测量慢性人类皮层内神经记录的不稳定性,以实现稳定,长期的大脑-计算机接口

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
• 康复技术 康复技术 康复技术

背景情况:

• 皮层内脑-计算机接口 (iBCI) 为四肢患者提供直观的光标控制.
• 长期的iBCI性能由于神经活动和预期运动之间的转移而恶化.
• 识别性能下降对于实际,扩展iBCI使用至关重要.

研究的目的:

• 提出和验证一种方法 (MINDFUL) 来测量iBCI中的神经数据不稳定性.
• 为了能够检测性能下降,而不需要用户意图标签.
• 为确定长期iBCI功能的最佳重新校准时间制定战略.

主要方法:

• 使用BrainGate2系统对两名四肢的参与者的纵向神经数据进行分析.
• 开发MINDFUL方法来量化神经信号的不稳定性.
• 在MINDFUL不稳定性测量和闭环光标的性能之间的相关性分析.

主要成果:

• 通过MINDFUL方法,在长时间内 (142天和28天) 成功测量了神经数据的不稳定性.
• 不稳定性指标显示,与闭环光标表的变化有很强的相关性 (皮尔森r=0.93和0.72).
• 性能降低只能从记录的神经活动中推断出来.

结论:

• MINDFUL方法提供了一种可靠的方法,仅从神经数据中推断在线iBCI性能.
• 这一策略可以指导重新校准时间,以实现持续和实际的iBCI使用.
• MINDFUL促进了对辅助技术的强大,长期的大脑与计算机接口的开发.