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研究人员使用宽场脑成像技术研究意图控制,探索更好的脑机接口使用方式

通过我们对外部物体的感官体验,可以有效地控制外部物体。为了研究因果关系的学习和影响方式,研究人员设计了一种使用宽场钙信号(wide-field calcium signals)的脑机接口(BMI)任务。老鼠学会了在任意一对大脑皮层区域的活动模式来引导视觉光标到目标位置以获得奖励。正常相关的大脑区域可以快速重新配置,以一种依赖于感觉反馈的方式对光标施加控制。当熟练(经过多次训练后)的动物控制游标时,较高的视觉皮层参与度更高。当老鼠控制游标时,高级视觉皮层的个体神经元对游标的反应比被动观看游标时更强烈,当游标接近目标位置时,反应最强。因此,因果关系受控对象的表示对意图和接近对象的目标很敏感,从而有可能增强感官反馈以实现更流畅的控制。

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混合特征目标选择用于基于BCI的二维光标控制

为了控制显示器屏幕上的光标,用户通常需要依次执行两个任务。第一个任务是在显示器屏幕上移动光标到目标(称为二维或2-D光标移动),第二个任务是通过单击选择一个感兴趣的目标或不点击以拒绝一个不感兴趣的目标。在之前的研究中,我们在一个基于脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)系统中实现了前一个功能,分别使用运动想象和P300电位来控制水平和垂直光标的运动。在本研究中,目标选择或拒绝功能是使用来自运动想象和P300电位的混合特征实现的。具体来说,为了选择感兴趣的目标,用户必须将注意力集中在一个闪烁的按钮上,以激发P300电位,同时保持运动想象的空闲状态。或者,用户在不注意任何按钮的情况下执行左右运动想象来拒绝目标。我们的数据分析和在线实验结果验证了该方法的有效性。该混合特征被证明比单独使用运动意象特征或P300特征更有效。11名受试者参加了我们的在线实验,实验涉及连续的二维光标移动和目标选择。每次试验的平均持续时间为18.19秒,目标选择的平均准确率为93.99%,每个目标选择或拒绝事件均在2秒内完成。

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斯坦福Shenoy团队:由循环神经网络实现的大脑控制摘要

到目前为止,脑机接口主要集中于控制单个载体,例如单个计算机光标或机械臂。恢复多肌运动可以为瘫痪患者解锁更大的功能(例如,双手运动)。然而,解码多个病媒的同时运动可能具有挑战性,因为我们最近发现一个组合神经解码连接了所有肢体的运动,并且在双病媒运动中发生非线性变化。在这里,我们演示了通过神经网络(NN)解码器对两个游标进行高质量的双手控制的可行性。通过模拟,我们发现神经网络利用神经“侧向性”维度来区分左右的运动,因为神经对双手的调整变得越来越相关。在训练循环神经网络(RNNs)时,我们开发了一种方法,通过在时间上扩张/压缩并重新排序来改变训练数据的时间结构,我们证明这有助于RNN成功地推广到在线设置。通过这种方法,我们证明了一个瘫痪患者可以同时控制两个计算机光标。我们的研究结果表明,神经网络解码器可能有利于多载体解码,只要它们被设计为转移到在线设置。

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​基于脑机接口的闭环运动想象脑电图仿真

脑机接口(BCI),尤其是能够解码运动意图的脑机接口,由于其作为神经修复系统的潜力,能够改善患有各种运动功能损害病症(如脊髓损伤、肌萎缩侧索硬化症和中风)的患者的生活质量,已经成为积极研究的热门主题。一种成熟的方法是基于感觉运动节律(SMR)的运动想象BCI,它允许用户通过检测和解码与真实和想象的运动相关的SMR模式来控制物理或虚拟世界中仿真的运动。通常在BCI系统中,解码算法的测试、任务及其参数对于优化性能至关重要,然而,当研究广泛的参数集,进行人体实验既昂贵又耗时,而尝试利用以前收集到的数据线下分析却又缺乏系统和用户之间自适应反馈循环,极大限制了其适用性。因此,已有许多研究已经试图通过实时神经活动模拟器解决这一问题。

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intellij idea常用快捷键

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