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摘要 目的。脑机接口 (BCI) 将神经活动转化为辅助设备的控制信号，以帮助运动障碍人士有效沟通。在这项工作中，我们引入了一种新的 BCI 架构，可以改善对 BCI 计算机光标的控制，以便在虚拟键盘上打字。方法。我们的 BCI 架构结合了外部人工智能 (AI)，可以有益地增强 BCI 的运动轨迹。此 AI-BCI 利用过去用户的操作（长时间（100 秒前）和短时间（100 毫秒前））来修改 BCI 的轨迹。主要结果。我们在闭环 BCI 模拟器中测试了我们的 AI-BCI，其中 9 名人类受试者执行打字任务。我们证明我们的 AI-BCI 实现了：(1) 更高的信息通信速率，(2) 目标之间的弹道运动更快，(3) 改进的精确控制以“拨入”目标，以及 (4) 更高效的运动轨迹。我们进一步表明，我们的 AI-BCI 可提高从差到精通控制的广泛控制质量范围内的性能。意义。这种 AI-BCI 架构通过提高所有评估的关键指标的 BCI 性能，可能会提高 BCI 系统的临床可行性。
提高模拟脑机接口性能的人工智能
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