MicroCloud Hologram Inc. a annoncé le lancement d'un cadre d'apprentissage conjoint multicouche basé sur des modèles de régression logistique pour construire un système d'entraînement au mouvement basé sur l'apprentissage automatique et l'interface cerveau-ordinateur holographique SVM. L'interface cerveau-ordinateur est une technologie de communication qui ne dépend pas des nerfs périphériques et des tissus musculaires normaux. Il s'agit d'une voie de connexion directe établie entre le cerveau humain ou animal (ou une culture de cellules cérébrales) et des dispositifs externes.

Le système d'entraînement au mouvement de l'interface holographique cerveau-ordinateur résout le problème difficile de l'exercice pour les patients souffrant de troubles fonctionnels, et stimule, extrait et utilise leur volonté de mouvement actif. Il renforce l'utilisation du membre affecté et améliore la fonction motrice du membre. En combinant la technologie des réseaux de microcapteurs souples MEMS avec la technologie de l'interface cerveau-ordinateur BCI, la fusion d'informations multisources et la technologie de contrôle par rétroaction adaptative, il est possible non seulement d'améliorer considérablement la fonction motrice des membres, mais aussi de promouvoir la réorganisation de la zone fonctionnelle dépendante du cortex, élargissant ainsi la zone corticale de contrôle moteur du membre affecté, ce qui constitue un outil efficace pour la formation à la réadaptation précoce des patients souffrant d'un dysfonctionnement de la main.OLO a également construit une plateforme expérimentale de contrôle de l'interface cerveau-ordinateur basée sur l'AR holographique, qui utilise l'image holographique de l'œil nu comme stimulateur visuel pour induire des signaux EEG, de sorte que les utilisateurs n'ont pas besoin d'effectuer une stimulation visuelle dans une position fixe, ce qui peut améliorer l'applicabilité dans des environnements complexes, afin d'obtenir une interaction homme-ordinateur plus naturelle.

L'échantillonnage A/D du signal EEG est ensuite contrôlé par le système d'entraînement au mouvement de l'interface holographique cerveau-ordinateur par le biais du traitement des signaux numériques, et l'échantillonnage A/D du signal EEG filtré est ensuite identifié et mis en correspondance par un algorithme intelligent en fonction des données holographiques contenues dans la bibliothèque d'étiquettes de données holographiques. Enfin, les données holographiques de l'EEG sont affichées et sauvegardées par un algorithme complexe et une communication parallèle. Le système de formation au mouvement de l'interface cerveau-ordinateur holographique basé sur l'apprentissage automatique et le SVM se compose de l'acquisition du signal, de l'extraction des caractéristiques, de la classification des caractéristiques et de l'équipement de contrôle externe : Acquisition des signaux : L'interface cerveau-ordinateur recueille les signaux de l'activité neuronale par le biais de microélectrodes implantées dans le cortex cérébral : Les signaux recueillis sont décodés, puis codés et convertis en signaux d'instruction lisibles par la machine.

Les méthodes courantes comprennent la transformée de Fourier rapide (FFT), la transformée de Fourier discrète (DFT), la transformée en ondelettes (WT), l'analyse en composantes indépendantes (ICA), le mode spatial commun (CSP) et certaines méthodes améliorées basées sur les méthodes susmentionnées. Classification des caractéristiques : Les signaux extraits sont ensuite classés. Les classificateurs couramment utilisés sont les classificateurs linéaires, les machines à vecteurs de support (SVM), les réseaux neuronaux et une combinaison de divers classificateurs.

Dispositif de commande externe : Le processus de contrôle sous forme de signaux envoyés au cerveau pour obtenir une interaction homme-machine. Dans le domaine de la médecine de réadaptation, le système d'entraînement au mouvement de l'interface holographique cerveau-ordinateur peut contribuer efficacement à l'entraînement à la réadaptation des patients neuromusculaires tels que ceux ayant subi un accident vasculaire cérébral ou une lésion de la moelle épinière, en contrôlant les bras robotiques et les robots exosquelettes. Avec l'exploration continue de la structure et de la fonction du cerveau par la médecine moderne, les êtres humains mènent des recherches plus approfondies sur les domaines fonctionnels du cerveau tels que la vision, la chaleur, le mouvement et le langage.

Micro-cloud holographic obtient des informations sur ces zones fonctionnelles du cerveau par l'intermédiaire de l'équipement d'interface cerveau-ordinateur, les analyse et établit le diagnostic, le dépistage, la surveillance, le traitement et la rééducation des maladies neurologiques et psychiatriques. L'entreprise étudie également les orientations futures possibles en matière de recherche et d'application.