一位電子工程師決定通過使用生動(dòng)的狀態(tài)圖,把其他實(shí)驗(yàn)小組不同的處理方法結(jié)合在一起,從而整合神經(jīng)修復(fù)術(shù)。神經(jīng)修復(fù)術(shù)把大腦的運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換位控制信號(hào),這種信號(hào)可以驅(qū)動(dòng)電子設(shè)備,但是大腦和電子設(shè)備之間每次實(shí)現(xiàn)聯(lián)系的算法都是唯一的。現(xiàn)在,剛畢業(yè)的學(xué)生Lakshminarayan Srinivasan的狀態(tài)圖似乎提供了一種單一的方法實(shí)現(xiàn)病人大腦中的信號(hào)轉(zhuǎn)換成修復(fù)設(shè)備的控制信號(hào)。
“一般地來說,神經(jīng)修復(fù)設(shè)備的技術(shù)還處于初期”,Srinivasan,麻省理工大學(xué)EE專業(yè)剛畢業(yè)的一位學(xué)生Srinivasan說,“重點(diǎn)在于利用工程理論和對(duì)神經(jīng)科學(xué)的深刻理解在算法的發(fā)展上產(chǎn)生新的視角,研究修復(fù)設(shè)備的科學(xué)和工程技術(shù)和通過人類電生理學(xué)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制”。
神經(jīng)修復(fù)設(shè)備通過信號(hào)傳播,這些信號(hào)植入電極監(jiān)測(cè)到癱瘓或者截肢病人中,在需要使用他們已喪失的能力時(shí)發(fā)出。計(jì)算機(jī)算法不僅必須檢測(cè)到這些微弱的信號(hào),而且,更重要的是必須推斷出病人的意圖來實(shí)現(xiàn)修復(fù)設(shè)備的功能。
然而,直到現(xiàn)在,研究者和修復(fù)技術(shù)的設(shè)計(jì)者都很快的開始設(shè)計(jì)算法,這些算法都只在特定的大腦領(lǐng)域,記錄方式和基本的修復(fù)技術(shù)應(yīng)用。不過,通過轉(zhuǎn)換圖解狀態(tài)圖,就可以像電子工程師設(shè)計(jì)有限狀態(tài)機(jī)那樣,Srinivasan已經(jīng)展示了一種把不同的作用統(tǒng)一為一個(gè)算法的處理方式。
“每個(gè)病人最大的挑戰(zhàn)是產(chǎn)生比其他選擇工作起來更加有效的設(shè)備”Srinivasan說,不同背景的研究者利用他們?cè)谔囟I(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)嘗試攻克不同的設(shè)計(jì)。
state diagrams.
Srinivasan利用他在電子工程科學(xué)中受到的狀態(tài)圖的訓(xùn)練——箭頭聯(lián)系著代表狀態(tài)的圓圈,這是狀態(tài)的轉(zhuǎn)移——更科學(xué)的說法是,這是兩個(gè)不同感應(yīng)信號(hào)的聯(lián)系,指示出病人的意愿和修復(fù)的實(shí)現(xiàn)。截至者神經(jīng)信號(hào)是否被植入的電極感應(yīng),通過顱內(nèi)的得箭頭,利用腦電圖和磁/光成像,它們可以整合到 Srinivasan的狀態(tài)圖中。
不是為每個(gè)大腦區(qū)域的方式重新創(chuàng)造一個(gè)示例,Srinivasan提倡多領(lǐng)域的工程師隊(duì)伍。神經(jīng)科學(xué)和臨床技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)花在Srinivasan的狀態(tài)圖中。還有一種作用,這種方式使得下一代的神經(jīng)修復(fù)整合多重感應(yīng)方式到更加智能修復(fù)中成為可能,也使得從個(gè)體傳感器中通過檢查平衡修正錯(cuò)誤讓可以產(chǎn)生更準(zhǔn)確的功能實(shí)現(xiàn)。
“我堅(jiān)持不懈地推動(dòng)理論發(fā)展以全面的發(fā)展視角來優(yōu)化神經(jīng)修復(fù)算法”Srinivasan指出,我接下來要關(guān)注的是通過人類研究來評(píng)估這些算法。
為了完成訓(xùn)練和獲得必須的醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)來評(píng)估他自己的工作,Srinivasan進(jìn)入醫(yī)學(xué)院學(xué)習(xí),目前他是麻省總醫(yī)院神經(jīng)系統(tǒng)修復(fù)中心的博士后研究員,同時(shí)也是哈佛-麻省理工衛(wèi)生科學(xué)與技術(shù)部的醫(yī)學(xué)專業(yè)的學(xué)生。
Srinivasan 為MIT電子和計(jì)算機(jī)專業(yè)的畢業(yè)生時(shí)開始他的神經(jīng)修復(fù)算法研究的,他2006年在那里取得了博士學(xué)位。
