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摘要 - 心脏内脑机界面（BMIS）将神经活动转化为控制信号，以驱动假体或通信设备，例如机器人臂或计算机光标。在临床上可行，BMI解码器必须达到高准确性和鲁棒性。优化这些解码器是昂贵的，传统上需要动物或人类的实验跨越数年。这是因为BMI是闭环系统，用户在其中更新其电动机命令是为了响应不完美的解码输出。使用先前收集的“频线”数据的解码器优化将不会对此闭环响应进行计算。明显加速的解码器优化的另一种方法是使用闭环实验模拟器。该模拟器的关键组成部分是神经编码器，该神经编码器合成从运动学产生神经种群活动。先前的神经编码器并未模拟神经种群活动的重要特征。为了克服这些局限性，我们使用了深度学习的神经编码器。我们发现了这些模型在再现刺激性时间直方图（PSTHS）和神经popula posula todyics中的先验神经编码器上的表现非常优于先前的神经编码器。我们还发现，深度学习神经启动器可以更好地匹配神经解码，从而在频道数据和闭环实验数据中结果匹配。我们预计这些深度学习的神经编码器将大大改善BMI的模拟器，从而更快地评估，优化和BMI解码器算法的表征。
运动皮层的深度学习神经编码器
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