Sveitsiske ingeniører fra Federal Polytechnic School of Lausanne har utviklet et nevromodulasjonssystem med
Enheten bruker en 256-kanals berøringsskjermhøyoppløselig matrise og en krafteffektiv maskinlæringsprosessor. For å trene systemet brukte vi biomarkører samlet inn ved å observere ekte pasienter med epilepsi og Parkinsons sykdom og rekonstruere disse sykdommene i dyremodellorganismer. På samme måte kan du trene brikken til å gjenkjenne andre sykdommer.
NeuralTree trekker ut modeller fra hjernebølgerelektriske signaler (biomarkører) som er assosiert med visse nevrologiske lidelser. Systemets AI kategoriserer signaler og indikerer om de varsler for eksempel et forestående epileptisk anfall eller skjelving ved Parkinsons sykdom. Når symptomer oppdages hos en bestemt pasient, aktiveres en nevrostimulator plassert på en brikke, som sender en elektrisk impuls for å blokkere dette symptomet.
Forfatterne av studien bemerker at det unikenevrale grensesnitt i en energieffektiv flerkanalbrikke. Tidligere lignende enheter hadde bare 32 sensorkanaler, noe som i stor grad begrenset ytelsen. Ingeniører vil fortsette å jobbe for å oppnå selvaktualisering av enheten: evnen til å tilpasse seg etter endringer i det nevrale nettverket i pasientens hjerne.
Les mer:
Forskere har kåret de 6 beste måtene å "redde" minnet til eldre mennesker på
Et mystisk undergrunnsavtrykk overrasket forskere. Han er over 1000 år gammel
Sverd antatt å være falsk viser seg å være en 3000 år gammel gjenstand fra bronsealderen