假体视

端到端学习皮质神经假体视觉的安全刺激参数

通过皮质视觉神经植物对大脑的直接电刺激是一种有前途的方法，可以通过诱导对局部光（称为“磷烯”的局部光）感知来恢复视力障碍的基本视力。除了将复杂的感官信息凝结成低时空和空间分辨率下的有意义的刺激模式外，为大脑提供安全的刺激水平至关重要。我们提出了一个端到端框架，以学习安全生物学约束中最佳刺激参数（振幅，脉冲宽度和频率）。学习的刺激参数将传递给生物学上合理的磷酸模拟器，该模拟器考虑了感知到的磷光的大小，亮度和时间动力学。我们对自然导航视频的实验表明，将刺激参数限制为安全水平不仅可以维持磷光元素的图像重建中的任务性能，而且始终导致更有意义的磷光视觉，同时提供了对最佳刺激参数范围的见解。我们的研究提出了一种刺激生成的编码器，该编码器学习刺激参数（1）满足安全性约束，（2）使用高度实现的磷光模拟器来最大化图像重建和磷光解释性的合并目标，以计算刺激的时间动力学。端到端学习刺激参数以这种方式实现了关键的生物安全限制以及手头硬件的技术限制。