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神经假体是一种精密医疗设备，旨在以闭环方式操纵大脑的神经信号，同时接收来自环境的刺激并控制人脑或身体的某些部分。大脑可以在几毫秒的间隔内处理传入的视觉信息。视网膜计算视觉场景并将其输出以神经元尖峰的形式发送到皮质进行进一步计算。因此，视网膜神经假体感兴趣的神经元信号是神经元尖峰。神经假体中的闭环计算包括两个阶段：将刺激编码为神经元信号，然后将其解码回刺激。在本文中，我们回顾了使用尖峰分析包括静态图像和动态视频在内的自然场景的视觉计算模型的一些最新进展。我们假设，为了更好地理解视网膜的计算原理，需要对视网膜进行超电路视图，在该视图中，在与视网膜交互时需要考虑皮质神经元网络中已揭示的不同功能网络模式。视网膜的不同组成部分包括多种细胞类型和突触连接——化学突触和电突触（间隙连接）——这使视网膜成为理想的神经元网络，可以采用人工智能中开发的计算技术来模拟视觉场景的编码和解码。为了推进下一代视网膜神经假体作为人工视觉系统的发展，需要采用具有神经元尖峰的视觉计算的整体系统方法。2020 作者。由爱思唯尔有限公司代表中国工程院高等教育出版社有限公司出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
迈向下一代视网膜神经假体
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