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无线皮层内脑机接口的节能设计机会
无线皮层内脑机接口 (iBCI) 的功效部分受限于记录通道的数量，而记录通道的数量又受植入式系统功率预算的限制。设计能够提供当今有线神经接口的高质量记录的无线 iBCI 可能会导致无意中过度设计，而这又会以牺牲功耗和可扩展性为代价。我们在这里分析了从恒河猴实验性 iBCI 测量和植入 96 通道 Utah 多电极阵列的临床试验参与者那里收集的神经信号，以了解信号质量和解码器性能之间的权衡。我们为临床可行的 iBCI 提出了一种高效的硬件设计，并建议可以大大放宽当前记录 iBCI 的电路设计参数而不会损失性能。
无线皮层内脑机接口的节能设计机会
无线皮层内脑机接口 (iBCI) 的功效部分受限于记录通道的数量，而记录通道的数量又受植入式系统功率预算的限制。设计能够提供当今有线神经接口的高质量记录的无线 iBCI 可能会导致无意中过度设计，而这又会以牺牲功耗和可扩展性为代价。我们在这里分析了从恒河猴实验性 iBCI 测量和植入 96 通道 Utah 多电极阵列的临床试验参与者那里收集的神经信号，以了解信号质量和解码器性能之间的权衡。我们为临床可行的 iBCI 提出了一种高效的硬件设计，并建议可以大大放宽当前记录 iBCI 的电路设计参数而不会损失性能。
家庭使用经皮无线内脑的使用 -
目的。对于有这些条件的人来说，当前的辅助技术通常无效。正在开发脑部计算机界面，以增强独立性并在没有身体运动的情况下恢复沟通。在过去的十年中，具有四肢的个体在屏幕上键入快速打字，并使用心脏内脑机构界面（IBCI）（IBCIS）对平板电脑应用程序进行了快速单击的控制，从而解码了预测预期的手臂和手动运动，并从植入的微电极阵列记录的神经信号中移动。但是，电缆用于从大脑束缚参与者传达神经信号到放大器和解码计算机，并需要专家监督，在何时何地可以使用IBCIS可供使用。在这里，我们证明了人类对无线宽带IBCI的首次使用。
皮层内脑机接口中的人工智能代理
摘要 皮层内脑机接口 (iBCI)（例如 Neuralink 所展示的接口）在实现人脑与外部设备之间的直接通信方面表现出巨大潜力。然而，神经数据的复杂性和高维性对将大脑活动解释和翻译成有意义的命令提出了挑战。本文全面回顾了 iBCI 的现状，包括先进的信号采集和解码技术，并探讨了传统方法在实现无缝脑机交互方面的局限性。我们提出了一种新方法，利用配备反射、分层规划和决策等功能的高级 AI 代理作为大脑和 iBCI 之间的接口。通过结合这些先进的 AI 技术，我们旨在增强对神经信号的解释，提高任务执行效率，并提供更直观、适应性更强的用户体验，以实现以思想为导向的结果。本文详细讨论了所提出的方法，强调了其潜在优势和需要解决的挑战。最后，我们概述了未来的研究方向以及将先进的 AI 代理与 iBCI 相结合用于各种应用的前景，包括神经康复、辅助技术和人类增强。
通过调整潜在动力学来稳定脑机接口
摘要 皮层内脑机接口 (iBCI) 通过将大脑活动转化为外部设备的控制信号，恢复瘫痪患者的运动功能。在当前的 iBCI 中，神经接口的不稳定性会导致解码性能下降，这需要使用新的标记数据进行频繁的监督重新校准。一种潜在的解决方案是使用神经群体活动背后的潜在流形结构来促进大脑活动和行为之间的稳定映射。最近使用无监督方法的努力利用这一原理提高了 iBCI 稳定性；然而，现有方法将每个时间步视为独立样本，不考虑潜在动态。动态已被用于实现对运动意图的高性能预测，也可能有助于提高稳定性。在这里，我们提出了一个非线性流形与动态对齐 (NoMAD) 平台，它使用动态的循环神经网络模型来稳定 iBCI 解码。 NoMAD 使用无监督分布对齐将非平稳神经数据的映射更新为一组一致的神经动态，从而为 iBCI 解码器提供稳定的输入。在应用于从猴子运动皮层收集的运动任务数据时，NoMAD 能够在数周至数月的时间内以无与伦比的稳定性实现准确的行为解码，而无需任何监督重新校准。
外周触觉反馈对大脑皮层内的影响...
摘要 — 皮层内脑机接口 (iBCI) 为瘫痪患者提供了一种通过从大脑活动解码的信号来控制设备的方法。尽管这些设备最近取得了令人瞩目的进展，但它们的控制水平仍然无法达到健全人的水平。为了实现自然控制并提高神经假体的性能，iBCI 可能需要包含本体感受反馈。为了通过机械触觉刺激提供本体感受反馈，我们旨在了解触觉刺激如何影响运动皮层神经元并最终影响 iBCI 控制。我们为四肢瘫痪患者的后颈提供了皮肤剪切触觉刺激来替代本体感受。通过使用单丝测试套件评估触觉灵敏度来确定颈部位置。参与者能够以 65% 的准确率正确报告 8 个不同方向的后颈皮肤剪切。我们发现运动皮层单元对剪切刺激表现出感觉反应，其中一些单元对刺激有强烈的响应，并可以通过余弦形函数很好地建模。我们还演示了在线 iBCI 光标控制，该控制由解码的命令信号驱动，并带有连续的皮肤剪切反馈。与纯视觉反馈条件相比，当参与者获得触觉反馈时，光标控制性能略有提高，但效果显著。
外周触觉反馈对大脑皮层内的影响...
摘要 — 皮层内脑机接口 (iBCI) 为瘫痪患者提供了一种通过从大脑活动解码的信号来控制设备的方法。尽管这些设备最近取得了令人瞩目的进展，但它们的控制水平仍然无法达到健全人的水平。为了实现自然控制并提高神经假体的性能，iBCI 可能需要包含本体感受反馈。为了通过机械触觉刺激提供本体感受反馈，我们旨在了解触觉刺激如何影响运动皮层神经元并最终影响 iBCI 控制。我们为四肢瘫痪患者的后颈提供了皮肤剪切触觉刺激来替代本体感受。通过使用单丝测试套件评估触觉灵敏度来确定颈部位置。参与者能够以 65% 的准确率正确报告 8 个不同方向的后颈皮肤剪切。我们发现运动皮层单元对剪切刺激表现出感觉反应，其中一些单元对刺激有强烈的响应，并可以通过余弦形函数很好地建模。我们还演示了在线 iBCI 光标控制，该控制由解码的命令信号驱动，并带有连续的皮肤剪切反馈。与纯视觉反馈条件相比，当参与者获得触觉反馈时，光标控制性能略有提高，但效果显著。
通过调整潜在动力学来稳定脑机接口
摘要 皮层内脑机接口 (iBCI) 通过将大脑活动转化为外部设备的控制信号，恢复瘫痪患者的运动功能。在当前的 iBCI 中，神经接口的不稳定性会导致解码性能下降，这需要使用新的标记数据进行频繁的监督重新校准。一种潜在的解决方案是使用神经群体活动背后的潜在流形结构来促进大脑活动和行为之间的稳定映射。最近使用无监督方法的努力利用这一原理提高了 iBCI 稳定性；然而，现有方法将每个时间步视为独立样本，不考虑潜在动态。动态已被用于实现对运动意图的高性能预测，也可能有助于提高稳定性。在这里，我们提出了一个非线性流形与动态对齐 (NoMAD) 平台，它使用动态的循环神经网络模型来稳定 iBCI 解码。 NoMAD 使用无监督分布对齐将非平稳神经数据的映射更新为一组一致的神经动态，从而为 iBCI 解码器提供稳定的输入。在应用于从猴子运动皮层收集的运动任务数据时，NoMAD 能够在数周至数月的时间内以无与伦比的稳定性实现准确的行为解码，而无需任何监督重新校准。
光标BCIS的长期无监督重新校准
皮质内脑机构界面（IBCIS）需要频繁地重新校准，以维持由于随着时间的推移积累而导致的神经活动变化而保持稳健的性能。补偿这种非机构性将使您无需进行监督的重新校准期，在这种情况下，用户无法自由使用其设备。在这里，我们介绍了一个隐藏的马尔可夫模型（HMM），以推断用户在IBCI使用期间朝着哪些目标转向。然后，我们使用这些推断的靶标对系统进行重新训练，从而使无监督的神经活动适应。我们的方法在两个月内以大规模的闭环模拟和人类IBCI用户的闭环模拟以优于最高的最新技术。利用跨越五年IBCI记录的离线数据集，我们进一步显示了最近提出的重新校准的数据分配匹配方法如何在长时间尺度上失败；只有目标推断方法似乎能够实现长期无监督的重新校准。我们的结果表明，如何使用任务结构将嘈杂的解码器引导成一个高度表现的解码器，从而克服了临床翻译BCI的主要障碍之一。
Ewina Tsam Kiu Pun – 生物医学工程博士及计算机科学硕士
2018 – 2024 BrainGate 临床试验联盟，研究生，罗德岛州普罗维登斯。• 论文导师：Leigh Hochberg 教授• 设计了下一代皮层内脑机接口 (iBCI)，以与 4 个临床站点的 50 多人多学科团队一起恢复截瘫患者的交流。• 开发、部署和测试了临床试验参与者体内神经生理多电极阵列记录中分布变化的实时监测算法。• 使用 LSTM 将光标控制稳定性从每日重新校准扩展到 3 个月的连续使用而无需任何重新校准，使临床试验参与者能够独立使用 iBCI。• 从 24 小时连续神经记录（例如睡眠、饮食和 iBCI 控制）中对 7 类日常活动的神经表征的分类准确率 >80%。• 将 10 多个手势解码为个人 iBCI 在桌面计算机上使用的操作命令。 • 分析和整理多年的临床神经和行为健康数据。 • 指导本科生；建立并启动新的内部网站以促进知识转移。 • 迁移团队以使用 GitHub 进行更好的代码管理和版本控制。