非侵入性的内源信号定位和解码,具有高时空分辨率
Hao Zhang1,2, Xue Wang1, Guowei Chen1
1Academy of Medical Engineering and Translational Medicine, State Key Laboratory of Advanced Medical Materials and Devices, Tianjin International Joint Research Centre for Neural Engineering, and Tianjin Key Laboratory of Brain Science and Neural Engineering, Tianjin University, Tianjin, China.
Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.)
|April 10, 2025
概括
这项研究通过改进电脑脑学 (EEG) 信号分辨率,使用跨的聚焦超声波来增强脑电脑操纵. 这种新方法在定位和解码大脑信号方面实现了更高的准确性,以实现精确的控制.
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
- 声学物理 声学物理
背景情况:
- 传统的头皮脑电图 (EEG) 由于体积导体效应导致空间分辨率低,限制了精确的脑电脑操纵.
- 超焦超声调节EEG正在成为非侵入性高分辨率信号采集的有希望的技术.
研究的目的:
- 开发和验证一种用于高时空分辨率非侵入式EEG信号采集的新方法.
- 通过增强信号本地化和解码,提高脑电脑操纵的准确性.
主要方法:
- 建立了一个跨的聚焦超声波数值模拟模型和实验平台,使用真实大脑模型和128阵列相位阵列.
- 开发了一个3D跨骨多源二极管定位和解码模型和平台.
- 创建了一个高精度的本地化和解码算法.
主要成果:
- 模拟引导的阶段阵列声场平台在安全值内实现了精确的聚焦,将焦点声压提高了200%以上.
- 拟议的算法显示,与传统方法相比,本地化信号与噪声比率 (24.18dB) 高出50.59%.
- 实现了源信号解码准确度大于0.85.5.
结论:
- 开发的跨焦超声波调制EEG系统为高空间时分辨率的非侵入性EEG信号采集提供了可靠的基础.
- 这项技术为精确的脑计算机操纵提供了重要的技术支持.
- 该研究验证了声场平台在先进的神经成像和BCI应用中的潜力.
