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运动皮层的长期发展限制了婴儿认知的丰富解释
必须从明显的运动行为（例如凝视，转弯或到达物体伸手）等明显的运动行为中推断出认知。 然而，包括人类婴儿在内的婴儿哺乳动物表现出皮质运动流出的产后发育。 对眼睛，脸部，头部和肢体移动的皮质控制在出生时不存在，并且在产后和逐年慢慢出现。 因此，人类的新生儿皮层不能常规地产生运动行为，以支持有关婴儿认知能力的推论，因此怀疑婴儿和成人认知之间发育连续性的主张。 对运动皮层的旷日持久发展的认识应恢复对婴儿认知的丰富解释，并激励对皮层机制在早期认知发展中的作用更加认真地考虑。认知。然而，包括人类婴儿在内的婴儿哺乳动物表现出皮质运动流出的产后发育。对眼睛，脸部，头部和肢体移动的皮质控制在出生时不存在，并且在产后和逐年慢慢出现。因此，人类的新生儿皮层不能常规地产生运动行为，以支持有关婴儿认知能力的推论，因此怀疑婴儿和成人认知之间发育连续性的主张。对运动皮层的旷日持久发展的认识应恢复对婴儿认知的丰富解释，并激励对皮层机制在早期认知发展中的作用更加认真地考虑。
安装说明
美国技术传感器会产生低强度，听不清的声音。它检测到由动作引起的声波变化的占用，例如伸手去电话，在书中转动页面，走进房间，坐在旋转椅子上等。传感器对可听见的声音没有响应。双重技术传感器确保对艰难应用的最大灵敏度和覆盖范围，从而节省了额外的能量。pir用于打开灯光，然后使用两种技术来保持灯光。ONW-D-1001-SP允许控制一个Greengate SwitchPack或输入Greengate面板。传感器可以通过传感器的表格中继接触正常开放或正常闭合的干触点连接到能源管理系统。可以将传感器配置为通过设置操作手册来增强能源节省。在自动模式下，当一个人进入房间时会自动打开灯。在模式下手动中，按下普遍识别的Light Icon PushButton，打开灯光。在两种模式下，只要传感器检测到房间中的运动，灯就会保持灯。当房间腾空时，预设时间延迟间隔后会自动关闭灯。传感器包括自适应技术，通过实时调整灵敏度和时间延迟，可以不断调整条件。通过自动调整灵敏度和时间延迟，传感器正在最大程度地提高特定应用程序中可用的势能节省。ECometer提供了能源使用的视觉指标，提高了最终用户的意识，并提醒个人控制其照明以最大程度地节省能源。
已发布版本 (APA) 引用：Asif, AR、Waris, A.、Gilani, SO、Jamil, M.、Ashraf, H.、Shafique, M. 和 Niazi, IK (2020)。性能特点
摘要：肌电图 (EMG) 是肌肉收缩产生的电活动的量度。基于非侵入性表面肌电图 (sEMG) 的模式识别方法已显示出上肢假肢控制的潜力。然而，它仍然不足以进行自然控制。深度学习的最新进展表明生物信号处理取得了巨大进步。已经提出了多种架构，可为离线分析提供高精度 (> 95%)，但由于系统优化而导致的延迟仍然是实时应用的挑战。由此产生了对基于微调超参数的优化深度学习架构的需求。尽管实现收敛的机会是随机的，但重要的是要注意，所获得的性能提升足以证明额外的计算是合理的。在本研究中，我们利用卷积神经网络 (CNN) 解码 18 位受试者记录的 sEMG 数据中的手势，以研究超参数对每个手势的影响。结果表明，将学习率设置为 0.0001 或 0.001，并进行 80-100 次训练，其效果显著优于其他考虑因素 (p < 0.05)。此外，我们还观察到，无论网络配置如何，某些动作（握紧手、屈手、伸手和细握）在整个研究过程中表现更好（分别为 83.7% ± 13.5%、71.2% ± 20.2%、82.6% ± 13.9% 和 74.6% ± 15%）。因此，可以根据表现最佳的手部动作设计出稳健稳定的肌电控制。随着识别能力的提高和性能的统一提升，基于深度学习的方法有可能成为传统机器学习算法的更强大的替代方案。
何斌 博士
何斌的主要研究兴趣包括电生理神经成像、脑机接口和神经调节。他在系统层面上为神经工程领域做出了开创性的原创贡献，旨在加深我们对大脑的理解，并通过工程创新来管理神经系统疾病。他的创新有助于将脑电图 (EEG) 从一维传感技术转变为现代三维动态功能性脑成像模式，用于映射和成像时空脑活动和功能连接。这项工作对更好地了解大脑功能和功能障碍以及降低医疗成本具有重大影响。他在基于 EEG 的脑机接口方面的工作取得了重大进展。他的团队是第一个让人类驾驶无人机的人，也是第一个控制机械臂在三维空间中连续移动、伸手和抓握物体的人，仅使用从非侵入性脑电图中解码的“思想”。这项工作大大提高了非侵入性脑机接口的功能和应用。他的研究小组还创新了具有高空间分辨率的组织电特性磁声成像和经颅聚焦超声神经调节，以空间精度和深脑穿透对中枢神经系统信息进行编码。他的研究对神经成像、神经接口和神经调节在治疗神经系统疾病方面具有直接影响——神经系统疾病是导致残疾的主要原因和第二大死亡原因。
运动皮层的长期发展限制了婴儿认知的丰富解释
必须从明显的运动行为（例如凝视，转弯或到达物体伸手）等明显的运动行为中推断出认知。 然而，包括人类婴儿在内的婴儿哺乳动物表现出皮质运动流出的产后发育。 对眼睛，脸部，头部和肢体移动的皮质控制在出生时不存在，并且在产后和逐年慢慢出现。 因此，人类的新生儿皮层不能常规地产生运动行为，以支持有关婴儿认知能力的推论，因此怀疑婴儿和成人认知之间发育连续性的主张。 对运动皮层的旷日持久发展的认识应恢复对婴儿认知的丰富解释，并激励对皮层机制在早期认知发展中的作用更加认真地考虑。认知。然而，包括人类婴儿在内的婴儿哺乳动物表现出皮质运动流出的产后发育。对眼睛，脸部，头部和肢体移动的皮质控制在出生时不存在，并且在产后和逐年慢慢出现。因此，人类的新生儿皮层不能常规地产生运动行为，以支持有关婴儿认知能力的推论，因此怀疑婴儿和成人认知之间发育连续性的主张。对运动皮层的旷日持久发展的认识应恢复对婴儿认知的丰富解释，并激励对皮层机制在早期认知发展中的作用更加认真地考虑。
行动成本可以更好地预测行动前 Beta 的变化......
尽管运动前感觉运动区域的 β 波段事件相关去同步 (b-ERD；13 – 30 Hz) 受运动速度的调节，但目前的证据并不支持两者之间存在严格的单调关联。鉴于 b-ERD 被认为可以提高信息编码能力，我们检验了以下假设：它可能与运动的预期神经计算成本（此处称为动作成本）有关。至关重要的是，与中速或“首选”速度相比，慢速和快速运动的动作成本都更大。31 名右利手参与者在记录他们的脑电图时执行了速度控制的伸手任务。结果显示，速度对 β 功率的强大调节，与中速相比，高速和低速运动的 b-ERD 均显著更高。有趣的是，与低速和高速运动相比，参与者更经常选择中速运动，这表明中速运动被认为成本较低。与此一致，动作成本建模揭示了一种跨速度条件的调制模式，与 b -ERD 的调制模式非常相似。事实上，线性混合模型表明，估计的动作成本对 b -ERD 变化的预测效果明显优于对速度的预测。这种与动作成本的关系特定于 beta 功率，因为在平均 mu 波段（8 – 12 Hz）和 gamma 波段（31 – 49 Hz）波段中的活动时未发现这种关系。这些结果表明，增加 b -ERD 可能不仅会加快运动速度，而且可以通过分配额外的神经资源来促进高速和低速运动的准备，从而实现灵活的运动控制。
iLQR-VAE：基于控制的输入驱动动态学习及其在神经数据中的应用
了解神经动力学如何引起行为是系统神经科学中最基本的问题之一。为了实现这一点，一种常见的方法是记录行为动物的神经群体，并将这些数据建模为来自潜在动力系统，该系统的状态轨迹随后可以通过某种形式的解码与行为观察相关联。由于记录通常在仅构成更广泛牵连网络的一部分的局部电路中进行，因此同时学习局部动态并推断可能驱动它们的任何未观察到的外部输入非常重要。在这里，我们介绍了 iLQR-VAE，这是一种基于控制的新型非线性动态系统变分推理方法，能够学习潜在动态、初始条件和持续的外部输入。与最近的深度学习方法一样，我们的方法基于输入驱动的顺序变分自动编码器 (VAE)。主要的新颖之处在于在识别模型中使用强大的迭代线性二次调节器算法 (iLQR)。标准证据下限的优化需要通过 iLQR 解决方案进行区分，这得益于可区分控制方面的最新进展。重要的是，通过生成模型隐式定义识别模型可以大大减少自由参数的数量，并允许灵活、高质量的推理。例如，这使得在对较小块进行训练后，可以在一次长时间试验中评估模型。我们展示了 iLQR-VAE 在一系列合成系统上的有效性，这些系统具有自主和输入驱动的动态。我们进一步展示了在两个不同的伸手任务中对非人类灵长类动物的神经和行为记录的最新性能。
通过分布式光遗传皮层反馈在闭环脑机接口中进行学习
摘要 目的 在通过脑机接口操纵假肢的过程中，皮质表面的分布式微刺激可以有效地向受试者提供反馈。这种反馈可以向假肢使用者传达大量信息，可能是获得假肢的精确控制和实施的关键。然而，到目前为止，人们对解码此类模式的生理限制知之甚少。在这里，我们旨在测试一种旋转光遗传反馈，该反馈旨在有效地编码假肢中使用的机器人执行器的 360° 运动。我们试图评估通过闭环脑机接口控制假肢关节的小鼠对其的使用情况。 方法 我们测试了小鼠优化虚拟假肢关节轨迹的能力，以解决奖励性伸手任务。它们可以通过调节初级运动皮层中单个神经元的活动来控制关节的速度。在任务期间，投射到初级体感皮层上的模式化光遗传刺激不断向小鼠传递有关关节位置的信息。主要结果 我们表明，小鼠能够在任务的主动行为环境中利用连续、旋转的皮质反馈。小鼠通过更频繁地检测奖励机会，以及通过将关节更快地移向奖励角区，并在奖励区停留更长时间，实现了比没有反馈时更好的控制。控制关节加速度而不是速度的小鼠无法改善运动控制。 意义 这些发现表明，在闭环脑机接口的背景下，可以利用具有优化形状和拓扑的分布式皮质反馈来控制运动。我们的研究直接应用于机器人假肢中经常遇到的旋转关节的闭环控制。 1. 简介
从不稳定的输入到强劲的输出
对于瘫痪患者，脑机接口 (BCI) 可以通过直接与大脑交互将运动意图转化为动作来恢复自主运动。性能最佳的 BCI 通过植入的微电极监测与运动相关的神经信号。为了将监测到的信号转换成命令，需要训练解码器找到从记录的神经活动到控制信号的映射。BCI 在开发方面的进步使其能够用于一系列应用，例如快速打字、控制拟人机械臂、生成合成语音以及刺激瘫痪肌肉以实现伸手和抓握 1 – 4 。然而，随着时间的推移而产生的神经记录不稳定性对维持强大的闭环性能提出了挑战。例如，植入电极的轻微位移（相对于周围脑组织）会导致记录的神经元身份发生变化，并导致日内和日间不稳定，从而干扰意图的解码 5、6。据《自然生物医学工程》报道，Byron Yu 及其同事现在表明，通过利用大量神经元活动背后的“隐藏”结构（称为低维神经流形）可以稳定 BCI 的解码性能 7 。神经流形表示跨神经元协调活动的模式，仅通过观察单个神经元活动是无法识别的 8、9（图 1a）。它们被认为反映了底层神经回路施加的约束 9 。依赖于神经流形的 BCI 解码器使用两阶段方法：降维阶段将单个神经元的活动映射到底层流形上，然后将流形映射到运动上。由于流形是从皮质神经元的小随机样本计算得出的，因此可以将许多不同的记录神经元集映射到同一流形上 10 – 14 。这些流形及其解码输出与行为具有一致的关系
自主假肢
上肢假肢的半自主 (SA) 控制可提高性能并减轻用户的认知负担。在这种方法中，假肢配备了额外的传感器（例如计算机视觉），可提供上下文信息并使系统能够自动完成某些任务。自主控制与用户的意志输入相融合，以计算发送到假肢的命令。尽管已经提出了几种展示这种方法潜力的有希望的原型，但是尚未系统地研究整合两种控制流（即自主和意志）的方法。在本研究中，我们实现了三种共享控制模式（即顺序、同时和连续），并比较了它们的性能以及对用户施加的认知和身体负担。在顺序方法中，意志输入会禁用自主控制。在同步方法中，对特定自由度 (DoF) 的意志输入激活了其他 DoF 的自主控制，而在连续方法中，除用户控制的 DoF 外，自主控制始终处于活动状态。实验在十名身体健全的受试者中进行，这些受试者使用 SA 假肢执行伸手抓握任务，同时对音频提示做出反应（双重任务）。结果表明，与手动基线（仅意志控制）相比，所有三种 SA 模式都在更短的时间内完成了任务，并且导致意志控制输入更少。同步 SA 模式的表现比顺序和连续 SA 方法更差。当在自主控制器中引入系统错误以产生用户和控制器目标之间的不匹配时，SA 模式的性能会大幅下降，甚至低于手动基线。顺序 SA 方案在错误方面受影响最小。本研究表明，整合意志和自主控制的特定方法确实是显著影响性能和身体和认知负荷的重要因素，因此在设计 SA 假肢时应考虑到这些因素。