在脑机界面(BMI)中实施操作调节,以诱导单个神经元活性的快速自愿调节,以控制外部执行器的任意映射。但是,自愿控制器的内在因素(即大脑)或输出阶段(即个体神经元)可能会阻碍BMI的性能,而数百个神经元和具有多个自由度的执行器之间的映射更为复杂。可以通过在BMI控制的背景下研究这些内在因素来提高性能。在这项研究中,我们研究了神经元亚型如何反应并适应给定的BMI任务。我们在BMI任务中调节单皮质神经元。记录的神经元根据其尖峰训练自相关分类为爆发和非爆炸亚型。两个神经元亚型的性能和平均点火率的变化都相似。然而,在爆发的神经元中,导致奖励的活性在整个条件过程中逐渐增加,而在调节过程中,非刚性神经元的反应不会改变。这些结果强调了在各种任务中都需要表征神经元特定响应的必要性,这可能最终为BMI的设计和实施提供了信息。
主要关键词