適応的かつ個別化された神経義肢の制御のためのニューロモルフィック神経応答解読システム

科学分野:

• 神経科学
• 生物医学工学
• リハビリテーション技術

背景:

• 以前の研究で,四肢麻痺の動きの意図のために,電気皮質撮影 (ECoG) を使用した運動制御解読器 (MCD) が確立されました.
• エフェクタの作用に対する患者の満足度は極めて重要ですが,意図された移動ラベルによって保証されません.
• 解読の精度を高めるために 脳信号を満足度または不満足度に分類する必要性があります

研究 の 目的:

• ECoG信号の満足度を予測するための神経応答解読器 (NRD) でニューロモルフMCDをアップグレードする.
• NRDを使用してMCDの強化学習適応のためのアクタークリティカルフレームワークを設計する.
• 解読プロセスに満足度フィードバックを組み込むことでMCDのパフォーマンスを向上させる.

主な方法:

• ECoG信号の満足度を予測するためのNRDを開発した.
• ECoG信号,MCD予測,および意図された動きを用いることでNRDを訓練した.
• NRDに基づくMCDの強化学習適応のためのアクター・クリティカル・ストラクチャを実装した.
• NRDの精度とMCDの性能への貢献を評価した.

主要な成果:

• 訓練されたNRDは,ECoG信号の満足度予測において満足のいく正確さを達成した.
• NRDの統合はMCDのパフォーマンスの改善に寄与した.
• アクター・クリティカル・ストラクチャは,MCDの適応的な最適化の可能性を示した.

結論:

• 開発されたNRDは,四肢麻痺の脳コンピュータインターフェースの精度を高めるための有望なツールです.
• NRDを使用したMCDのリアルタイムのオンライン最適化については,さらなる研究が必要である.
• 患者の直接的なフィードバックを組み込むことは,MCD-NRDシステムの精度をさらに向上させることができます.