DGIST Ekibi, Beyin Sinyallerini Ayrıran Yapay Zekâ Teknolojisi Geliştirdi

DGIST öncülüğündeki çok merkezli ekip, beyin sinyallerindeki ritimleri arka plandan yüksek zamansal çözünürlükle ayıran NONOS adlı derin öğrenme teknolojisini geliştirdi.

· 1 dk 3 DGIST Ekibi, Beyin Sinyallerini Ayrıran Yapay Zekâ Teknolojisi Geliştirdi Alzheimer Tedavisinde Yeni Umut: KAIST Bilim İnsanlarından Beyin İltihabını Durduran Yöntem DGIST (Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology) bünyesindeki Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Ji-Woong Choi başkanlığındaki araştırma ekibi; Kumoh Ulusal Teknoloji Enstitüsü, Kore Üniversitesi ve Kore Beyin Araştırma Enstitüsü'nden araştırmacılarla işbirliği içinde, beyin sinyallerini analiz eden NONOS adlı bir derin öğrenme teknolojisi geliştirdi.

Teknoloji, beyin sinyallerindeki ritimleri arka plandaki genel sinyallerden yüksek zamansal çözünürlükle ayırmayı hedefliyor. Bu ayrım, özellikle adaptif derin beyin stimülasyonu (aDBS) gibi uygulamalarda implant edilebilir cihazların beyin aktivitesini daha hassas biçimde okuyup stimülasyonu gerçek zamanlı optimize etmesine katkı sağlayabilir.

Geleneksel derin beyin stimülasyonu sabit parametrelerle çalışırken, adaptif sistemler beyin sinyallerini izleyerek stimülasyonu dinamik olarak ayarlar. NONOS'un sunduğu yüksek çözünürlüklü ayrım, bu tür sistemlerde sinyal okuma kalitesini iyileştirme potansiyeli taşıyor.

Çalışmada yer alan araştırmacılar arasında Prof. Han-Joon Kim (Kumoh Ulusal Teknoloji Enstitüsü), Prof. Kyong Hwan Jin (Kore Üniversitesi) ve Dr. Jong-Cheol Rah (Kore Beyin Araştırma Enstitüsü) bulunuyor.