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植入式主流解碼技術(shù)-卡爾曼濾波器

來(lái)源:中國(guó)信息通信研究院      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2022/12/22      主題:其他   [加盟]

卡爾曼濾波器成為當(dāng)前主流解碼方法。以運(yùn)動(dòng)控制為例,早期的 植入式腦機(jī)接口解碼大都使用維納濾波器線性解碼系統(tǒng)。此類解碼系 統(tǒng)不包含運(yùn)動(dòng)學(xué)過(guò)程模型,而是將群體神經(jīng)元的反應(yīng)作為輸入,將空 間坐標(biāo)內(nèi)的運(yùn)動(dòng)速率作為輸出,通過(guò)優(yōu)線性估計(jì)的方法進(jìn)行解碼。 早期很多腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)室都用該方法進(jìn)行解碼。

后來(lái),為滿足控制過(guò) 程中的解碼連續(xù)性需求,需要有運(yùn)動(dòng)模型作參考以修正和優(yōu)化解碼器 輸出,卡爾曼濾波器成為當(dāng)前的主流解碼方法,其在離線、實(shí)時(shí)以及 臨床試驗(yàn)中都得到了廣泛的應(yīng)用。卡爾曼濾波的優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單,而 且可以不需考慮神經(jīng)元具體編碼內(nèi)容即可解碼,因此可以實(shí)時(shí)快速解 碼。其缺點(diǎn)在于解碼效果一般,且每次實(shí)驗(yàn)之前都需較長(zhǎng)的校準(zhǔn)時(shí)間, 另外,卡爾曼濾波解碼的系統(tǒng)魯棒性相對(duì)較差。為解決這些問(wèn)題,國(guó) 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(shè)計(jì) 和神經(jīng)學(xué)習(xí)。

類腦解碼器成為新一代解碼方法。近一些皮層神經(jīng)元群體編碼 特性研究結(jié)果表明,雖然大量的神經(jīng)元被記錄并用于腦機(jī)接口的解碼, 但因大腦神經(jīng)元的信息編碼相對(duì)于運(yùn)動(dòng)是冗余的,用于控制的神經(jīng)元 群體反應(yīng)維度要低于神經(jīng)元數(shù)量。因此在理論上可以找到一個(gè)隱藏或 潛在的低維狀態(tài)空間來(lái)描述在該控制條件下的有效神經(jīng)元群體反應(yīng), 并將這個(gè)狀態(tài)空間中的潛變量映射到相關(guān)行為或運(yùn)動(dòng)控制變量用于運(yùn)動(dòng)控制。將這些編碼特性應(yīng)用于解碼器設(shè)計(jì),得到類腦的解碼器可 用于腦機(jī)接口控制。

目前學(xué)術(shù)研究結(jié)果表明,此類穩(wěn)定子空間是存在 的。此方法的優(yōu)勢(shì)是雖然記錄到的神經(jīng)元群體信號(hào)有G噪聲且會(huì)發(fā)生 變化,但其在子空間上的動(dòng)力學(xué)過(guò)程一直穩(wěn)定,因此可以有效去除不 穩(wěn)定記錄以及神經(jīng)元發(fā)放變化帶來(lái)的干擾,從而獲得更為魯棒的腦機(jī) 接口系統(tǒng)。

神經(jīng)學(xué)習(xí)提供新的解碼思路。當(dāng)前還有一種前沿的腦機(jī)接口解碼 方法是通過(guò)訓(xùn)練大腦進(jìn)行學(xué)習(xí)來(lái)使用腦機(jī)接口,即神經(jīng)學(xué)習(xí)(也稱腦 機(jī)學(xué)習(xí))。腦機(jī)接口系統(tǒng)中存在兩個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng),一個(gè)是解碼器的機(jī)器 學(xué)習(xí),另外一個(gè)就是具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)系統(tǒng)。腦機(jī)接口初期的 實(shí)驗(yàn)都體現(xiàn)了大腦學(xué)習(xí)本身的重要意義,但如何讓大腦學(xué)會(huì)使用腦機(jī) 接口的解決方案尚不完善。腦機(jī)接口系統(tǒng)在使用過(guò)程中,閉環(huán)控制的 練習(xí)可以導(dǎo)致神經(jīng)元為適應(yīng)用戶的運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)而發(fā)生變化。

因此,閉環(huán) 過(guò)程中的解碼器與開(kāi)環(huán)時(shí)的解碼器可能完全不同,結(jié)果表明提供快速 的反饋比過(guò)濾錯(cuò)誤更為重要,因此誕生了改進(jìn)閉環(huán)性能的技術(shù),一般 被稱為閉環(huán)解碼器適應(yīng)(Closed-Loop decoder Adaptation,CLDA)。 此類方法根據(jù)閉環(huán)腦機(jī)接口使用期間記錄的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)改進(jìn)解碼器,讓 解碼器根據(jù)用戶當(dāng)前神經(jīng)信號(hào)的性質(zhì)來(lái)決定解碼器的結(jié)構(gòu)。


  



非植入式主流解碼技術(shù):分解算法

黎曼幾何算法通常可以用于對(duì)稱正定(SPD)矩陣的空間上應(yīng)用 運(yùn)算,進(jìn)而提供一個(gè)統(tǒng)一的框架來(lái)處理不同的腦機(jī)接口范式,黎曼框架由于具有擴(kuò)展性

腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù):采集技術(shù)、刺激技術(shù)、范式編碼技術(shù)等

腦機(jī)接口技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景按照信息流向分為腦狀態(tài)檢測(cè),神經(jīng)調(diào)控和對(duì)外交互三類,神經(jīng)調(diào)控則是信息從外部和外設(shè)流向大腦,對(duì)外交互則是信息的雙向流動(dòng)

腦機(jī)接口系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo):性能指標(biāo) 可用性指標(biāo)

性能和可用性兩方面提出滿足五大需求的腦機(jī)接口系統(tǒng)關(guān)鍵指標(biāo),性能指標(biāo)包括響應(yīng)時(shí)間,識(shí)別正確率,可輸出指令數(shù)量和菲茨吞吐量,可用性指標(biāo)包括易用性,長(zhǎng)效性,魯棒性,安全性和互操作性

中國(guó)信通院《腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報(bào)告》

從性能指標(biāo)與可用性指標(biāo)兩個(gè)方面有效衡量腦機(jī)接口系統(tǒng)是否滿足五大需求;腦機(jī)接口的實(shí)現(xiàn)也離不開(kāi)核心關(guān)鍵技術(shù)的支撐,腦狀態(tài)檢測(cè)神經(jīng)調(diào)控和對(duì)外交互技術(shù)等

情感計(jì)算白皮書(shū)2022:描繪了情感計(jì)算的學(xué)科全景

對(duì)指導(dǎo)學(xué)科建設(shè)和重大科研基金立項(xiàng)具有導(dǎo)向作用;有助于引導(dǎo)廣大科技工作者面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)和重大實(shí)際需求開(kāi)展科研攻關(guān),促進(jìn)相關(guān)從業(yè)人員對(duì)技術(shù)全景加深理解和認(rèn)知

中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院:腦機(jī)接口標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(shū)(2021版)

闡述了腦機(jī)接口技術(shù)的基本概念,分類,相關(guān)理論與技術(shù)和全球產(chǎn)業(yè)情況,梳理了國(guó)際相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化組織,進(jìn)一步推動(dòng)腦機(jī)接口標(biāo)準(zhǔn)化工作,支撐類腦智能產(chǎn)業(yè)又好又快發(fā)展

中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟發(fā)布《腦機(jī)接口技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用白皮書(shū)》

腦機(jī)接口是腦科學(xué)和類腦智能研究的重要方向,腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)入了快速發(fā)展階段,在信號(hào)獲取和處理,解碼算法和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域取得了很多突破性進(jìn)展

混合腦機(jī)接口控制機(jī)械臂

一種機(jī)器人末端執(zhí)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(jī)融合技術(shù)或許會(huì)成為未來(lái)人工智能的一個(gè)熱門方向

腦機(jī)融合技術(shù),就是通過(guò)芯片和傳感器,用大腦控制各種設(shè)備能治療大腦損傷和缺陷,還能大大增強(qiáng)人類的認(rèn)知與行為能力。
 
資料獲取
腦機(jī)接口
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