|有效的脑机接口输出，取决于中枢神经系统和脑机接口的适应程度
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获得和维持有效的自然中枢神经系统输出的依赖于活动的可塑性主要发生在中枢神经系统中 。 相反 ， 有效的脑机接口输出取决于中枢神经系统和脑机接口的适应 。 除了适应用户大脑信号的幅度、频率和其他特征之外 ， 脑机接口还可能适应增强其输出与用户意图之间的相关性 ， 以提高中枢神经系统适应的有效性 ， 和/或指导中枢神经系统适应 。 通常 ， 在大脑信号的复杂性和将其可靠地转换为用户所需的输出的难度之间存在权衡 。
例如 ， 从单个细胞记录的皮质内微电极可能支持对机械臂的详细控制 ， 但它们可能无法在数月或数年内可靠地运行 。 另一方面 ， 皮层表面的电极可能只提供相对简单的控制 ， 例如在计算机屏幕上选择项目或移动光标 ， 但它们可能会长时间保持强大稳定的信号 。 随着翻译方法例如人工智能的成熟 ， 这种权衡可能会有所改善 。 然而 ， 重要的是要认识到成功使用脑机接口需要两个自适应控制器之间的有效交互：中枢神经系统和脑机接口 。
在中枢神经系统适应和并发脑机接口适应之间实现这种有效的相互作用是脑机接口研究中最困难的任务之一 。 通过许多电生理和代谢方法记录的脑信号可以作为脑机接口输入 。 这些信号类型在空间分辨率、频率内容、生成区域和技术要求方面存在很大差异 。 例如 ， 电生理学方法的空间分辨率范围从脑电图的厘米级 ， 到皮层电图的毫米级 ， 再到神经元动作电位的几十微米级 。 每种方法都有独特的优点和缺点 。
哪个将被证明是最成功的 ， 其目的尚未明确；答案取决于科学、技术、临床和商业因素 。 关于信号选择的问题是需要通过实验来回答的经验问题 ， 而不是通过关于一种或另一种信号类型的理论优势的先验假设 。 对于脑机接口 ， 关键问题是哪些信号是用户意图的最佳和最可靠的指标 ， 即哪些信号是向脑机接口传达用户期望的输出的最佳语言 。
这个问题只能通过实验结果来解决；因此 ， 随着该领域的成熟 ， 主流情绪可能会发生变化 。 选择从中记录信号的最佳中枢神经系统区域也是一个经验问题 。 到目前为止 ， 大多数工作都集中在来自感觉运动和视觉皮层区域的信号上 。 探索其他区域很重要 ， 特别是因为许多潜在脑机接口用户的感觉运动皮层已因受伤或疾病而受损和/或他们的视力可能受损 。
中枢神经系统区域的适应能力和其他可能影响其作为脑机接口信号来源的适用性的因素可能存在很大差异 。 最后 ， 积极的一面是 ， 多年来剥夺其正常功能的皮层区域似乎仍然可以为脑机接口提供有效信号 。 与传统的通信和控制系统一样 ， 脑机接口存在伪影问题 ， 这些伪影可能会掩盖或污染提供输出命令的信号 。 脑机接口伪影可能来自环境 ， 例如来自电源线或电器的电磁噪声 。
【|有效的脑机接口输出，取决于中枢神经系统和脑机接口的适应程度】来自身体 ， 例如 ， 肌肉活动、眼球运动活动、心脏活动、身体运动；或来自脑机接口的硬件或软件 。 伪影识别对于以非侵入方式记录大脑信号的脑机接口尤为重要 。 脑机接口研究的第一个先决条件是确保它是真正的脑机接口研究 ， 即它的输出命令来自大脑信号 ， 而不是其他类型的信号 。 使用其他生物信号如肌电图的系统可能非常有用 ， 但它们不是脑机接口 。 像肌电图这样的非大脑信号很容易伪装成大脑信号 。
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