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OHSU 2020 年 7 月 - 2025 年 6 月 Melanie Fried-Oken，首席研究员 美国约有 400 万成年人因神经发育或神经退行性疾病而患有严重的言语和身体障碍 (SSPI)，其中许多人无法依靠当前的辅助技术 (AT) 进行交流。在一天之内或随着病情的进展，他们可能会因疲劳、药物、身体状况变化或进行性运动功能障碍而从一种访问技术转换到另一种访问技术。目前没有临床或 AT 解决方案可以适应这些人的多种动态访问需求，导致许多人无法获得良好的服务。这项名为 BCI-FIT（脑机接口功能实现工具包）的竞争性更新，为我们在过去 11 年开展的创新多学科转化研究增添了新的内容，这些研究旨在推动与用于这些临床人群交流的非侵入式 BCI 相关的科学进步。BCI-FIT 依靠主动推理和迁移学习，实时为每个用户的多模态信号定制完全自适应的意图估计分类器。 BCI-FIT 这个缩写有许多含义：我们的 BCI 适合每个用户的大脑信号；适合环境，提供相关的个人语言；适合用户的内部状态，根据困倦程度、药物、身体和认知能力调整信号；并且适合用户从 BCI 入门到专家使用的学习模式。
优化BCI-FIT：脑机接口功能实现工具包
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