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体感皮层通过电刺激 。 通过接收运动输出和发送感觉输入 ， 闭环神经假体与大脑进行双向交互 。 因此 ， 脑机交互系统中有两个输出 。 一条路径是受控的外部执行器 ， 另一条是调制的大脑状态 。 前者的目的类似于经典的脑机接口系统 。 后者的目的是改变大脑的状态以增强人类的表现 。 例如 ， 直接调节大脑活动已被用于治疗神经系统疾病或提高健康人的能力 。 脑机交互系统的核心技术包括神经调节、闭环构建和协同适应 。
神经活动的调节主要以两种方式进行 。 第一个是将一些物理能量直接施加到大脑 ， 这称为大脑刺激 。 经颅磁刺激、经颅电刺激、经颅聚焦超声、深部脑刺激和皮层刺激均属于这个类别 。 第二个涉及没有直接大脑刺激的神经反馈训练 。 通过神经反馈提供的神经活动的瞬时反馈 ， 用户可以学习通过操作性条件反射或意志控制来自我调节大脑活动 。 与经典脑机接口的沟通和控制目的不同 ， 神经反馈已被用作精神障碍的广义治疗 。
【充电器|通过接收运动输出和发送感觉输入，闭环神经假体与大脑进行双向交互】
实现交互的关键是闭环构建 ， 其中一个主要困难是如何将反馈信息直接发送到大脑 。 例如 ， 上肢神经假体需要整合运动和感觉模式 ， 以在抓握或操纵物体期间完全恢复手臂和手部的功能 。 目前的电刺激方法 ， 如皮层表面刺激和皮层内微刺激可以提供感觉反馈以关闭感觉-运动回路 。 但是 ， 这些方法仍然存在一些局限性 。 在应用电刺激时 ， 会出现其他问题 ， 例如植入电极的寿命、电刺激产生的伪影以及电极-组织界面的电化学安全性 ， 这些问题仍有待解决 。
闭环脑机接口系统的稳健实现取决于大脑和解码器之间的协同适应 。 一方面 ， 大脑要适应外部环境的变化 ， 不断优化任务的执行；另一方面 ， 解码器和外部执行器也应该学会适应神经活动的变化 ， 正确识别用户的意图 。 已经开发了包括自动校准分类器、自动检测非控制状态和优化速度-精度权衡在内的核心方法 ， 以通过协同适应来提高脑机接口性能 。 持续的协同适应过程对于脑机接口系统保持良好运行是必不可少的 。
人类智能和人工智能之间日益密切的关系使得脑机接口应用得以扩展 。 在医疗应用中 ， 脑机接口在认知障碍的康复治疗中发挥作用 。 在
这些信号可能来自不同的区域 ， 从相当特定的顶叶和额叶区域到复杂的前额叶网络 。 这些信号的使用通常编码目标导向的意图 ， 能够直观有效地完成复杂的任务 。 已经在脑机接口中应用的认知大脑信号包括与预期和运动准备相关的信号、与错误相关的电位以及与目标导向运动相关的信号 。 人类的认知能力和计算机在快速运算和大存储方面的能力可以结合起来协同完成相同的任务 。
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