довгострокової безпеки. Цей процес затвердження може тривати кілька років і вимагати значних ресурсів.
Неінвазивні системи, з іншого боку, потенційно мають швидший шлях прийому. У Сполучених Штатах неінвазивні системи, які ґрунтуються на існуючих пристроях ЕЕГ/МЕГ, можуть бути затверджені процесом 510 (k) Адміністрації харчових продуктів та лікарських засобів (FDA). Процес 510 (k) - це спрощений шлях прийому для медичних пристроїв, які є "істотно еквівалентними" для вже затверджених продуктів. Цей швидший шлях прийому може дати можливість неінвазивним технологіям декодування мозку-тексту, щоб швидше отримати клінічне застосування та на користь пацієнтів раніше. Однак важливо підкреслити, що навіть для неінвазивних систем для отримання схвалення необхідні суворі докази безпеки та ефективності. Регулююча база для BCIS - це сфера, що розвивається, і важливо, щоб регуляторні органи, вчені та галузь працювали разом, щоб розробити чіткі та відповідні канали затвердження, сприяли інноваціям та в той же час забезпечити безпеку пацієнтів.
Межі неінвазивного підходу: Технічні проблеми залишаються
Незважаючи на численні переваги неінвазивних систем декодування мозку-тексту, важливо також визнати існуючі технічні перешкоди та обмеження. Ці виклики повинні бути вирішені з метою використання весь потенціал неінвазивних ІПС.
Затримка реального часу
Brain2Qwerty та інші неінвазивні системи в даний час мають більш високу затримку декодування, ніж інвазивні системи ECOG. Brain2Qwerty декодує мовні наміри лише після закінчення речення, що призводить до затримки приблизно 5 секунд. Для порівняння, системи ECOG досягають значно нижчої затримки близько 200 мілісекунд, що дозволяє майже в режимі реального часу. Більш висока затримка неінвазивних систем обумовлена більш складною обробкою сигналів та необхідністю аналізу слабких та заморожених сигналів. Зменшення затримки є важливою метою для подальшого розвитку неінвазивних ІПС, щоб забезпечити більше рідини та більш природного спілкування.
Артефакти руху
Системи MEG дуже чутливі до артефактів руху. Навіть незначні рухи голови можуть значно порушити вимірювання та впливати на якість сигналу. Тому набуття даних на основі MEG зазвичай вимагає фіксованої позиції головки, що обмежує мобільні додатки. Незважаючи на те, що ЕЕГ менш сприйнятливий до артефактів руху, рухи м’язів та інші артефакти також можуть впливати на якість сигналу. Розробка надійних алгоритмів для придушення артефактів та розвитку портативних та рухомих систем MEG та ЕЕГ є важливими напрямками досліджень для розширення ширини застосування неінвазивних ІПС.
Сумісність пацієнта
Неінвазивні системи, засновані на декодуванні наконечників, що стосуються маршрутних сигналів, можуть (як) досягти своїх меж у пацієнтів з сильно атрофічними мотоциклами, такими, як у пізній стадії аміотрофічного бічного склерозу. У таких випадках декодування на основі рухового наміру може провалюватися, оскільки нейронні сигнали, пов'язані з рухами наконечника, занадто слабкі або більше не присутні. Для цих груп пацієнтів можуть знадобитися альтернативні неінвазивні підходи, які ґрунтуються, наприклад, на декодуванні когнітивних мовних процесів або на інших способах, таких як контроль очей. Крім того, важливо враховувати індивідуальні відмінності в мозковій діяльності та мінливість якості сигналу між різними людьми, щоб зробити неінвазивний BCIS доступним для широкої популяції пацієнтів.
Комплементарні ролі в нейропротезиці: співіснування та конвергенція
Незважаючи на існуючі технічні виклики та вищу точність інвазивних систем ECOG, неінвазивний підхід META AI та інших дослідників революціонує раннє втручання у сферу нейропротезу. Неінвазивні BCI пропонують перевагу в тому, що вони можуть бути використані з низьким ризиком і можуть бути використані на початку захворювання, наприклад, як. Вони можуть запропонувати пацієнтам із початком труднощів з спілкування на ранній стадії і, таким чином, покращити їх якість життя та участь у суспільному житті на ранній стадії.
На даний момент системи ECOG залишаються незначними для високоточних застосувань у повністю паралізованих пацієнтів, особливо при синдромі заблокованого, в якому мають вирішальне значення максимальна точність декодування та спілкування в режимі реального часу. Для цієї групи пацієнтів потенційні переваги інвазивних BCI виправдовують більш високі ризики та витрати.
Майбутнє мозкових комп'ютерних інтерфейсів може бути в конвергенції між двома технологіями. Гібридні системи, що поєднують переваги неінвазивних та інвазивних підходів, могли б оголосити нову еру нейропротезу. Такий гібридний підхід може, наприклад, використовувати епідуральні мікроелектроди, які менш інвазивні, ніж ECOG електроди, але все ж пропонують більшу якість сигналу, ніж неінвазивні датчики. У поєднанні з розширеними алгоритмами AI для обробки та декодування сигналів такі гібридні системи можуть закрити розрив між інвазивністю та точністю та забезпечити більш широкий спектр застосувань. Постійний подальший розвиток як неінвазивних, так і інвазивних технологій декодування тексту мозку та дослідження гібридних підходів обіцяють майбутнє, в якому люди з порушеннями комунікації доступні для ефективних, безпечних та доступних комунікаційних рішень.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.