“神經(jīng)信號的個體差異性是腦機接口領(lǐng)域長期面臨的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。”唐洲平介紹,由于每個大腦的神經(jīng)活動模式獨一無二,腦機接口系統(tǒng)需要經(jīng)歷繁瑣的個性化校準(zhǔn)過程,阻礙了該技術(shù)從實驗室成果向規(guī)?;R床應(yīng)用轉(zhuǎn)化。
此項研究中,唐洲平帶領(lǐng)團隊構(gòu)建了一種新型混合腦機接口框架,通過融合雙模態(tài)傳感系統(tǒng)與智能遷移學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)精準(zhǔn)、高效神經(jīng)信息解碼。
唐洲平介紹,融合雙模態(tài)傳感系統(tǒng)包括腦電圖、功能性近紅外光譜兩部分,前者如同高速攝影般精確抓取運動意圖產(chǎn)生瞬間電脈沖,破解“何時想”難題;后者通過監(jiān)測血氧變化,類似熱成像儀般精準(zhǔn)鎖定大腦皮層活躍區(qū)域,揭示“何處想”秘密。這兩個關(guān)鍵信息被高度同步捕捉,大腦運動意圖便以前所未有的清晰度躍然眼前。
在此基礎(chǔ)上,團隊開發(fā)出一套遷移學(xué)習(xí)算法——其核心邏輯是為每位患者量身定制一把專屬的“萬能鑰匙”。他解釋稱,這個過程好比是為一把構(gòu)造獨特的鎖(患者的大腦),從成千上萬把鑰匙坯中,找到最接近其構(gòu)造的那一把(最優(yōu)模板)。隨后,系統(tǒng)只需對這把鑰匙坯進行少量、高效的個性化打磨,就能迅速適配患者,成功“解鎖”大腦意圖。
唐洲平介紹,團隊通過自建的腦出血患者數(shù)據(jù)集驗證發(fā)現(xiàn),該路徑平均解碼準(zhǔn)確率達(dá)74.87%,優(yōu)于目前國際常用的方法。研究團隊還構(gòu)建了涵蓋腦出血患者的多模態(tài)運動想象數(shù)據(jù)集,為全球同行開展協(xié)作研究提供共享資源。
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