本文關(guān)鍵詞：植入式腦機(jī)接口中微電刺激信息反饋和神經(jīng)信息約簡的研究　出處：《浙江大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：腦機(jī)接口技術(shù)在大腦和外部設(shè)備之間建立了一條直接的信息交流通道,一方面可以讀取大腦運(yùn)動意圖信息來控制外部設(shè)備,另一方面可以將外部信息反饋回大腦,因此在殘疾人感覺運(yùn)動功能修復(fù)以及神經(jīng)損傷性疾病的治療方面具有重要應(yīng)用前景。植入式腦機(jī)接口經(jīng)過十幾年的發(fā)展已經(jīng)取得初步成果,目前正在進(jìn)入優(yōu)化升級階段。系統(tǒng)現(xiàn)階段主要面臨以下幾個方面的問題:1)缺乏針對閉環(huán)系統(tǒng)的信息反饋的研究;2)系統(tǒng)閉環(huán)化的發(fā)展趨勢對于解碼效率提出了更高的要求。本文主要針對以上兩個方面的問題,研究對應(yīng)的解決方案。針對閉環(huán)系統(tǒng)信息反饋的問題,本文研究了如何利用皮層微電刺激技術(shù)作為腦機(jī)接口系統(tǒng)信息反饋的新方法。首先研究了皮層微電刺激信息輸入的特點(diǎn),在此基礎(chǔ)上建立了以皮層微電刺激進(jìn)行信息反饋的閉環(huán)系統(tǒng),通過對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了皮層微電刺激在系統(tǒng)中的反饋?zhàn)饔�。針對系統(tǒng)高效解碼的問題,本文研究了如何利用神經(jīng)元信息約簡的方法來提高解碼效率。通過分析神經(jīng)元跟實(shí)驗(yàn)任務(wù)的相關(guān)性篩選出少量重要神經(jīng)元用來解碼,在不影響解碼精度的同時減少了計(jì)算量,達(dá)到了提高解碼效率的目的。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)在于:1)研究了外界振動刺激與皮層微電刺激對皮層神經(jīng)元活動的影響,為皮層微電刺激作為腦機(jī)接口閉環(huán)系統(tǒng)中的信息輸入方法提供了實(shí)驗(yàn)依據(jù)。2)提出了一種以皮層微電刺激作為雙向腦機(jī)接口系統(tǒng)中閉環(huán)信息反饋的方法,通過建立嚙齒類動物的雙向閉環(huán)腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)平臺,驗(yàn)證了皮層微電刺激方法的有效反饋?zhàn)饔谩?)提出了基于互信息定量評價篩選任務(wù)相關(guān)神經(jīng)元的方法,通過對非人靈長類動物抓握手勢解碼實(shí)驗(yàn)中皮層神經(jīng)元任務(wù)相關(guān)性分析,進(jìn)行神經(jīng)信息約簡,為提高解碼效率提供了一種有效方法。本文的研究結(jié)果對于將來建立完整、高效的閉環(huán)腦機(jī)接口系統(tǒng)具有一定的指導(dǎo)作用和參考價值。
[Abstract]:Brain computer interface technology to establish a direct communication channel between the brain and external devices, one can read brain motion intention information to control external equipment, on the other hand, the external information feedback to the brain, so the feeling of persons with disabilities has important application prospect in the treatment of motor function recovery and nerve injury disease. After more than ten years of development, implantable brain machine interface has achieved preliminary results, and is now entering the stage of optimization and upgrading. At present, the system is faced with the following problems: 1) there is no research on information feedback for closed loop system; 2) the development trend of system closed-loop has put forward higher requirements for decoding efficiency. This article mainly aims at the above two aspects, and studies the corresponding solutions. In view of the information feedback of the closed loop system, this paper studies how to use the cortical micro stimulation technology as a new method of information feedback of the brain machine interface system. First, we studied the characteristics of information input from cortical micro electrical stimulation. Based on that, we established a closed loop system of information feedback based on cortical micro electrical stimulation, and verified the feedback effect of cortical micro electrical stimulation in the system through comparative experiments. In order to solve the problem of efficient decoding of the system, this paper studies how to improve the decoding efficiency by using the method of neuron reduction. By analyzing the correlation between neurons and experimental tasks, a few important neurons were selected to decode, without affecting the accuracy of decoding, and at the same time, reducing the amount of computation, achieving the purpose of improving the decoding efficiency. The main works and innovations in this paper are as follows: 1) we studied the effects of external vibration stimulation and cortical micro electrical stimulation on cortical neuron activity, and provided experimental evidence for cortical micro electrical stimulation as a method of information input in closed loop system of brain computer interface. 2) put forward a closed loop information feedback method based on cortical micro electrical stimulation as a bidirectional brain computer interface system. By establishing rodent bi-directional closed loop brain computer interface experimental platform, we verified the effective feedback function of cortical micro electrical stimulation. 3) a method based on mutual information for quantitative evaluation of task related neurons was put forward. Neural information reduction was performed through the task correlation analysis of cortical neurons in the grasp gesture decoding experiment of non-human primates, providing an effective way to improve the decoding efficiency. The results of this paper have a certain guiding role and reference value for the establishment of a complete and efficient closed loop brain machine interface system in the future.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7;R318

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本文編號：1339171