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神经元群体解码方法及其在脑-机接口中的应用  
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【英文篇名】 Neural population decoding and its applications in brain-computer Interfaces
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【作者】 陈小默; 洪波; 高上凯;
【英文作者】 CHEN Xiaomo; HONG Bo; GAO Shangkai Department of Biomedical Engineering; School of Medicine; Tsinghua University; Beijing 100084;
【作者单位】 清华大学生物医学工程系; 清华大学生物医学工程系 北京;
【文献出处】 北京生物医学工程 , Beijing Biomedical Engineering, 编辑部邮箱 2007年 03期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 脑-机接口; 多电极记录; 神经元群体解码;
【英文关键词】 brain-computer Interface(BCI); multielectrode recoding; population decoding;
【摘要】 基于脑神经元放电信号的脑-机接口(brain-computer interface,BCI)系统近年来有了越来越深入的研究,它使BCI在皮层运动控制等方面更加精确、迅速。从神经工程角度,此类BCI的实现不仅依赖于多电极神经记录硬件技术的发展,还依赖于其软件技术的核心神经元群体解码方法。本文综述了目前神经元群体解码方法中已成功运用于BCI研究的四类主要算法:群矢量算法、最佳线性估计、卡尔曼滤波法、贝叶斯方法。
【英文摘要】 Brain-computer interfaces(BCIs) based on the neuronal firing activity have been a more in-depth study in recent years than ever before,for its high speed and accuracy in BCI applications as used in cortical movement control and so on.On the aspect of neural engineering,this type of BCI not only depend on the improvement of multi-electrode recording technique as its essential hardware,but also employs neural population decoding methods as a crucial process to analyze the data recorded by multielectrodes,the ...
【更新日期】 2007-07-13
【分类号】 R319
【正文快照】 脑-机接口(brain-computer interface,BCI)是一种不依赖于常规大脑传出通路(外周神经和肌肉组织)的通讯系统[1],通常基于三种神经信号:头皮记录脑电信号(electroencephalogram,EEG),颅内记录皮层脑电信号(electrocorticogram,ECoG)和脑神经元群体放电信号。其中基于脑神经元群?

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