大脑刺激有可能创建所需的神经种群活动状态。然而,搜索大量刺激参数的空间是一项挑战,例如,选择用于刺激的电极的子集。在这种情况下,创建一个模型,将刺激参数的配置映射到大脑的响应可能是有益的。训练这样的广泛模型通常需要比给定的实验会议中收集的刺激反应样本更多。此外,随着时间的推移,记录活动的性质的变化可能使其在整个会话之间合并刺激反应样本具有挑战性。为了应对这些挑战,我们提出了Miso(微刺激优化),这是一个闭环刺激框架,通过在较大的刺激参数空间上进行优化,以推动神经种群活动向特定状态。MISO由三个关键组成部分组成:1)一种神经活动对准方法,以合并跨会话的刺激 - 反应样本,2)对合并样品进行训练的统计模型,以预测大脑对未测试刺激参数的响应,以及3)在线优化的ALGORITHM,以对刺激的刺激进行刺激效果,以对刺激进行刺激效果。在这项研究中,我们通过基于因子分析(FA)的对准方法,卷积神经网络(CNN)和Epsilon Greedy优化算法实施了MISO。我们在非人类灵长类动物的前额叶皮层中使用电微刺激测试了闭环实验中的味iso。在CNN预测的指导下,Miso在数千种刺激参数构型中成功搜索,以推动神经种群的活动向指定状态。更广泛地,MISO通过实现多重倍刺刺激参数空间来提高神经调节技术的临床活力。
摘要:自动轮椅在仪器和控制方面发展起来,解决了身体残疾人的移动性问题。通过这项工作,旨在建立自动轮椅和原型的仪器和控制方法的背景,以及每个类别中的分类。为此,对2012年至2019年之间发表的文章进行了对专业数据库的搜索。在其中,根据包含和排除标准选择了97个文件。针对这些文章提出了以下类别:(a)轮椅仪器和控制方法,其中有一些系统可以实施微电机力学传感器(MEMS),表面肌电图(SEMG),电视学(EOG),电视学(EOG),电脑术(EEG)和语音认识系统; (b)轮椅仪器,其中包括发现障碍物检测系统,人工视觉(图像和视频)以及导航系统(GPS和GSM)。本综述中发现的结果倾向于使用EEG信号,头部移动,语音命令和算法以避免障碍。最常用的技术涉及使用经典控制和阈值来移动轮椅。此外,讨论主要基于用户的特征和控制类型。总而言之,这些文章在其设计中表现出了现有的局限性和可能的解决方案,并向物理残障社区告知了这一领域的技术发展。
人们认为乙酰胆碱 (ACh) 在驱动清醒状态下发生的快速、自发的大脑状态转变方面发挥着作用;然而,这些状态变化期间皮质 ACh 活动的时空特性仍不清楚。为了解决这个问题,我们同时对 GRAB-ACh 传感器、表达 GCaMP 的基底前脑轴突和行为进行成像。我们观察到在运动和瞳孔扩张期间轴突和 GRAB-ACh 活动之间存在高度相关性。仅从轴突活动就可以准确预测 GRAB-ACh 荧光,并且局部 ACh 活动在距离轴突较远的地方会降低。对 GRAB-ACh 轨迹进行反卷积使我们能够解释传感器动力学并强调快速清除小 ACh 瞬变。我们训练了一个模型来根据瞳孔大小和跑步速度预测 ACh,
12:30-14:00 午餐(自理) 午餐(自理) 午餐(自理) 午餐(自理) 午餐(自理)