Stabiliseer brein-rekenaar koppelvlakke

Brein-rekenaar koppelvlakke (BCI) is toestelle wat individue met motoriese gestremdhede soos verlamming na kunsbene, rekenaar wysers, en ander koppelvlakke met behulp van slegs hul gedagtes te beheer moontlik te maak. Een van die grootste probleme waarmee BCI gebruik in 'n kliniese omgewing is onstabiliteit in die neurale opnames hulself. Met verloop van tyd, die seine opgetel deur BCI kan wissel, en 'n gevolg van hierdie variasie is dat 'n individu die vermoë om hul BCI beheer kan verloor.

As gevolg van hierdie verlies van beheer, navorsers vra die gebruiker om te gaan deur middel van 'n herijking sessie wat hulle nodig het om te stop wat hulle doen en herstel die verband tussen hul geestelike opdragte en die take wat uitgevoer word. Tipies, is 'n ander mens tegnikus betrokke net om die stelsel te kry om die werk.

"Stel jou voor dat elke keer as ons wou ons selfone gebruik, om dit te kry om korrek te werk, ons moes die skerm op 'n manier te kalibreer sodat dit geweet watter deel van die skerm ons wys op," sê William Bishop, wat voorheen 'n PhD was student en nadoktorale genoot in die Departement van Machine Learning by CMU en is nou 'n mede-op Janelia Farm Navorsing Kampus. "Die huidige stand van die kuns in BCI tegnologie is 'n soort van soos dit. Net om hierdie BCI toestelle te kry om te werk, gebruikers moet. So hierdie gereelde herijking wat uiters ongerieflik vir die gebruikers, sowel as die tegnici die handhawing van die toestelle te doen. "

Die papier, " 'n gestabiliseer brein-rekenaar-koppelvlak gebaseer op neurale manifold belyning," geskenke 'n masjien leer algoritme wat rekeninge vir hierdie verskillende seine en laat die individu om voort te gaan die beheer van die indeks in die teenwoordigheid van hierdie onstabiliteit. Deur gebruik te maak van die bevinding dat neurale bevolking aktiwiteit woon in 'n lae-dimensionele "neurale manifold," het die navorsers kan neurale aktiwiteit stabiliseer om goeie BCI prestasie in die teenwoordigheid van die opname van onstabiliteit in stand te hou.

"Wanneer ons sê" stabilisering, 'wat ons bedoel is dat ons neurale seine is onstabiel, moontlik omdat ons opname van verskillende neurone oor tyd, "verduidelik Alan Degenhart, 'n nadoktorale navorser in elektriese en rekenaaringenieurswese by CMU. "Ons het uitgepluis het 'n manier om verskillende bevolkings van neurone te neem oor tyd en hul inligting te gebruik om in wese 'n gemeenskaplike prentjie van die berekening wat aangaan in die brein, en daardeur die BCI gekalibreer ten spyte van neurale onstabiliteit hou openbaar."

Die navorsers is nie die eerste om 'n metode vir self-herijking stel; die probleem van onstabiele neurale opnames het opgevoed was in die lug vir 'n lang tyd. 'N Paar studies het self-herijking prosedures voorgestel, maar die kwessie van die hantering van onstabiliteit in die gesig gestaar. Die metode wat in hierdie vraestel is in staat om te herstel van katastrofiese onstabiliteit omdat dit nie afhanklik is van die onderwerp goed presteer tydens die herijking.

"Kom ons sê dat die onstabiliteit was so groot soos wat die onderwerp was nie meer in staat om die BCI beheer," verduidelik Byron Yu, 'n professor in elektriese en rekenaaringenieurswese en biomediese ingenieurswese aan CMU. "Bestaande self-herijking prosedures is geneig om te sukkel in daardie scenario, terwyl dit in ons metode, het ons gedemonstreer dit kan in baie gevalle te herstel van die katastrofiese onstabiliteit."

"Neurale opname onstabiliteit is nie goed wat gekenmerk word, maar dit is 'n baie groot probleem," sê Emily Oby, 'n nadoktorale navorser in neurobiologie by Pitt. "Daar is nie 'n baie literatuur wat ons kan verwys na, maar anecdotally, 'n groot deel van die laboratoriums wat kliniese navorsing te doen met BCI te doen het met hierdie kwessie heel dikwels. Dit werk het die potensiaal om die kliniese lewensvatbaarheid van BCIs aansienlik verbeter, en om hulp te stabiliseer ander neurale koppelvlakke. "

Ander skrywers op die papier sluit CMU se Steve Chase, professor van biomediese ingenieurswese en die Neuroscience Instituut, en Pitt se Aaron Batista, medeprofessor van bio-ingenieurswese, en Elizabeth Tyler-Kabara, medeprofessor van neurologiese chirurgie. Hierdie navorsing is befonds deur die Craig H Neilsen Foundation, die National Institutes of Health, DSF Charitable Foundation, National Science Foundation, PA Dept van Gesondheid Navorsing, en die Simons Foundation.

bron: College of Engineering, Carnegie Mellon University. "Stabilizing brain-computer interfaces: New machine learning algorithm reduces need for brain-computer interfaces to undergo recalibration." ScienceDaily. ScienceDaily, 20 April 2020. <www.sciencedaily.com/releases/2020/04/200420125540.htm>.