Марьям Шанечи - Maryam Shanechi

Марьям М. Шанечи это нейроинженер. Она изучает способы декодирования активности мозга для управления интерфейсами мозг-машина. Ее почитали как одну из Обзор технологий MIT новаторы моложе 35 лет в 2014 году и один из Новости науки 10 ученых, за которыми стоит наблюдать в 2019 году. Она доцент и заведующая кафедрой ранней карьеры Витерби в области электротехники и вычислительной техники в Школа инженерии Витерби, а также участником программы выпускников неврологии Университет Южной Калифорнии.

Ранняя жизнь и карьера

Шанечи родился в Иран и переехала в Канаду со своей семьей, когда ей было 16 лет.^[1][2] Она получила степень бакалавра инженерных наук в Университет Торонто в 2004 году. Затем она переехала в Массачусетский технологический институт, где она получила степень магистра в области электротехники и информатики в 2006 году и докторскую степень в 2011 году.^[3] Она защитила докторскую диссертацию в Гарвардской медицинской школе, прежде чем переехать в Калифорнийский университет в Беркли в 2012 году. Она занимала должность преподавателя в Корнельском университете, а затем перешла в Университет Южной Калифорнии, где она в настоящее время работает доцентом и заведующим кафедрой ранней карьеры Витерби в Инженерная школа USC Viterbi.^[1][3][4][2]

Исследование

Во время учебы в Массачусетском технологическом институте Шанечи заинтересовалась расшифровка мозга, идея считывания первоначального значения сигналов мозга. Она разработала алгоритм для определения того, куда обезьяна хотела навести курсор на экране, на основе активности мозга животного.^[1][5] Позже она улучшила свою работу, включив высокоскоростное декодирование, то есть декодирование происходило в течение нескольких миллисекунд, а не каждые 100 миллисекунд, что является стандартом для традиционных методов.

В 2013 году она разработала метод декодирования мозга, который может помочь автоматически контролировать количество анестезия который должен быть введен пациенту.^[6][7] Ее команда, в которую вошли коллеги из Массачусетская больница общего профиля и Массачусетский Институт Технологий смог контролировать глубину медицинская кома у грызунов автоматически в зависимости от активности их мозга.^[6][7][8][9]

Шанечи также интересуется применением алгоритмов нейронного декодирования к психическим расстройствам, таким как Посттравматическое стрессовое расстройство и депрессия.^[2][10][11] Ее исследовательская группа разработала метод определения настроения человека по активности его мозга.^[12][13] Они измерили мозговую активность семи пациентов, которым имплантировали электроды для мониторинга. эпилепсия.^[11] Пациенты отвечали на вопросы о своем настроении во время имплантации электродов. Используя данные о настроении и активности мозга, лаборатория Шанечи смогла сопоставить их вместе и расшифровать, какая активность мозга связана с каким настроением.^[11][12] Работа по этой работе была удостоена 3-й премии International BCI Awards.^[14] В будущем Шанечи хочет разработать эту технику, чтобы автоматически стимулировать мозг при обнаружении изменения настроения.^[1][15]

Награды

• Премия директора NIH за новаторство, 2020^[16]
• Новости науки 10 ученых, за которыми нужно следить, 2019^[1]
• Популярная наука Блестящий 10, 2015^[17]
• Обзор технологий MIT Новаторы до 35 лет, 2014 г.^[18]
• Награда NSF CAREER, 2015^[19]
• Управление военно-морских исследований Премия молодому следователю, 2019^[20]
• Премия Междисциплинарной университетской исследовательской инициативы (MURI), 2016 г.^[21]
• Премия за достижения в середине карьеры, Инженерный университет Торонто, 2019 ^[22]

Избранные публикации

Публикации Шанечи включают:

• Шанечи, Марьям; Ху, Роллин; Марисса, Пауэрс; Уорнелл, Грегори; Браун, Эмери; Уильямс, Зив (2012). «Разделение нейронной популяции и параллельный интерфейс мозг-машина для последовательной двигательной функции». Природа Неврология. 15 (12): 1715–1722. Дои:10.1038 / нн.3250. ЧВК  3509235. PMID  23143511.
• Шанечи, Марьям М .; Chemali, Jessica J .; Либерман, Макс; Солт, Кен; Браун, Эмери Н. (2013-10-31). «Интерфейс мозг-машина для борьбы с комой, вызванной медицинскими средствами». PLOS вычислительная биология. 9 (10): e1003284. Bibcode:2013PLSCB ... 9E3284S. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1003284. ISSN  1553-7358. ЧВК  3814408. PMID  24204231.
• Шанечи, Марьям М .; Орсборн, Эми Л .; Moorman, Helene G .; Говда, Сурадж; Данги, Сиддхартх; Кармена, Хосе М. (2017). «Быстрый контроль и обратная связь улучшают нейропротезный контроль». Nature Communications. 8 (1): 13825. Bibcode:2017НатКо ... 813825S. Дои:10.1038 / ncomms13825. ISSN  2041-1723. ЧВК  5227098. PMID  28059065.
• Sani, Omid G .; Ян, Юйсяо; Ли, Морган Б .; Dawes, Heather E .; Чанг, Эдвард Ф .; Шанечи, Марьям М. (2018). «Вариации настроения, декодированные на основе многосайтовой внутричерепной активности мозга человека». Природа Биотехнологии. 36 (10): 954–961. Дои:10.1038 / nbt.4200. ISSN  1546-1696. PMID  30199076. S2CID  205285998.
• Шанечи, Марьям М. (2019). "Интерфейсы мозг-машина от двигателя к настроению " Природа Неврологии. 22 (10): 1554–1564. doi.org/10.1038/s41593-019-0488-y

Рекомендации

Эта статья требует дополнительных или более конкретных категории. Пожалуйста помочь к добавление категорий к нему, чтобы его можно было перечислить с аналогичными статьями. (Февраль 2020 г.)