- Tiếng Việt
-
EnglishDeutschItaliaFrançais한국의русскийSvenskaNederlandespañolPortuguêspolskiSuomiGaeilgeSlovenskáSlovenijaČeštinaMelayuMagyarországHrvatskaDanskromânescIndonesiaΕλλάδαБългарски езикGalegolietuviųMaoriRepublika e ShqipërisëالعربيةአማርኛAzərbaycanEesti VabariikEuskeraБеларусьLëtzebuergeschAyitiAfrikaansBosnaíslenskaCambodiaမြန်မာМонголулсМакедонскиmalaɡasʲພາສາລາວKurdîსაქართველოIsiXhosaفارسیisiZuluPilipinoසිංහලTürk diliTiếng ViệtहिंदीТоҷикӣاردوภาษาไทยO'zbekKongeriketবাংলা ভাষারChicheŵaSamoa日本語SesothoCрпскиKiswahiliУкраїнаनेपालीעִבְרִיתپښتوКыргыз тилиҚазақшаCatalàCorsaLatviešuHausaગુજરાતીಕನ್ನಡkannaḍaमराठी
E-mail:Info@YIC-Electronics.com
Các nhà khoa học xây dựng chip Neuron nhân tạo có thể nhận ra tín hiệu sinh học trong thời gian thực
Một nhóm nghiên cứu từ Zurich gần đây đã phát triển một thiết bị nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng được làm bằng các tế bào thần kinh nhân tạo có thể giải mã sóng não. Chip sử dụng dữ liệu được ghi từ sóng não của bệnh nhân bị động kinh để xác định các khu vực nào của não gây co giật. Điều này mở ra triển vọng ứng dụng mới để điều trị.
Các thuật toán mạng thần kinh hiện tại tạo ra kết quả ấn tượng và giúp giải quyết một số vấn đề đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, các thiết bị điện tử được sử dụng để chạy các thuật toán này vẫn yêu cầu sức mạnh xử lý khổng lồ. Khi nói đến việc xử lý thông tin cảm giác hoặc tương tác theo thời gian thực với môi trường, các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) này chỉ đơn giản là không thể cạnh tranh với bộ não thực tế. Và Kỹ thuật NeuroMorphic là một phương pháp mới đầy hứa hẹn, xây dựng một cây cầu giữa trí tuệ nhân tạo và trí thông minh tự nhiên.
Một nhóm nghiên cứu liên ngành tại Đại học Zurich, ETH Zurich và Bệnh viện Đại học Zurich đã sử dụng phương pháp này để phát triển chip dựa trên công nghệ thần kinh cơ có thể đáng tin cậy và xác định chính xác các tín hiệu sinh học phức tạp. Các nhà khoa học đã có thể sử dụng công nghệ này để phát hiện thành công các dao động tần số cao được ghi lại trước đó (HFO). Những sóng cụ thể này, được đo bằng điện não mô tả nội sọ (IEEG), đã được chứng minh là hứa hẹn là những người bán hàng sinh học để xác định mô não gây co giật.
Các nhà nghiên cứu đầu tiên đã thiết kế một thuật toán để phát hiện HFO bằng cách mô phỏng mạng lưới thần kinh tự nhiên của não: một mạng lưới thần kinh nhọn nhỏ được gọi là Spike (SNN). Bước thứ hai là triển khai SNN trong phần cứng có kích thước móng mà nhận tín hiệu thần kinh thông qua các điện cực. Không giống như các máy tính truyền thống, nó có hiệu quả năng lượng rất lớn. Điều này làm cho các tính toán với độ phân giải thời gian rất cao có thể mà không dựa vào Internet hoặc điện toán đám mây.
Giacomo Indiveri, một giáo sư tại Viện Neuroinformatics tại Đại học Zurich và ETH Zurich, cho biết: "Thiết kế của chúng tôi cho phép chúng tôi nhận ra các mẫu SpatioteMoral trong các tín hiệu sinh học trong thời gian thực."
Các nhà nghiên cứu hiện đang có kế hoạch sử dụng kết quả của họ để tạo một hệ thống điện tử để xác định và giám sát HFO một cách đáng tin cậy trong thời gian thực. Khi được sử dụng như một công cụ chẩn đoán bổ sung trong phòng mổ, hệ thống có thể cải thiện kết quả của các can thiệp phẫu thuật thần kinh.
Tuy nhiên, đây không phải là khu vực duy nhất trong đó nhận dạng HFO có thể đóng một vai trò quan trọng. Mục tiêu dài hạn của đội là phát triển một thiết bị để giám sát động kinh có thể được sử dụng bên ngoài bệnh viện, điều này sẽ khiến nó có thể phân tích các tín hiệu của một số lượng lớn các điện cực trong vòng vài tuần hoặc vài tháng.
Johannes Sarnthein, một bác sĩ thần kinh học tại Bệnh viện Đại học Zurich, giải thích: "Chúng tôi muốn tích hợp giao tiếp dữ liệu không dây năng lượng thấp trong thiết kế - ví dụ, để kết nối nó với điện thoại di động. Một con chip di động hoặc cấy ghép như thế này có thể nhận ra tỷ lệ co giật cao hơn. Thời gian cao hoặc thấp, sẽ cho phép chúng tôi cung cấp thuốc cá nhân. "
Một nhóm nghiên cứu liên ngành tại Đại học Zurich, ETH Zurich và Bệnh viện Đại học Zurich đã sử dụng phương pháp này để phát triển chip dựa trên công nghệ thần kinh cơ có thể đáng tin cậy và xác định chính xác các tín hiệu sinh học phức tạp. Các nhà khoa học đã có thể sử dụng công nghệ này để phát hiện thành công các dao động tần số cao được ghi lại trước đó (HFO). Những sóng cụ thể này, được đo bằng điện não mô tả nội sọ (IEEG), đã được chứng minh là hứa hẹn là những người bán hàng sinh học để xác định mô não gây co giật.
Các nhà nghiên cứu đầu tiên đã thiết kế một thuật toán để phát hiện HFO bằng cách mô phỏng mạng lưới thần kinh tự nhiên của não: một mạng lưới thần kinh nhọn nhỏ được gọi là Spike (SNN). Bước thứ hai là triển khai SNN trong phần cứng có kích thước móng mà nhận tín hiệu thần kinh thông qua các điện cực. Không giống như các máy tính truyền thống, nó có hiệu quả năng lượng rất lớn. Điều này làm cho các tính toán với độ phân giải thời gian rất cao có thể mà không dựa vào Internet hoặc điện toán đám mây.
Giacomo Indiveri, một giáo sư tại Viện Neuroinformatics tại Đại học Zurich và ETH Zurich, cho biết: "Thiết kế của chúng tôi cho phép chúng tôi nhận ra các mẫu SpatioteMoral trong các tín hiệu sinh học trong thời gian thực."
Các nhà nghiên cứu hiện đang có kế hoạch sử dụng kết quả của họ để tạo một hệ thống điện tử để xác định và giám sát HFO một cách đáng tin cậy trong thời gian thực. Khi được sử dụng như một công cụ chẩn đoán bổ sung trong phòng mổ, hệ thống có thể cải thiện kết quả của các can thiệp phẫu thuật thần kinh.
Tuy nhiên, đây không phải là khu vực duy nhất trong đó nhận dạng HFO có thể đóng một vai trò quan trọng. Mục tiêu dài hạn của đội là phát triển một thiết bị để giám sát động kinh có thể được sử dụng bên ngoài bệnh viện, điều này sẽ khiến nó có thể phân tích các tín hiệu của một số lượng lớn các điện cực trong vòng vài tuần hoặc vài tháng.
Johannes Sarnthein, một bác sĩ thần kinh học tại Bệnh viện Đại học Zurich, giải thích: "Chúng tôi muốn tích hợp giao tiếp dữ liệu không dây năng lượng thấp trong thiết kế - ví dụ, để kết nối nó với điện thoại di động. Một con chip di động hoặc cấy ghép như thế này có thể nhận ra tỷ lệ co giật cao hơn. Thời gian cao hoặc thấp, sẽ cho phép chúng tôi cung cấp thuốc cá nhân. "