大脑-计算机接口控制与人工智能副驾驶员
Johannes Y Lee1,2, Sangjoon Lee1,2, Abhishek Mishra1,2
1Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, Los Angeles, CA, USA.
本研究介绍了使用共享自主权的AI-BCI,以提高患者的大脑与计算机接口的性能. 人工智能副驾驶员显著改善了光标控制和机器人手臂任务,使BCI在临床上更具可行性.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 人工智能的人工智能
- 康复工程 康复工程 康复工程
背景情况:
- 运动大脑-计算机接口 (BCI) 解码神经信号,以帮助患者.
- 临床试验剂的临床可行性受到相对于成本和风险的性能限制的阻碍.
研究的目的:
- 通过与AI副驾驶员共享自主性来显著提高BCI性能.
- 通过使用非侵入性脑电图 (EEG) 信号演示AI-BCI系统.
主要方法:
- 开发了一种混合自适应解码方法,将卷积神经网络和ReFIT类卡尔曼过器结合起来.
- 实现了两个AI副驾驶员,以协助BCI用户进行光标控制和机器人手臂任务.
- 利用EEG信号来解码健康用户和患者的神经活动.
主要成果:
- 让健康的用户和的参与者能够控制计算机光标和机器人手臂.
- 在一个的参与者中,实现了3.9倍高的目标命中率,用于光标控制.
- 使一个的参与者能够执行复杂的机器人手臂阻断操纵任务.
结论:
- 具有共享自主性的AI-BCI显示出克服传统BCI性能限制的潜力.
- 共享自主性可以提高BCI的临床可行性和功能能力,用于患者.
- 人工智能副驾驶员的进一步进步可能会导致更高的BCI性能和用户独立性.
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