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AI用于实时重建人脑电波彩霸王www745888
发布时间:2020-01-18        浏览次数:        

  最近,一组研究人员创建了一个神经网络,该网络能够实时重建人脑波。正如Futurism报道的那样,由莫斯科物理技术学院(MIPT)和Neurobotics公司的研究人员组成的研究团队能够通过使用计算机视觉神经网络平移人的脑波并将其呈现为图片。

  这项研究的结果发表在bioRxiv上,并在研究论文旁边发布了一个视频,展示了网络如何重建图像。MIPT研究小组希望该研究将帮助他们创建由脑电波控制的中风后康复系统。为了为中风患者创造康复设备,跑马图玄机图,神经生物学家必须研究大脑用来编码信息的过程。理解这些过程的关键部分是研究人们如何看待视频信息。根据ZME Science,目前从脑电波中提取图像的方法通常通过使用植入物来分析源自神经元的信号,或使用功能性MRI提取图像。

  来自Neurbiotics和MIPT的研究小组利用了脑电图技术,即EEG,它记录了从头皮上的电极收集到的脑电波。在这种情况下,人们通常会在观看视频或观看图片时佩戴跟踪其神经信号的设备。对大脑活动的分析产生了可以在机器学习系统中使用的输入特征。机器学习系统能够重建一个人看到的图像,并在屏幕上实时渲染图像。

  实验分为多个部分。在实验的第一阶段,研究人员让受试者观看20秒左右的10秒YouTube视频剪辑。该视频分为五个不同的类别:赛车,人脸,抽象形状,瀑布和移动机构。这些不同的类别可以包含各种对象。例如,赛车运动类别包含了雪地摩托和摩托车的片段。

  研究小组分析了参与者观看视频时收集的脑电数据。EEG为每个不同的视频片段显示了特定的模式,这意味着团队可以潜在地或多或少地实时解释参与者在视频上看到的内容。49225彩霸王四肖 但英国似乎并没有这样的想法

  实验的第二阶段随机选择了三个类别。创建了两个神经网络来处理这两个类别。第一个网络生成属于三个类别之一的随机图像,并根据随机噪声将其创建,并将其细化为图像。同时,另一个网络根据EEG扫描产生了噪声。比较两个网络中的数据,并根据EEG噪声数据更新随机生成的图像,直到生成的图像变得与测试对象所看到的图像相似为止。

  系统设计完成后,研究人员通过显示他们尚未从相同类别中看到的视频来测试程序可视化脑电波的能力。在第二轮观看期间生成的EEG被分配给网络,并且网络能够生成可以在90%的时间内轻松放入正确类别的图像。

  研究人员指出,他们的实验结果令人惊讶,因为很长一段时间以来,人们一直认为脑电图中没有足够的信息来重建人们观察到的图像。但是,研究小组的结果证明了它是可以做到的。

  MIPT神经机器人实验室负责人Vladimir Konyshev解释说,尽管研究团队目前致力于为残疾人提供辅助技术,但他们正在研究的技术可以用于为某些人群创建神经控制设备点。康涅谢夫向TechXplore解释说:

  “我们正在国家技术计划委员会Neuronet的辅助技术项目上进行研究,该项目着重于脑机接口,使中风后患者能够控制外骨骼手臂以进行神经康复,或者使瘫痪的患者驾驶电动轮椅,例如。最终目标是也为健康个体提高神经控制的准确性。”

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