机构名称：
¥ 1.0
固态微电子学、分子生物学和神经科学领域的最新进展推动了神经形态设备的发展，将人工和生物系统结合起来，实时监测和控制神经活动。控制理论和非线性动力学的突破推动了神经元作为动态系统的数学理论和物理模型的演变，从单个元素[1-3]发展到复杂的神经网络[4,5]。同步过程在神经动力学的编码和解码中起着至关重要的作用，揭示了自组织过程在神经元动力学中的重要性[6-9]。此外，随着时间的推移，人们已经证明神经元动力学的基础在于复杂系统的自组织过程[10,11]。机器学习在神经网络中的应用已经解决了从简单计算到预测极端事件等各种问题[12-16]。脑机接口已经开发出来，用于恢复和调节大脑神经活动，采用侵入式和非侵入式方法 [17-19]。这些接口集成了复杂的传感器阵列，适用于不同的大脑区域，如视觉皮层、运动皮层、海马体等 [20]。生理信号传感系统的技术进步在保持灵敏度的同时减小了尺寸，无线系统简化了信号的记录和刺激 [21]。值得注意的是，已经开发出一种无线和无电池平台，可以进行数周的长期实时观察，并支持闭环操作 [22]。另一个值得注意的无线和无电池系统的例子包括电子电路、柔性电极阵列和儿茶酚胺传感器。该系统有助于体内实验，允许同时对自由行为的受试者进行光遗传学刺激和电化学记录儿茶酚胺动力学 [23]。这些平台有可能增进我们对生理过程的理解
基于活体神经元的自动生成器
主要关键词
相关文件推荐
