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患有严重神经损伤的个体通常依赖于辅助技术，但是当前的方法在准确解码多度自由度（DOF）运动方面存在局限性。皮质内脑机界面（IBMIS）使用神经信号提供更自然的控制方法，但目前在更高的动作方面挣扎 - 大脑毫不费力地处理。从理论上讲，大脑通过肌肉协同作用简化了高功能运动，这些肌肉将多个肌肉连接起来作为单个单位。已经使用降低性降低技术进行了研究，例如主成分分析（PCA），非负矩阵分解（NMF）和Demixed PCA（DPCA），并成功地用于降低噪声并改善非侵入性应用中的噪声并提高离线解码器的稳定性。然而，它们在改善各种任务的植入记录的解码和普遍性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以在非人类灵长类动物的IBMI表现中提高执行两多手指任务的IBMI表现。具体来说，我们测试了PCA，DPCA和NMF是否可以压缩和降低大脑和肌肉数据，并改善跨任务的解码器概括。我们的结果表明，尽管所有方法在解码准确性时都有最小的损失有效地压缩数据，但没有通过降解来改善性能。此外，这些方法均未增强跨任务的概括。这些发现表明，虽然降低维度可以帮助数据压缩，但仅凭它可能无法揭示提高解码器性能或概括性所需的“真实”控制空间。需要进一步的研究来确定协同作用是最佳控制框架还是是否需要替代方法来增强IBMI应用中的解码器鲁棒性。
探索脑机界面中的协同作用
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