Stan modeli AI w badaniach EEG w neurobiologii

Czego zyskujesz dzięki uczeniu maszynowemu (ML) i głębokiemu uczeniu (DL)

Weszliśmy w erę „wielkich danych”, gdzie postęp naukowy i możliwości odkrywcze są mniej ograniczone przez zdolności przechowywania i udostępniania danych. Zamiast tego, innowacje technologiczne i naukowe są bardziej ograniczone przez naszą zdolność do szybkie i efektywne wykorzystanie tych obficie dostępnych danych. W tym sensie coraz bardziej robustne i zaawansowane systemy modelowania AI dowodzą, że nawet najkompleksowe zbiory danych można przekształcić w wyrafinowane algorytmy z wykorzystaniem możliwości przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

Neurobiologia i AI

Te algorytmy i modele okazują się szczególnie użyteczne dla neurobiologów i badaczy, którzy mają nadzieję zrozumieć i lepiej odpowiedzieć na ludzkie procesy mentalne.

Aplikacje są nieograniczone. Użyteczność rozciąga się od lepszego marketingu i doświadczeń użytkowników przez technologie rozpoznawania twarzy po zwiększenie efektywności dla jednostek w balansowaniu ich obciążeniem poznawczym.

W szczególności, firma zajmująca się badaniami EEG i mózgiem EMOTIV wykazała moc ML i DL poprzez obniżenie kosztów przeprowadzania tych badań mózgowych, jednocześnie zwiększając efektywność zbierania i analizy danych. W rezultacie dramatycznie zwiększyło to użyteczność EEG dla jednostek, społeczności edukacyjnych i akademickich oraz przedsiębiorstw badających przypadki użycia do badań konsumenckich, między innymi.

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie

Powoli, ale pewnie, AI wkracza w aplikacje, które poprzednie pokolenia mogłyby sobie tylko wyobrazić, obniżając bariery kosztowe dla badań i torując szybszą drogę do technologicznych innowacji przyszłości.

Nie ma tego bardziej oczywistego niż w obszarze technologii EEG. Integrując rozwijające się modelowanie ML i DL, neurobiolodzy uwalniają ogromny potencjał w kilku obszarach, szczególnie systemach interfejsu mózg-komputer oraz rozpoznawaniu emocji.

Aby zrozumieć aktualny status modeli AI w kontekście interpretacji danych EEG, kilka elementów musi być konceptualnie rozróżnionych. Chociaż takie terminy jak „sztuczna inteligencja”, „uczenie maszynowe” i „głębokie uczenie” często używane są zamiennie, istnieją ważne subtelności, które je odróżniają.

Sztuczna inteligencja

Kiedy kreatywne umysły po raz pierwszy zrozumiały, że maszyny mogłyby być nauczyć się myśleć jak ludzie pewnego dnia, powstał termin sztucznej inteligencji. AI obejmuje kilka poddziedzin, w tym uczenie maszynowe i głębokie uczenie.

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to poddziedzina, czyli gałąź AI, szkolona przy użyciu banków danych, aby opracować złożone algorytmy. Te algorytmy mogą być następnie użyte do dokładnych prognoz na temat nowych lub przykładowych danych, rozwijania wysoce dokładnych systemów klasyfikacji danych i w tym procesie, pomagają odkrywać wzorce i spostrzeżenia, które nie byłyby praktyczne dla naukowców bez użycia tych maszyn.

Głębokie uczenie

Głębokie uczenie stawia uczenie maszynowe o krok dalej, automatyzując więcej aspektów procesu nauki i szkolenia. Algorytmy głębokiego uczenia potrafią dekodować niestrukturalne zbiory danych, takie jak tekst lub obrazy, potrzebując znacznie mniej interwencji ludzkiej. Z tego powodu głębokie uczenie zostało opisane jako „skalowalne uczenie maszynowe.”

Historyczne ograniczenia i wyzwania EEG: potrzeba AI

Ludzki mózg zawiera około 100 miliardów neuronów. Pełne zrozumienie złożonych relacji między tymi neuronami a ich odpowiednimi połączeniami synaptycznymi wymaga umiejętności spojrzenia na ogromne ilości danych mózgowych holistycznie. Przez dziesięciolecia zdolność do izolowania meta-poziomowych wzorców obwodów neuronowych z danych EEG była głównym ograniczeniem użyteczności odczytów EEG.

Technologia EEG sama w sobie jest niedroga. Pierwsze nagrania fal mózgowych EEG powstały pod koniec XIX wieku, a proces zbierania odczytów EEG jest nieinwazyjny i względnie nieskomplikowany.

Jednak koszty związane z zbieraniem i analizą danych EEG były głównie przypisywane ręcznemu wysiłkowi polegającemu na usuwaniu zbędnych artefaktów rejestrowanych przez EEG, które mają niski stosunek sygnału do szumu. Dane EEG są złożone i mają zarówno aspekty nieliniowe, jak i niestacjonarne. Posiadają również czynniki, które różnią się unikalnie w zależności od osoby.

Badacze byli zmuszeni ręcznie przetwarzać ogromne ilości danych, aby usunąć zbędny szum i uwzględnić wszystkie różne zmienne. Z tego powodu przez jakiś czas używanie EEG do bardziej zaawansowanych zadań, takich jak rozpoznawanie emocji, nie było praktyczne ani wykonalne. Mimo to, badacze próbowali.

Aby uprościć zbieranie i analizę danych EEG i zmniejszyć barierę kosztów-do-zysków dla badaczy, neurobiolodzy opracowali przetwornik klasyfikacji EEG, aby rozłożyć ich kroki, dopracować odpowiednie strategie i techniki oraz zwiększyć zastosowania EEG.

Ogólny 5-stopniowy proces klasyfikacji EEG

1. Wstępne przetwarzanie danych.

2. Rozpoczęcie procedury klasyfikacji.

3. Podział zbioru danych dla klasyfikatora.

4. Prognozowanie klasy nowych danych.

5. Ocena modelu klasyfikacji dla zbioru danych testowych.

Chociaż EEG jest obecnie nadal jedną z najbardziej opłacalnych i informacyjnych metod rejestrowania aktywności mózgu, użyteczność danych EEG pozostaje ograniczona przez to, jak niezawodnie naukowcy mogą rejestrować dane mózgowe i efektywnie przetwarzać te nagrania EEG.

Przyszłość EEG: Wzrost możliwości AI i wielkich danych

Termin „wielkie dane” odnosi się do rosnących objętości, prędkości i różnorodności, z którymi nowoczesna technologia umożliwia nam zbieranie i przetwarzanie danych. Wielkie dane dramatycznie zmieniają krajobraz neurobiologiczny. Prościej mówiąc, jesteśmy teraz, bardziej niż kiedykolwiek, lepiej wyposażeni do wykorzystania ogromnych ilości danych, które zbieramy.

Zadania klasyfikacyjne, szczególnie te dotyczące wykrywania stanów emocjonalnych, są coraz częściej obsługiwane przez procesy klasyfikacji binarnej i wielolabelowej. Nadzorowane algorytmy ML uczą się danych treningowych, rozwijają modele i nauczone parametry, a następnie stosują je do nowych danych, aby przypisać każdemu zbiorowi danych jego odpowiednie etykiety klas. Ten proces eliminuje potrzebę spędzania czasu przez ludzi na podejmowaniu powtarzalnych, czasochłonnych decyzji.

Łatwo usłyszeć takie terminy jak „sztuczna inteligencja” czy „uczenie maszynowe” i myśleć o futurystycznych światach wyobrażanych w artefaktach popkultury, takich jak film z 1984 roku, Terminator. Możesz założyć, że te technologie są zbyt złożone, aby można je było zrozumieć lub były wartościowe w powszechnych zadaniach, które leżą u podstaw twojego codziennego życia.

Nie daj się wpuścić w pułapkę

AI jest znacznie mniej złożone niż początkowo przedstawiano w hitach kasowych czy cenionych klasykach science fiction, takich jak powieść Isaaca Asimova z 1950 roku I, Robot. Nawet osoby spoza badań AI mogą zrozumieć aktualne modelowanie AI i korzystać z dostępnych modeli w swoich własnych badaniach.

Aplikacje ML i DL w czasie rzeczywistym w literaturze badań EEG

Wykorzystanie algorytmów ML i DL do analizy danych mózgowych znacznie wzrosło w ostatnich latach, co potwierdza systematyczny przegląd opublikowany w 2021 roku, który zidentyfikował recenzowane badania mające na celu rozwój i udoskonalenie algorytmów przetwarzania EEG. Około 63% artykułów objętych tym przeglądem zostało opublikowanych w ciągu ostatnich trzech lat, co sugeruje, że w przyszłych systemach BCI i badań ER można oczekiwać wzrostu wykorzystania tych modeli.

W opublikowanym artykule Lukasa Geimena „Diagnozowanie patologii EEG oparte na uczeniu maszynowym” on i jego zespół zbadali metody ML i ich zdolność do automatyzacji analizy klinicznej EEG. Kategorując automatyczne modele EEG w podejścia oparte na cechach lub od początku do końca, „zastosowali zaproponowaną ramę opartą na cechach i głębokie sieci neuronowe do optymalnej sieci konwolucyjnej temporalnej (TCN) do EEG.” Odkryli, że dokładności w obu podejściach były zadziwiająco zbliżone, w zakresie od 81% do 86%. Wyniki wykazują, że zaproponowana ramka dekodowania oparta na cechach ma podobną dokładność jak głębokie sieci neuronowe.

Artykuł Yannicka Roya i in. w Journal of Neuroengineering omawia, jak on i jego zespół przeglądali 154 artykuły, które stosują DL do EEG, opublikowane między styczniem 2010 a lipcem 2018. Te artykuły obejmowały „różne dziedziny zastosowań, takie jak padaczka, sen, interfejs mózg-komputer oraz monitorowanie poznawcze i emocjonalne.” Odkryli, że ilość używanych danych EEG różniła się w czasie od kilku minut do kilku godzin. Jednak liczba próbek widzianych podczas treningu modelu głębokiego uczenia różniła się od kilku tuzinów do kilku milionów. Wśród tych wszystkich danych odkryli, że podejścia głębokiego uczenia były bardziej dokładne niż tradycyjne punkty odniesienia we wszystkich badaniach, które je wykorzystywały.

Wizualizacje i analizy wskazały, że oba podejścia wykorzystywały podobne aspekty danych, np. moc w pasmach delta i theta w lokalizacjach czasowych elektrod. Yannick Roy i in. twierdzą, że dokładności obecnych dekoderów patologii binarnej EEG mogłyby osiągnąć niemal 90% z powodu niedoskonałej zgody między ocenami klinicznymi i że takie dekodery są już klinicznie użyteczne, na przykład w obszarach, w których eksperci EEG są rzadkością. Zaproponowali, że ramka oparta na cechach jest dostępna jako źródło otwarte, oferując nowe narzędzie do badań uczenia maszynowego EEG.

Głębokie uczenie doświadczyło wykładniczego wzrostu publikacji, co odzwierciedla rosnące zainteresowanie tym rodzajem przetwarzania wśród społeczności naukowej.

Co wyjątkowego jest w danych mózgowych EMOTIV i urządzeniach EEG?

Modele ML i DL przynoszą przełomowe osiągnięcia w technologiach EEG. Jeśli chodzi o najbardziej konkurencyjne nowoczesne urządzenia EEG na rynku, żadna firma nie przesuwa granic tak, jak EMOTIV.

EMOTIV to firma bioinformatyczna i pionier w umożliwianiu społeczności neurobiologicznej korzystania z EEG. Innowacje EMOTIV mieszczą się w ramach BCI, nazywanych również „Interfejsem Umysł-Maszyna”, „Bezpośrednim Interfejsem Neuronalnym” i „Interfejsem Mózg-Maszyna.” Te technologie są używane od ponad dekady do śledzenia wydajności poznawczej, monitorowania emocji oraz kontrolowania wirtualnych i fizycznych obiektów za pomocą uczenia maszynowego i wyuczonych poleceń mentalnych.

Słuchawki EEG EMOTIV obejmują EMOTIV EPOC FLEX (EEG 32-kanałowe), EMOTIV INSIGHT 2.0 (EEG 5-kanałowe) oraz EPOC X (EEG 14-kanałowe). Ich unikalne algorytmy wykrywają:

• Frustracja

• Interes

• Relaksacja

• Ekscytacja

• Zaangażowanie

• Stres

• Uwaga

EMOTIV notuje postęp znacznie wykraczający poza słuchawki EEG. Pomogli stworzyć ekosystem narzędzi i funkcji, które mogą być wykorzystywane przez akademików, programistów internetowych, a nawet ciekawskie osoby bez wykształcenia neurobiologicznego.

EmotivLABS

EmotivLABS pomaga łączyć indywidualnych użytkowników z badaczami, ułatwiając możliwości crowdsourcingu danych mózgowych EMOTIV.

EMOTIV Cortex

Dzięki EMOTIV Cortex badacze mogą rozwijać niestandardowe aplikacje, które oferują użytkownikom narzędzia do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń i aktywacji przy użyciu danych mózgowych w czasie rzeczywistym.

EmotivPRO

Badacze i instytucje mogą połączyć swoje urządzenia EMOTIV z EmotivPRO, co pomaga w budowaniu, publikowaniu, pozyskiwaniu i analizowaniu danych EEG.

EmotivPRO oferuje zintegrowaną analizę danych po przetworzeniu za pomocą wbudowanego w EMOTIV, opartego na chmurze analizatora, eliminując potrzebę eksportu nagrań przez badaczy.

Ponieważ proces przetwarzania odbywa się na serwerach chmurowych EMOTIV, zmniejsza to wymagania dla twojego systemu i pozwala zaoszczędzić zasoby. Dzięki tej technologii AI i ML EEG nie tylko lepiej oszczędzasz zasoby, ale również korzystasz z kompleksowej analizy danych w czasie rzeczywistym. Osiągnij więcej w swoich badaniach, korzystając z użyteczności technologii chmurowych, które kondensują dni pracy w zaledwie kilka minut i kończą czasochłonne zadania.

Dzięki swoim słuchawkom EEG i aplikacjom EMOTIV zrealizowało misję firmy, umożliwiając jednostkom odkrywanie wewnętrznych mechanizmów ich umysłów i przyspieszając globalne badania nad mózgiem.

Instytuty badawcze odkrywają niskokosztowe, zdalne technologie EEG EMOTIV. Podobnie, badacze neurobiologii w firmach i przedsiębiorstwach badających przypadki użycia dla badań konsumenckich i innowacji konsumenckich odkrywają użyteczność słuchawek EEG EMOTIV i aplikacji w kilku aplikacjach krytycznych dla biznesu.

Chcesz dowiedzieć się więcej o EMOTIV? Kliknij tutaj, aby odwiedzić stronę internetową lub poprosić o demo.