推进神经康复的脑机接口闭环系统:对生物医学工程中的AI和机器学习创新进行系统审查.

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 大脑计算机接口 (BCI) 闭环系统在神经康复和认知评估方面表现有前途.
• 实时,非侵入性监测对于诸如阿尔茨海默病和相关痴呆症 (AD/ADRD) 等神经系统疾病至关重要.
• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解释神经信号,但信号噪声和隐私是挑战.

研究的目的:

• 研究AI和ML在增强BCI医疗保健闭环系统中的作用.
• 分析方法,评估AI/ML的有效性,确定挑战,并为AD/ADRD监测提出一个框架.
• 在神经健康保健中提供AI驱动的BCI的全面概述.

主要方法:

• 按照PRISMA指南进行系统性文献审查 (2019-2024年).
• 在PubMed,IEEE,ACM,Scopus中搜索了BCI,AI和AD/ADRD相关的研究.
• 分析了18篇精选的论文,寻找方法,算法,限制和解决方案.

主要成果:

• 转移学习,SVM和CNN等ML技术可以提高BCI性能和认知状态监测.
• 确定的挑战包括长时间校准,计算成本,数据安全性和信号变化.
• 新兴的解决方案包括更好的传感器,高效的协议和先进的AI解码模型,用于实时报警.

结论:

• AI/ML集成的BCI闭环系统推进了神经健康保健,特别是AD/ADRD.
• 解决数据准确性,安全性和可扩展性对于临床采用至关重要.
• 未来的研究应该改进人工智能模型,改进实时处理,并提高用户对个性化护理的可访问性.