AI maakt doorbraak in ontcijfering van hersenpatronen gekoppeld aan specifiek gedrag
AmsterdamMaryam Shanechi en haar team van het USC Center for Neurotechnology hebben een nieuwe AI-algoritme ontwikkeld genaamd DPAD (Dissociatieve Geprioriteerde Analyse van Dynamieken). Deze AI kan hersenpatronen herkennen die verband houden met specifieke handelingen. Dit betekent een grote vooruitgang voor brein-computer interfaces en is gepubliceerd in Nature Neuroscience.
Deze innovatie biedt tal van praktische toepassingen.
- Verbeteren van de nauwkeurigheid van beweging decodering voor BCIs
- Ontdekken van nieuwe, voorheen onopgemerkte hersenpatronen
- Vooruitgang in de behandeling van mentale gezondheidsproblemen door het decoderen van mentale toestanden
Bij activiteiten zoals het bewegen van een arm of spreken, genereert de hersenen complexe elektrische signalen. Wetenschappers hadden moeite om deze gemengde gegevens te interpreteren. DPAD richt zich op en leert de specifieke signalen gerelateerd aan de gewenste activiteit, terwijl andere hersenactiviteiten op hetzelfde moment worden genegeerd. Dit maakt het eenvoudiger om de belangrijke signalen nauwkeurig te identificeren.
Deze technologie kan verlamde patiënten opnieuw laten bewegen en biedt ook voordelen voor de geestelijke gezondheid. Ze kan mentale toestanden zoals depressie of pijn begrijpen en behandelingen in real-time aanpassen. Hierdoor worden therapieën effectiever en persoonlijker. Het kan leiden tot nieuwe manieren om aandoeningen zoals chronische pijn, PTSS en ernstige depressieve stoornissen te behandelen door hersenactiviteit te monitoren. Door voortdurend mentale gezondheidstoestanden te volgen, kunnen behandelingen beter aangepast worden, wat resulteert in betere patiëntuitkomsten.
DPAD maakt gebruik van diepe neurale netwerken om gemakkelijk verschillende hersenpatronen te verwerken. Naarmate er meer data wordt verzameld, kan het algoritme leren van nieuwe neurale activiteiten en zo zijn toepassingen uitbreiden.
DPAD laat zien hoe kunstmatige intelligentie complexe hersendata kan koppelen aan praktische medische toepassingen. Door specifieke hersenpatronen die verband houden met gedrag te identificeren en om te zetten in bruikbare informatie, biedt AI nieuwe mogelijkheden voor medische technologie. Dit kan leiden tot gepersonaliseerde behandelingen in de neurologie en psychiatrie, en mogelijk de manier waarop we hersenaandoeningen diagnosticeren en behandelen veranderen. Deze innovaties kunnen ons helpen om neurologische en psychologische problemen beter te begrijpen en aan te pakken.
De studie is hier gepubliceerd:
http://dx.doi.org/10.1038/s41593-024-01731-2en de officiële citatie - inclusief auteurs en tijdschrift - is
Omid G. Sani, Bijan Pesaran, Maryam M. Shanechi. Dissociative and prioritized modeling of behaviorally relevant neural dynamics using recurrent neural networks. Nature Neuroscience, 2024; DOI: 10.1038/s41593-024-01731-220 november 2024 · 01:02
AI onderweg: compacte taalmodellen voor betere prestaties op mobiele apparaten
18 november 2024 · 14:36
Precieze gedragsstudies bij muizen dankzij AI: minder dieren en snellere resultaten
Deel dit artikel