Швейцарски инженери от Федералното политехническо училище в Лозана са разработили система за невромодулация с
Устройството използва 256-канален сензорен екранматрица с висока разделителна способност и енергийно ефективен процесор за машинно обучение. За да обучим системата, използвахме биомаркери, събрани чрез наблюдение на реални пациенти с епилепсия и болестта на Паркинсон и реконструиране на тези заболявания в животински моделни организми. По същия начин можете да обучите чипа да разпознава други заболявания.
NeuralTree извлича модели от мозъчни вълниелектрически сигнали (биомаркери), които са свързани с определени неврологични разстройства. AI на системата класифицира сигналите и показва дали те предвещават, например, предстоящ епилептичен припадък или тремор при болестта на Паркинсон. При откриване на симптоми при конкретен пациент се активира невростимулатор, разположен на чип, който изпраща електрически импулс за блокиране на този симптом.
Авторите на изследването отбелязват, че уникалносттаневронен интерфейс в енергийно ефективен многоканален чип. Предишните подобни устройства имаха само 32 сензорни канала, което значително ограничаваше производителността му. Инженерите ще продължат да работят за постигане на самоактуализация на устройството: способността да се адаптира след промените в невронната мрежа на мозъка на пациента.
Прочетете още:
Учените посочиха топ 6 начина за "спасяване" на паметта на възрастните хора
Мистериозен отпечатък под земята изненада учените. Той е на повече от 1000 години
Мечът, смятан за фалшив, се оказва артефакт на 3000 години от бронзовата епоха