Maryam Shanechi - Maryam Shanechi

Maryam M. Shanechi
narozený1981 (věk 38–39)
Írán
OceněníCena NIH Director's New Innovator Award

Inovátoři společnosti MIT Technology Review do 35 let

Cena NSF CAREER

Ocenění ONR Young Investigator Award

Vědecké zprávy 10 vědců, které je třeba sledovat

Populární Science Brilliant 10
Akademické pozadí
Alma materUniversity of Toronto, MIT
TezeArchitektury rozhraní mozek-stroj v reálném čase: neurální dekódování od plánu k pohybu  (2011)

Maryam M. Shanechi je neuroinženýr. Studuje způsoby dekódování činnosti mozku k ovládání rozhraní mozek-stroj. Byla poctěna jako jedna z Recenze technologie MIT Inovátoři do 35 let v roce 2014 a jeden z Vědecké zprávy 10 vědců, které je třeba sledovat v roce 2019. Je odbornou asistentkou a předsedkyní Viterbi pro počáteční kariéru v elektrotechnice a počítačovém inženýrství na Viterbi School of Engineering, a člen Neurovědeckého postgraduálního programu na University of Southern California.

Časný život a kariéra

Shanechi se narodil v roce Írán a přestěhovala se s rodinou do Kanady, když jí bylo 16.[1][2] Získala bakalářský titul v oboru strojírenství University of Toronto v roce 2004. Poté se přestěhovala do MIT, kde ukončila magisterský titul v oboru elektrotechniky a informatiky v roce 2006 a doktorát v roce 2011.[3] Absolvovala postdoktorandské studium na Harvardské lékařské fakultě a poté se přestěhovala do University of California, Berkeley V roce 2012 působila na fakultní pozici na Cornell University, poté přešla na University of Southern California, kde je v současnosti odbornou asistentkou a předsedkyní Viterbi pro počáteční kariéru v EU USC Viterbi School of Engineering.[1][3][4][2]

Výzkum

Během studia na MIT se Shanechi začala zajímat dekódování mozku, myšlenka číst původní význam z mozkových signálů. Vyvinula algoritmus k určení, kam chce opice namířit kurzor na obrazovku na základě mozkové aktivity zvířete.[1][5] Později vylepšila svou práci tím, že zahrnovala vysokorychlostní dekódování, což znamená, že dekódování proběhlo během několika milisekund, spíše než každých 100 milisekund, což je standard pro tradiční metody.

V roce 2013 vyvinula metodu dekódování mozku, která by mohla pomoci automaticky kontrolovat množství anestézie který má být podán pacientovi.[6][7] Její tým, který zahrnoval kolegy z Massachusetts General Hospital a Massachusetts Institute of Technology byl schopen ovládat hloubku lékařsky vyvolané kóma u hlodavců automaticky na základě jejich mozkové aktivity.[6][7][8][9]

Shanechi se také zajímá o aplikaci algoritmů neurálního dekódování na psychiatrické poruchy, jako je např PTSD a Deprese.[2][10][11] Její výzkumný tým vyvinul metodu k rozluštění nálady člověka od jeho mozkové činnosti.[12][13] Měřili mozkovou aktivitu sedmi pacientů, kteří měli do mozku implantovány elektrody epilepsie.[11] Během implantace elektrod pacienti odpovídali na otázky týkající se jejich nálady. S využitím údajů o náladě a mozkové aktivitě dokázala Shanechiho laboratoř tyto dva porovnat a rozluštit, která mozková aktivita souvisí s jakou náladou.[11][12] Příspěvek o této práci byl oceněn 3. cenou v International BCI Awards.[14] V budoucnu chce Shanechi vyvinout tuto techniku, aby automaticky stimuloval mozek, když je detekována změna nálady.[1][15]

Ocenění

Vybrané publikace

Shanechiho publikace zahrnují:

Reference

  1. ^ A b C d E „Maryam Shanechi navrhuje stroje na čtení myšlenek“. Vědecké zprávy. 2019-10-02. Citováno 2019-11-22.
  2. ^ A b C „Maryam Shanechi | Inovátoři do 35 let“. Recenze technologie MIT. Citováno 2019-11-22.
  3. ^ A b „USC - Viterbi School of Engineering - Viterbi Faculty Directory“. viterbi.usc.edu. Citováno 2019-11-22.
  4. ^ „Řada seminářů ECE: Maryam M. Shanechi z University of Southern California“. today.iit.edu. Citováno 2019-11-22.
  5. ^ Shanechi, Maryam M .; Hu, Rollin C .; Powers, Marissa; Wornell, Gregory W .; Brown, Emery N .; Williams, Ziv M. (2012). "Rozdělení neurální populace a souběžné rozhraní mozek-stroj pro sekvenční motorickou funkci". Přírodní neurovědy. 15 (12): 1715–1722. doi:10.1038 / č. 3250. ISSN  1546-1726. PMC  3509235. PMID  23143511.
  6. ^ A b „Rozhraní mozek-stroj umožňuje kontrolu anestezie“. Cornell Chronicle. Citováno 2019-11-22.
  7. ^ A b Lewis, Tanya (01.11.2013). „Rozhraní mozku a stroje staví anestezii na autopilota“. msnbc.com. Citováno 2019-11-22.
  8. ^ Shanechi, Maryam M .; Chemali, Jessica J .; Liberman, Max; Solt, Ken; Brown, Emery N. (2013-10-31). „Rozhraní mozek-stroj pro kontrolu lékařem vyvolaného kómatu“. PLOS výpočetní biologie. 9 (10): e1003284. Bibcode:2013PLSCB ... 9E3284S. doi:10.1371 / journal.pcbi.1003284. ISSN  1553-7358. PMC  3814408. PMID  24204231.
  9. ^ Yang, Yuxiao; Lee, Justin T; Guidera, Jennifer A; Vlasov, Ksenia Y; Pei, JunZhu; Brown, Emery N; Solt, Ken; Shanechi, Maryam M (01.06.2019). „Vývoj přizpůsobeného ovladače uzavřené smyčky pro lékařsky vyvolané kóma u modelu hlodavců“. Journal of Neural Engineering. 16 (3): 036022. doi:10.1088 / 1741-2552 / ab0ea4. ISSN  1741-2560. PMID  30856619.
  10. ^ Valčík, Emily. „Náladový kruh algoritmů by vám mohl zapnout mozek, abyste se cítili lépe“. IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News. Citováno 2019-11-22.
  11. ^ A b C „Mozkové implantáty, které bojují s depresí o kousek blíže realitě“. Vědecké zprávy. 2019-02-10. Citováno 2019-11-22.
  12. ^ A b Sani, Omid G .; Yang, Yuxiao; Lee, Morgan B .; Dawes, Heather E .; Chang, Edward F .; Shanechi, Maryam M. (2018). „Variace nálady dekódované z intrakraniální aktivity lidského mozku na více místech“. Přírodní biotechnologie. 36 (10): 954–961. doi:10,1038 / nbt.4200. ISSN  1546-1696. PMID  30199076. S2CID  205285998.
  13. ^ „Sledování mozkových vln k dekódování nálady by mohlo pomoci bojovat s depresí“. Nový Atlas. 2018-09-11. Citováno 2019-11-22.
  14. ^ "2019". Cena BCI. Citováno 2019-11-22.
  15. ^ Shanechi, Maryam M. (2019-09-24). „Rozhraní mozku a stroje od motoru k náladě“. Přírodní neurovědy. 22 (10): 1554–1564. doi:10.1038 / s41593-019-0488-r. ISSN  1097-6256. PMID  31551595. S2CID  202749166.
  16. ^ „Maryam Shanechi získala prestižní nový inovátor NIH Grant“. USC Viterbi | School of Engineering. Citováno 2020-10-19.
  17. ^ „Brilliant 10: Maryam Shanechi dekóduje mozek, aby uvolnil svůj potenciál“. Populární věda. Citováno 2019-11-22.
  18. ^ „USC - Viterbi School of Engineering - Brain, Meet Machine“. viterbi.usc.edu. Citováno 2019-11-22.
  19. ^ „Hledání ocenění NSF: Cena # 1453868 - KARIÉRA: Generalizovatelné, robustní a architektury rozhraní rozhraní mozku a stroje s uzavřenou smyčkou“. www.nsf.gov. Citováno 2019-11-23.
  20. ^ „Příjemci ceny Young Investigator Award 2019“.
  21. ^ „Vědec USC Viterbi povede výzkum rozhraní mozek-stroj“. Novinky USC. 2016-04-18. Citováno 2019-11-23.
  22. ^ „13 absolventů a studentů U Engineering oceněných na EAN Awards 2019“. U of T Engineering News. 2019-11-08. Citováno 2019-11-23.