音频诱导的中间前额叶皮层动力学增强了大脑机器接口中的协同适应性学习
Jieyuan Tan1, Xiang Zhang1, Shenghui Wu1
1Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong Special Administrative Region of China, People's Republic of China.
Journal of neural engineering
|October 9, 2023
概括
这项研究介绍了一种可适应的脑机界面 (BMI),使用音频反来提高主体学习和解码器性能. 该系统通过利用神经活动来提高患者的学习效率,以加快适应速度.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 协同适应的大脑机器接口 (BMIs) 通过使用户和设备之间相互适应,为的人提供解决方案.
- 现有的研究重点是改善用于用户学习的感官反或解码器稳定性的自适应算法.
研究的目的:
- 开发一个高效的协同适应的BMI框架,通过感官反增强学科学习,并通过利用反诱导的评估信息提高解码器适应性.
- 研究动态音频反对行为任务中的学习表现的影响.
主要方法:
- 动态音频反是基于对象在新任务获取期间的表现而设计的.
- 一个协同适应的框架将中间前额叶皮层 (mPFC) 的活动纳入了闭环系统.
- 分析了音频诱导的mPFC活动的神经动态,并将其转化为解码器学习的奖励期望.
主要成果:
- 音频反提高了行为表现,将达到80%熟练度的时间缩短了26.4%.
- 在mPFC中,音频反引发了显著的神经反应,与行为改善相关.
- 使用音频诱导的奖励期望的解码器平均学习任务速度快33.8%.
结论:
- 设计的音频反有效地增强了适应性BMI中的学科学习.
- 利用音频反诱导的mPFC活动提高了对新任务的解码器学习效率.
- 拟议的协同适应性框架将BMIs推进到更大的适应性和学习能力.
