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植入式主流解碼技術-卡爾曼濾波器

來源:中國信息通信研究院     編輯:創澤   時間:2022/12/22   主題:其他 [加盟]

卡爾曼濾波器成為當前主流解碼方法。以運動控制為例,早期的 植入式腦機接口解碼大都使用維納濾波器線性解碼系統。此類解碼系 統不包含運動學過程模型,而是將群體神經元的反應作為輸入,將空 間坐標內的運動速率作為輸出,通過優線性估計的方法進行解碼。 早期很多腦機接口實驗室都用該方法進行解碼。

后來,為滿足控制過 程中的解碼連續性需求,需要有運動模型作參考以修正和優化解碼器 輸出,卡爾曼濾波器成為當前的主流解碼方法,其在離線、實時以及 臨床試驗中都得到了廣泛的應用。卡爾曼濾波的優點是算法簡單,而 且可以不需考慮神經元具體編碼內容即可解碼,因此可以實時快速解 碼。其缺點在于解碼效果一般,且每次實驗之前都需較長的校準時間, 另外,卡爾曼濾波解碼的系統魯棒性相對較差。為解決這些問題,國 際上提出了很多方法,其中具前景的方法主要包括類腦解碼器設計 和神經學習。

類腦解碼器成為新一代解碼方法。一些皮層神經元群體編碼 特性研究結果表明,雖然大量的神經元被記錄并用于腦機接口的解碼, 但因大腦神經元的信息編碼相對于運動是冗余的,用于控制的神經元 群體反應維度要低于神經元數量。因此在理論上可以找到一個隱藏或 潛在的低維狀態空間來描述在該控制條件下的有效神經元群體反應, 并將這個狀態空間中的潛變量映射到相關行為或運動控制變量用于運動控制。將這些編碼特性應用于解碼器設計,得到類腦的解碼器可 用于腦機接口控制。

目前學術研究結果表明,此類穩定子空間是存在 的。此方法的優勢是雖然記錄到的神經元群體信號有G噪聲且會發生 變化,但其在子空間上的動力學過程一直穩定,因此可以有效去除不 穩定記錄以及神經元發放變化帶來的干擾,從而獲得更為魯棒的腦機 接口系統。

神經學習提供新的解碼思路。當前還有一種前沿的腦機接口解碼 方法是通過訓練大腦進行學習來使用腦機接口,即神經學習(也稱腦 機學習)。腦機接口系統中存在兩個學習系統,一個是解碼器的機器 學習,另外一個就是具有強大學習能力的神經系統。腦機接口初期的 實驗都體現了大腦學習本身的重要意義,但如何讓大腦學會使用腦機 接口的解決方案尚不完善。腦機接口系統在使用過程中,閉環控制的 練習可以導致神經元為適應用戶的運動系統而發生變化。

因此,閉環 過程中的解碼器與開環時的解碼器可能完全不同,結果表明提供快速 的反饋比過濾錯誤更為重要,因此誕生了改進閉環性能的技術,一般 被稱為閉環解碼器適應(Closed-Loop decoder Adaptation,CLDA)。 此類方法根據閉環腦機接口使用期間記錄的數據實時改進解碼器,讓 解碼器根據用戶當前神經信號的性質來決定解碼器的結構。





范式編碼技術-被動式范式

穩態視覺誘發電位(Steady-state visual evoked potentials,SSVEP)刺激范式朝向更G效,更舒適和更自然發展,應用在G速率腦機接口打字交互系統

范式編碼技術-.主動式范式(Motor Imagery, MI)

MRCP 和運動想象是不依賴于外部刺激的,由人體真實運動意圖誘發的主動式腦機接口范式,相較于運動想象,MRCP不依賴于重復的運動想象

非植入式主流解碼技術:分解算法

黎曼幾何算法通常可以用于對稱正定(SPD)矩陣的空間上應用 運算,進而提供一個統一的框架來處理不同的腦機接口范式,黎曼框架由于具有擴展性

腦機接口關鍵技術:采集技術、刺激技術、范式編碼技術等

腦機接口技術的應用場景按照信息流向分為腦狀態檢測,神經調控和對外交互三類,神經調控則是信息從外部和外設流向大腦,對外交互則是信息的雙向流動

腦機接口系統的關鍵指標:性能指標 可用性指標

性能和可用性兩方面提出滿足五大需求的腦機接口系統關鍵指標,性能指標包括響應時間,識別正確率,可輸出指令數量和菲茨吞吐量,可用性指標包括易用性,長效性,魯棒性,安全性和互操作性

中國信通院《腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告》

從性能指標與可用性指標兩個方面有效衡量腦機接口系統是否滿足五大需求;腦機接口的實現也離不開核心關鍵技術的支撐,腦狀態檢測神經調控和對外交互技術等

情感計算白皮書2022:描繪了情感計算的學科全景

對指導學科建設和重大科研基金立項具有導向作用;有助于引導廣大科技工作者面向經濟主戰場和重大實際需求開展科研攻關,促進相關從業人員對技術全景加深理解和認知

中國電子技術標準化研究院:腦機接口標準化白皮書(2021版)

闡述了腦機接口技術的基本概念,分類,相關理論與技術和產業情況,梳理了國際相關標準化組織,進一步推動腦機接口標準化工作,支撐類腦智能產業又好又快發展

中國人工智能產業發展聯盟發布《腦機接口技術在醫療健康L域應用白皮書》

腦機接口是腦科學和類腦智能研究的重要方向,腦機接口技術進入了快速發展階段,在信號獲取和處理,解碼算法和系統實現等關鍵技術L域取得了很多突破性進展

混合腦機接口控制機械臂

一種機器人末端執行器位置控制的新方法,即合理地控制手臂各位置的連桿。用戶可以自由的選擇要控制的連桿

腦機融合技術或許會成為未來人工智能的一個熱門方向

腦機融合技術,就是通過芯片和傳感器,用大腦控制各種設備能治療大腦損傷和缺陷,還能大大增強人類的認知與行為能力。
資料獲取
腦機接口
== 資訊 ==
中國信通院發布《2022年勒索軟件防護發
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山東省級工程標準 智慧校園 第2部分:G
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