Расшифровка внутренней речи: анализ данных интерфейса «мозг-компьютер» с помощью Python и ИИ.

В этом видео вы познакомитесь с биомедицинской наукой о данных, нейроинженерией и анализом исследований с помощью ИИ. Мы исследуем сложный набор данных, ориентированный на расшифровку «внутренней речи» с использованием интерфейсов «мозг-компьютер» (BCI). Используя Python и инструменты веб-разработки, мы изучаем, как можно интерпретировать нейронные записи из моторной коры головного мозга для понимания воображаемой речи, одновременно критически анализируя научную статью, лежащую в основе данных.

Видео начинается с обзора платформы BioniChaos, демонстрирующей прототипы для неврологии, кардиологии и биомедицинской визуализации. Затем мы переходим к технической части, настраивая локальный HTTP-сервер на Python для обработки больших наборов данных JSON, содержащих нейронные записи по каждому испытанию. Эта настройка предотвращает сбои браузера и позволяет нам эффективно визуализировать мощность импульсов, текст предложений и эпохи испытаний.

Мы используем агентов ИИ для извлечения и анализа текста и изображений непосредственно из PDF-файла научной статьи в структуру XML. Это позволяет провести детальный анализ результатов исследования, в частности, сосредоточившись на Рисунке 1, который сравнивает пространство главных компонент попыток речи и внутренней речи. В обсуждении подчеркивается, как внутренняя речь в моторной коре головного мозга выглядит как уменьшенная версия попыток речи.

Критический обзор статьи выявляет значительные проблемы в этой области. Мы обсуждаем феномен «звездного исполнителя», когда у некоторых пациентов точность декодирования значительно выше благодаря специфическому расположению электродов и нейронным паттернам. В видеоролике также анализируются ограничения исследования, включая небольшой размер выборки из четырех участников и высокий уровень ошибок распознавания слов (26-54%), что говорит о том, что технология еще не готова для надежного декодирования мыслей в свободной форме.

Мы также изучаем метаданные статьи, чтобы подтвердить использование авторами инструментов генеративного ИИ, таких как ChatGPT и GitHub Copilot, для генерации кода. Сессия завершается обзором методологии обработки данных — в частности, почему анализ проводился для каждого электродного массива, а не для каждого пациента — и демонстрацией инструмента визуализации анализа походки.

Для получения дополнительных прототипов и обратной связи посетите BioniChaos.com

#BCI #Нейронаука #Python #НаукаОДанные #ИскусственныйИнтеллект #ВнутренняяРечь #Биоинформатика #ВебРазработка #НейроннаяИнженерия #BioniChaos

00:00
Введение в прототипы BioniChaos в неврологии и визуализации

00:30
Объяснение набора данных: нейронные записи и испытания внутренней речи

01:20
Проверка состояния локального HTTP-сервера Python для загрузки данных

03:27
Обзор структуры файлов проекта и процесса извлечения PDF-файлов

04:40
Анализ рисунка 1: Представление внутренней речи и попытка представления речи

05:35
Разбор экспериментальной установки и матриц точности декодирования

07:40
Обсуждение вариабельности пациентов и моторной коры имплантаты

10:30
Проверка заявления в статье об использовании генеративного ИИ

12:15
Идентификация графиков, демонстрирующих обучение и производительность модели

15:16
Критический анализ ограничений исследования: размер выборки и высокий уровень ошибок

19:33
Имитация разговора с использованием ИИ, рассматривающая этические и технические последствия статьи

22:45
Уточнение количества участников по сравнению с анализом с помощью электродной матрицы

26:30
Демонстрация визуализации анализа синтетической походки и заключение

Ознакомьтесь с инструментами, которые мы разрабатываем, на https://bionichaos.com
Поддержите BioniChaos на Patreon:   / bionichaos  
Станьте участником канала, чтобы получить эксклюзивные преимущества:    / @bionichaos