Zürihli araştırmacılar; beyin dalgalarının kodunu çözebilen yapay nöronlardan yapılmış kompakt, enerji verimli bir cihaz geliştirdiler. Çip; beynin hangi bölgelerinin epileptik nöbetlere neden olduğunu belirlemek için epilepsi hastalarının beyin dalgalarından kaydedilen verileri kullanıyor. Bu veriler, tedavi için araştırmacılara ve doktorlara yeni perspektifler açabilir.
Mevcut sinir ağı algoritmaları; inanılmaz sayıda sorunu çözmeye yardımcı olan etkileyici sonuçlar üretir. Bununla birlikte, bu algoritmaları çalıştırmak için kullanılan elektronik cihazlar hala çok fazla işlem gücü gerektirmektedir. Bu yapay zeka (AI) sistemleri; duyusal bilgileri veya çevreyle gerçek zamanlı etkileşimleri işleme söz konusu olduğunda gerçek bir beyinle rekabet edemez.
Nöromorfik Çip, Yüksek Frekanslı Salınımları Algılıyor
Nöromorfik mühendislik; yapay ve doğal zeka arasındaki boşluğu dolduran umut verici yeni bir yaklaşımdır. Zürih Üniversitesi, ETH Zürih ve Zürih Hastanesi’ndeki disiplinler arası bir araştırma ekibi, karmaşık biyosinyalleri güvenilir ve doğru bir şekilde tanıyan nöromorfik teknolojiye dayalı bir çip geliştirmek için bu yaklaşımı kullandı. Bilim insanları, önceden kaydedilmiş yüksek frekanslı salınımları (HFO’lar) başarılı bir şekilde tespit etmek için bu teknolojiyi kullanabildiler. Bir intrakraniyal elektroensefalogram (iEEG) kullanılarak ölçülen bu spesifik dalgaların, epileptik nöbetlere neden olan beyin dokusunu tanımlamak için umut verici biyobelirteçler olduğu kanıtlanmıştır.
Karmaşık, Kompakt ve Enerji Açısından Verimli
Araştırmacılar ilk önce beynin doğal sinir ağını simüle ederek HFO’ları algılayan bir algoritma tasarladı: Küçük, yükselen sinir ağı (SNN)… İkinci adım ise; SNN’nin elektrotlar aracılığıyla nöral sinyalleri alan ve geleneksel bilgisayarlardan farklı olarak büyük ölçüde enerji tasarruflu olan tırnak büyüklüğündeki bir donanım parçasında uygulanmasını içeriyordu. Bu, internet veya bulut bilişimine güvenmeksizin çok yüksek bir zamansal çözünürlüğe sahip hesaplamaları mümkün kılar.
UZH ve ETH Zürih Nöroinformatik Enstitüsü Profesörü Giacomo Indiveri: “Tasarımımız, biyolojik sinyallerdeki uzay-zamansal kalıpları gerçek zamanlı olarak tanımamıza olanak tanıyor.”
Ameliyathanelerde ve Hastanelerin Dışında HFO’ların Ölçülmesi
Araştırmacılar, bulgularını; HFO’ları gerçek zamanlı olarak güvenilir bir şekilde tanıyan ve izleyen bir elektronik sistem oluşturmak için kullanmayı planlıyorlar. Ameliyathanelerde ek bir teşhis aracı olarak kullanıldığında, sistem beyin cerrahisi müdahalelerinin sonuçlarını iyileştirebilir.
Ancak, HFO tanımanın önemli bir rol oynayabileceği tek alan bu değildir. Ekibin uzun vadeli hedefi, epilepsiyi izlemek için hastane dışında kullanılabilecek ve birkaç hafta veya ay boyunca çok sayıda elektrottan gelen sinyalleri analiz etmeyi mümkün kılacak bir cihaz geliştirmektir.
Araştırmacı Indiveri: “Düşük enerjili, kablosuz veri iletişimini tasarıma entegre etmek; örneğin bir cep telefonuna bağlamak istiyoruz.”
Zürih Hastanesi Nörofizyolog Johannes Sarnthein: “Bunun gibi taşınabilir veya implante edilebilir bir yonga, daha yüksek veya daha düşük nöbet insidansı olan dönemleri belirleyebilir ve bu da bize kişiselleştirilmiş ilaç vermemizi sağlayabilir.”
Epilepsi ile ilgili bu araştırma, Zürih Hastanesi, İsviçre Epilepsi Kliniği. Zürih Üniversitesi Çocuk Hastanesi ortaklığının bir parçası olarak yürütülen Zürih Epileptoloji ve Epilepsi Cerrahisi Merkezi’nde gerçekleştirilmektedir
