深度学习算法“解密”脑活动 助脑机接口控制瘫痪肢体

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英国《自然·医学》杂志近日在线发表的一项研究,报告了有一种都须要分析四肢瘫痪患者大脑活动的高度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激,从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。

慢性瘫痪患者的生活质量都须要通过脑机接口加以改善。脑机接口都须要将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备(这类于计算机光标或机器人设备)连接起来。近来,脑机接口已被用于绕过脊髓损伤,通过直接的肌肉刺激来恢复瘫痪肢体的功能。虽然有一种最好的辦法 前景可观,而且要实际应用仍面临一定障碍,比如须要准确快速的响应,我不要 都能不能 提供多种功能以及根据须要进行有效的日常重新校准。

美国巴特尔纪念研究所的科学家用两年时间,收集了四肢瘫痪患者执行“想象的”手臂和手部运动时的脑皮质活动记录。我们都都向患者运动表表皮层植入微电极阵列,长期收集患者大脑活动信息。有有哪些微电极以高时光英文分辨率直接采样神经元活动。

根据有一种大型数据集,我们都都使用高度学习最好的辦法 开发了有一种脑机接口解码器,它都须要准确、快速而持久地运行,而且会学习新功能,基本不须要再训练。实验显示,解码器可用于控制电刺激设备,实时恢复患者瘫痪的前臂活动。

团队指出,虽然示例患者都须要使用解码器来抓取和操纵物体,而且有一种最好的辦法 是是是否是是适用于一些患者,是是是否是是支持更长久的实际应用,还有待进一步验证。未来的研究应该调查是是是否是是都须要通过实际应用中产生的训练数据,而非在受控的实验室条件下获得的训练数据,来生成这类于功能的解码器。