電子工程技術開啟神經(jīng)科學新角度，美學者致力優(yōu)化神經(jīng)修復算法

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合在一起，從而整合神經(jīng)修復術。神經(jīng)修復術把大腦的運動轉換位控制信號，這種信號可以驅動電子設備，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。現(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)展上產生新的視角，研究修復設備的科學和工程技術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應用。不過，通過轉換圖解狀態(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)技術嘗試攻克不同的設計。 

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。