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许多视网膜假体系统表明，由于视网膜外变性疾病而失去视力的个体，可以恢复有用的视力。早期的假体研究主要集中在电刺激的结合上，以改善空间分辨率和/或特定视网膜神经节细胞（RGC）类型的偏置刺激，以选择性视网膜在/OFF道路上的选择性激活，以增强视觉感知。为了更好地复制正常视力，考虑通过在RGC种群中产生的峰值活动来考虑信息传递也是至关重要的，因为将大量的视觉信息从眼睛转移到大脑。在以前的研究中，尚未充分探索，这是根据微电极传递的电刺激而创建了多少人工视觉信息。在目前的工作中，我们讨论了神经信息对高质量人工愿景的重要性。首先，我们总结了先前的文献，这些文献从RGC的峰值活动中计算出信息传输速率，以响应视觉刺激。第二，我们举例说明了一些研究，这些研究从电诱发的反应中计算出神经信息。第三，我们介绍了如何以代表性的两种方式计算信息速率 - 直接方法和重建方法。第四，我们在硅方法中介绍了建模人工视网膜神经网络，以探索信息量与尖峰模式之间的关系。最后，我们以临床意义结束了审查，以强调考虑视觉信息传输以进一步改善视网膜假体的必要性。
基于非侵入性神经记录的最新趋势，基于大脑对脑之间的脑之间的同步分析多学科人类相互作用，以理解大脑动态：系统评价
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