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从运动皮层活动到自主更新的脑机接口的近乎完美的神经批评( Near Perfect Neural Critic from Motor Cortical Activity Toward an Autonomously Updating Brain Machine Interface )
J An T Yadav MB Ahmadi Venkata S Aditya Tarigoppula JT Francis
我们正在利用强化学习原理开发一个自主更新的脑机接口(BMI)。这个系统的一个方面是一个神经批评家，它决定了来自神经活动的奖励期望。然后，从用户的角度使用该批评器来更新BMI解码器以提高性能。在这里，我们展示了神经批评家的能力，以分类试验值给定的活动从初级运动皮层(M1)，使用神经特征从单/多单位（SU/MU）和局部场电位（LFPs）预测精确度高达97%的正确。一个非人灵长类受试者进行了一个线索中心外到达任务，无论是手动的，还是观察的。提示表明了试验的价值。计算了LFPs的功率谱密度(PSD)和SU/MU与相应LFPs之间的尖峰场相干(SFC)等特征，并将其作为多个分类器的输入。我们的结论是，PSD和SFC的混合特征比单独PSD或SFC具有更高的分类性能（人工任务的准确率为92%，观察任务的准确率为97%）。在未来，我们将使用这些混合特征来自主更新BMI。
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