Yaşa bağlı makula dejenerasyonu ve retinitis pigmentoza gibi hastalıklar, gözün ışığa duyarlı hücrelerini tahrip ederek körlüğe neden olur. Bilim insanları bu soruna çözüm bulmak için epiretinal implantlar adı verilen mikroelektrot dizilerini kullanarak sağ kalan retina hücrelerini elektriksel olarak uyarmaya çalışıyor. Ancak mevcut implantlar, retina ganglion hücrelerinin akson demetleri boyunca uzanan çizgi benzeri şekiller oluşturuyor. Araştırmacılar, model tabanlı derin pekiştirmeli öğrenme kullanarak bu sorunu çözdü. Sanal hasta ortamında test edilen yeni yaklaşım, hem izotropik (dairesel) hem de anizotropik (çizgisel) uyarım şekillerini kullanarak retina üzerinde anlaşılabilir görüntüler oluşturabiliyor. Bu teknoloji, körlük tedavisinde önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.

arXiv (Nörobilim) 0

Nörobilim & Psikoloji

29 May

Sanal gerçeklik beyin-bilgisayar ara yüzlerinde devrim yarattı

Araştırmacılar, beyin-bilgisayar ara yüzlerinde (BCI) sanal gerçeklik teknolojisinin motor hayal gücü deşifresini nasıl geliştirdiğini ortaya koydu. On katılımcı ile yapılan uzun süreli çalışmada, sanal gerçeklik ortamında 3 boyutlu sanal uzuv kontrolü test edildi. CNN-LSTM yapay zeka algoritması kullanılarak, katılımcıların sadece düşünce gücüyle sanal uzuvları kontrol etme becerileri ölçüldü. Sanal gerçeklik geribildirimi, geleneksel ekran geribildirimine göre belirgin üstünlük sağladı. Bu breakthrough, felçli hastalara yönelik geliştirilecek beyin kontrolü protezlerin etkinliğini artırabilir. Çalışma, beyin sinyallerinin nasıl şekillendiğini ve uzun süreli eğitimin sinir temsillerini nasıl değiştirdiğini gösteriyor. Sonuçlar, gelecekteki BCI teknolojilerinin daha sezgisel ve etkili tasarımı için önemli ipuçları sunuyor.

arXiv (Nörobilim) 0

Nörobilim & Psikoloji

15 May

Beyin-Bilgisayar Arayüzlerinde Devrim: REALM ile Daha Az Enerji, Daha İyi Performans

Araştırmacılar, beyin-bilgisayar arayüzleri için yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. REALM adlı bu sistem, geleneksel spike sinyalleri yerine lokal alan potansiyellerini (LFP) kullanarak beynin aktivitesini daha az enerji tüketerek ve gerçek zamanlı olarak yorumlayabiliyor. Wireless beyin implantları için kritik olan bu yenilik, hem daha uzun pil ömrü hem de daha stabil performans sunuyor. Konuşma tanıma sistemlerinden ilham alan retrospektif distilasyon yaklaşımı sayesinde, LFP tabanlı sistemlerin geleneksel doğruluk sorunları da aşılıyor.

arXiv (Nörobilim) 0