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腦機(jī)接口（BCI）是使運(yùn)動(dòng)障礙者（例如癱瘓者）僅憑自己的思想即可控制假肢，計(jì)算機(jī)光標(biāo)和其他接口的設(shè)備。在臨床環(huán)境中使用的BCI面臨的最大問題之一是神經(jīng)記錄本身的不穩(wěn)定性。隨著時(shí)間的流逝，BCI拾取的信號(hào)可能會(huì)發(fā)生變化，并且這種變化的結(jié)果是個(gè)人可能會(huì)失去控制其BCI的能力。

由于失去控制，研究人員要求用戶進(jìn)行一次重新校準(zhǔn)會(huì)話，這要求他們停止正在做的事情，并重置其心理命令和正在執(zhí)行的任務(wù)之間的連接。通常，要使系統(tǒng)正常工作，需要另外一名技術(shù)人員。

“試想一下，如果每次我們想要使用手機(jī)以使其正常工作時(shí)，我們都必須以某種方式校準(zhǔn)屏幕，以便它知道我們指向的是屏幕的哪一部分，”以前曾擔(dān)任博士學(xué)位的威廉·畢曉普（William Bishop）說。 CMU機(jī)器學(xué)習(xí)系的學(xué)生和博士后研究員，現(xiàn)在是Janelia Farm Research Campus的研究員。“ BCI技術(shù)的當(dāng)前水平就是這樣。為了使這些BCI設(shè)備正常工作，用戶必須進(jìn)行頻繁的重新校準(zhǔn)。因此，這給用戶以及維護(hù)設(shè)備的技術(shù)人員帶來極大的不便。 ”

論文“基于神經(jīng)流形對(duì)齊的穩(wěn)定的腦機(jī)接口”提出了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法考慮了這些變化的信號(hào)，并允許個(gè)體在存在這些不穩(wěn)定性的情況下繼續(xù)控制BCI。通過利用神經(jīng)種群活動(dòng)存在于低維“神經(jīng)流形”中的發(fā)現(xiàn)，研究人員可以在存在記錄不穩(wěn)定性的情況下穩(wěn)定神經(jīng)活動(dòng)，以維持良好的BCI性能。

CMU的電氣和計(jì)算機(jī)工程博士后研究員Alan Degenhart解釋說：“當(dāng)我們說“穩(wěn)定化”時(shí)，我們的意思是我們的神經(jīng)信號(hào)是不穩(wěn)定的，可能是因?yàn)槲覀兛鐣r(shí)間記錄了來自不同神經(jīng)元的信號(hào)。“我們已經(jīng)找到了一種方法，可以跨時(shí)間獲取不同數(shù)量的神經(jīng)元，并利用它們的信息從本質(zhì)上揭示大腦中正在進(jìn)行的計(jì)算的共同情況，從而盡管出現(xiàn)神經(jīng)不穩(wěn)定也可以保持BCI的校準(zhǔn)。”

研究人員并不是第一個(gè)提出自我校準(zhǔn)方法的人。長期以來，不穩(wěn)定的神經(jīng)記錄問題一直懸而未決。一些研究提出了自校準(zhǔn)程序，但是面臨著處理不穩(wěn)定的問題。本文提出的方法能夠從災(zāi)難性的不穩(wěn)定性中恢復(fù)，因?yàn)樗谥匦滦?zhǔn)期間不依賴于對(duì)象的良好表現(xiàn)。

CMU的電氣與計(jì)算機(jī)工程和生物醫(yī)學(xué)工程教授拜倫·于（Byron Yu）解釋說：“讓我們說不穩(wěn)定程度如此之大，以至于受試者不再能夠控制BCI。” “在這種情況下，現(xiàn)有的自我校準(zhǔn)程序可能會(huì)遇到困難，而在我們的方法中，我們證明了它可以在許多情況下從那些災(zāi)難性的不穩(wěn)定性中恢復(fù)過來。”

皮特大學(xué)神經(jīng)生物學(xué)的博士后研究員艾米麗·奧比說：“神經(jīng)記錄的不穩(wěn)定性沒有得到很好的描述，但這是一個(gè)很大的問題。” “我們沒有很多文獻(xiàn)可以指出，但是，有趣的是，許多從事BCI臨床研究的實(shí)驗(yàn)室不得不非常頻繁地處理這個(gè)問題。這項(xiàng)工作有可能極大地提高BCI的臨床生存能力，并且以幫助穩(wěn)定其他神經(jīng)接口。”

該論文的其他作者包括CMU的生物醫(yī)學(xué)工程和神經(jīng)科學(xué)研究所的史蒂夫·蔡斯（Steve Chase），生物工程學(xué)的副教授Pitt的Aaron Batista和神經(jīng)外科的副教授Elizabeth Tyler-Kabara。這項(xiàng)研究由Craig H Neilsen基金會(huì)，美國國立衛(wèi)生研究院，DSF慈善基金會(huì)，美國國家科學(xué)基金會(huì)，賓夕法尼亞州健康研究部門和西蒙斯基金會(huì)資助。