硬件支持的低延迟节奏大脑状态跟踪,用于大脑刺激应用
Milana Makarova1, Nikita Fedosov2, Julia Nekrasova1
1Center for Bioelectric Interfaces, Higher School of Economics, Moscow, Russia.
NeuroImage
|September 5, 2025
概括
这是一个新的实时系统来跟踪大脑振荡. 这项技术能够实现精确的,即时的脑电脑交互,为先进的神经科学研究和临床应用铺平道路.
科学领域:
- 神经科学
- 生物医学工程
- 信号处理
背景情况:
- 未来的神经科学需要实时,环境依赖的脑机接口.
- 现有系统经常面临延迟,限制与神经组织的双向相互作用.
研究的目的:
- 开发一个真正的实时系统来追踪大脑的振荡状态.
- 为了研究和临床使用, 与活体大脑进行即时的非侵入性交互.
主要方法:
- HarPULL使用一个状态空间估计框架,用于实时相位和振幅跟踪.
- 该算法在EEG放大器的计算核心上实现了实时操作系统,以最大限度地减少数据传输延迟.
- 使用模拟和真实数据验证了系统性能,包括实时状态依赖的跨磁刺激 (TMS).
主要成果:
- 稳定状态的彩色卡尔曼波器, 占脑噪声的1/f, 提高了相位跟踪的准确性.
- 根据皮质节律阶段,HarPULL显示TMS触发的时间至少延迟2毫秒.
- 基于传感动力节奏状态的显著调节的运动唤起潜力 (MEP) 激发的实时TMS.
- 阶段依赖的肌肉皮质表示 (MCR) 地图是实时生成的,显示激发状态期间肌肉界线的改善.
结论:
- HarPULL是第一个真正实时的技术, 可以立即跟踪大脑节律活动.
- 这种系统与大脑建立了近乎瞬间的非侵入性接触.
- 在临床诊断和科学研究中,HarPULL具有广泛的应用潜力.


