一位電子工程師決定通過使用生動的狀態(tài)圖,把其他實驗小組不同的處理方法結(jié)合在一起,從而整合神經(jīng)修復術(shù)。神經(jīng)修復術(shù)把大腦的運動轉(zhuǎn)換位控制信號,這種信號可以驅(qū)動電子設備,但是大腦和電子設備之間每次實現(xiàn)聯(lián)系的算法都是唯一的?，F(xiàn)在,剛畢業(yè)的學生Lakshminarayan Srinivasan的狀態(tài)圖似乎提供了一種單一的方法實現(xiàn)病人大腦中的信號轉(zhuǎn)換成修復設備的控制信號。
“一般地來說,神經(jīng)修復設備的技術(shù)還處于初期”,Srinivasan,麻省理工大學EE專業(yè)剛畢業(yè)的一位學生Srinivasan說,“重點在于利用工程理論和對神經(jīng)科學的深刻理解在算法的發(fā)展上產(chǎn)生新的視角,研究修復設備的科學和工程技術(shù)和通過人類電生理學進行運動控制”。
神經(jīng)修復設備通過信號傳播,這些信號植入電極監(jiān)測到癱瘓或者截肢病人中,在需要使用他們已喪失的能力時發(fā)出。計算機算法不僅必須檢測到這些微弱的信號,而且,更重要的是必須推斷出病人的意圖來實現(xiàn)修復設備的功能。
然而,直到現(xiàn)在,研究者和修復技術(shù)的設計者都很快的開始設計算法,這些算法都只在特定的大腦領域,記錄方式和基本的修復技術(shù)應用。不過,通過轉(zhuǎn)換圖解狀態(tài)圖,就可以像電子工程師設計有限狀態(tài)機那樣,Srinivasan已經(jīng)展示了一種把不同的作用統(tǒng)一為一個算法的處理方式。
“每個病人最大的挑戰(zhàn)是產(chǎn)生比其他選擇工作起來更加有效的設備”Srinivasan說,不同背景的研究者利用他們在特定領域的專業(yè)技術(shù)嘗試攻克不同的設計。
state diagrams.
Srinivasan利用他在電子工程科學中受到的狀態(tài)圖的訓練——箭頭聯(lián)系著代表狀態(tài)的圓圈,這是狀態(tài)的轉(zhuǎn)移——更科學的說法是,這是兩個不同感應信號的聯(lián)系,指示出病人的意愿和修復的實現(xiàn)。截至者神經(jīng)信號是否被植入的電極感應,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。
不是為每個大腦區(qū)域的方式重新創(chuàng)造一個示例,Srinivasan提倡多領域的工程師隊伍。神經(jīng)科學和臨床技術(shù)標準花在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)修復整合多重感應方式到更加智能修復中成為可能,也使得從個體傳感器中通過檢查平衡修正錯誤讓可以產(chǎn)生更準確的功能實現(xiàn)。
“我堅持不懈地推動理論發(fā)展以全面的發(fā)展視角來優(yōu)化神經(jīng)修復算法”Srinivasan指出,我接下來要關注的是通過人類研究來評估這些算法。
為了完成訓練和獲得必須的醫(yī)學專業(yè)知識來評估他自己的工作,Srinivasan進入醫(yī)學院學習,目前他是麻省總醫(yī)院神經(jīng)系統(tǒng)修復中心的博士后研究員,同時也是哈佛-麻省理工衛(wèi)生科學與技術(shù)部的醫(yī)學專業(yè)的學生。
Srinivasan 為MIT電子和計算機專業(yè)的畢業(yè)生時開始他的神經(jīng)修復算法研究的,他2006年在那里取得了博士學位。
