神经调制是一种干预神经活动以增强或恢复大脑功能的技术,在治疗帕金森病、癫痫和抑郁症等脑部疾病方面取得了重大进展。根据NVIDIA技术博客,通过融合边缘人工智能计算,闭环神经调制策略的最新进展正在改善治疗效果并减少副作用。
脑机互动神经调制工具
研究人员开发了脑机互动神经调制研究工具(BMINT),其使用机器学习算法和神经网络来解读与各种病理状态相关的复杂神经活动。该工具旨在通过大脑和工具之间的双向信息传递,以高效的实时信号处理实现精准干预,以恢复神经功能。
BMINT的组成部分
BMINT由三个主要硬件模块组成:
- 记录:利用八个通道高分辨率和高频率捕捉神经生理信号,借助NVIDIA Jetson Nano的边缘AI计算能力。
- 计算:配备各种输入/输出端口用于与跨颅磁刺激等神经调制设备进行接口连接。
- 刺激:提供2通道恒定电流电刺激,参数可调以便实时应用。
选择NVIDIA Jetson作为计算模块是由于其访问预训练AI模型和优化工具的能力,促进了机器学习算法的高效部署。
性能和结果
Jetson Nano的集成显著提升了计算效率,相较于单独使用CPU提升了14.77倍。BMINT工具表明系统时间延迟为2.829 ± 0.057毫秒,使得在治疗脑病时可以进行精确的循环周期相位调制。
在一个模拟的在线演示中,BMINT展示了其实时闭环神经调制癫痫治疗的能力,达到了96.16%的敏感性和1.42%的误报率。这种性能对在癫痫治疗期间优化算法以获得更好的敏感性和特异性至关重要。
结论
BMINT工具在智能闭环神经调制方面取得了重大进展,能够实现精确的神经感知和电刺激。其低系统时间延迟以及高效集成机器学习算法的能力使其成为个性化电子药物的有望解决方案。
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