Gaan na inhoud

Brein-rekenaar-koppelvlak

in Wikipedia, die vrye ensiklopedie
Deelnemer aan 'n brein-rekenaar-koppelvlak navorsing word aan 'n rekenaar gekoppel.     
Opstelling wat die ontwerp van 'n BrainGate-koppelvlak illustreer.

'n Brein-rekenaar-koppelvlak (BRK) (Engels: Brain–computer interface (BCI). soms 'n brein-masjien-koppelvlak (BMK) genoem, is 'n direkte kommunikasieskakel tussen die brein se elektriese aktiwiteit en 'n eksterne toestel, meestal 'n rekenaar of robotledemaat. BRKe is dikwels gerig op die navorsing, kartering, bystand, verbetering of herstel van menslike kognitiewe of sensories-motoriese funksies.[1] Hulle word dikwels gekonseptualiseer as 'n mens-masjien-koppelvlak wat die tussenganger van bewegende liggaamsdele (bv. hande of voete) oorslaan. BRK-implementerings wissel van nie-indringend (EEG, MEG, MRI) en gedeeltelik indringend (elektrokortikografie en endovaskulêr) tot indringend (mikroelektrode-opstelling), gebaseer op hoe fisies naby elektrodes aan breinweefsel is.[2]

Navorsing oor brein-rekenaar-koppelvlakke (BRKe) het in die 1970's deur Jacques Vidal aan die Universiteit van Kalifornië, Los Angeles (UCLA) begin onder 'n toelaag van die National Science Foundation, gevolg deur 'n kontrak van die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).[3][4] Vidal se 1973-artikel het die uitdrukking brein-rekenaar-koppelvlak in wetenskaplike literatuur bekendgestel.

As gevolg van die kortikale plastisiteit van die brein, kan seine van geïmplanteerde prosteses, na aanpassing, deur die brein hanteer word soos natuurlike sensor- of effektorkanale.[5] Na jare van diere-eksperimente, is die eerste neuroprostetiese toestelle in die middel-1990's in mense ingeplant.

Geskiedenis

[wysig | wysig bron]

Die geskiedenis van brein-rekenaar-koppelvlakke (BRKe) begin met Hans Berger se ontdekking van die brein se elektriese aktiwiteit en die ontwikkeling van elektroënsefalografie (EEG). In 1924 was Berger die eerste om menslike breinaktiwiteit met behulp van EEG op te neem. Berger kon ossillatoriese aktiwiteit, soos die alfa-golf (8-13 Hz), identifiseer deur EEG-spore te analiseer.

Berger se eerste opnametoestel was rudimentêr. Hy het silwer drade onder die kopvelle van sy pasiënte geplaas. Hierdie is later vervang deur silwer foelies wat met rubberbande aan die pasiënt se kop vasgemaak is. Berger het hierdie sensors aan 'n Lippmann kapillêre elektrometer gekoppel, met teleurstellende resultate. Meer gesofistikeerde meettoestelle, soos die Siemens dubbelspoel-opnamegalvanometer, wat spannings so klein as 10−4 volt vertoon het, het egter tot sukses gelei.

Berger het die interrelasie van wisselings in sy EEG-golfdiagramme met breinsiektes geanaliseer. EEG's het heeltemal nuwe moontlikhede vir breinnavorsing moontlik gemaak.

Alhoewel die term nog nie geskep was nie, was een van die vroegste voorbeelde van 'n werkende brein-masjien-koppelvlak die stuk Music for Solo Performer (1965) deur die Amerikaanse komponis Alvin Lucier. Die stuk maak gebruik van EEG en analoog seinverwerkingshardeware (filters, versterkers en 'n mengbord) om akoestiese perkussie-instrumente te stimuleer. Die uitvoering van die stuk vereis die produksie van alfa-golwe en sodoende die "speel" van die verskillende instrumente via luidsprekers wat naby of direk op die instrumente geplaas word.[6]

Jacques Vidal het die term " BRK" (In Engels “BCI”) geskep en die eerste eweknie-geëvalueerde publikasies oor hierdie onderwerp gepubliseer.[3][4] Hy word wyd erken as die uitvinder van BRK.[7][8][9] 'n Oorsig het daarop gewys dat Vidal se 1973-artikel die "BRK-uitdaging"[10] van die beheer van eksterne voorwerpe met behulp van EEG-seine, en veral die gebruik van Kontingent Negatiewe Variasie (KNV) potensiaal as 'n uitdaging vir BRK-beheer, genoem het. Vidal se 1977-eksperiment was die eerste toepassing van BRK na sy 1973 BRK-uitdaging. Dit was 'n nie-indringende EEG (eintlik Visueel Opgewekte Potensiale (VOP) beheer van 'n wyseragtige grafiese voorwerp op 'n rekenaarskerm. Die demonstrasie was beweging in 'n doolhof.[11]

In 1988 was die eerste demonstrasie van nie-indringende EEG-beheer van 'n fisiese voorwerp, 'n robot. Die eksperiment het EEG-beheer van veelvuldige begin-stop-herbegin-siklusse van beweging gedemonstreer, langs 'n arbitrêre trajek wat gedefinieer word deur 'n lyn wat op 'n vloer getrek is. Die lynvolggedrag was die standaard robotgedrag, wat outonome intelligensie en 'n outonome energiebron gebruik.[12][13][14][15]

In 1990 is 'n verslag gelewer oor 'n geslote lus, tweerigting, aanpasbare BRK wat 'n rekenaar-gonser beheer deur 'n antisiperende breinpotensiaal, die Kontingent Negatiewe Variasie (KNV) potensiaal.[16][17] Die eksperiment het beskryf hoe 'n verwagtingstoestand van die brein, gemanifesteer deur KNV, 'n terugvoerlus gebruik het om die S2-gonser in die S1-S2-KNV-paradigma te beheer. Die gevolglike kognitiewe golf wat die verwagtingsleer in die brein verteenwoordig, is die Elektroekspektogram (EXG) genoem. Die KNV-breinpotensiaal was deel van Vidal se 1973-uitdaging.

Studies in die 2010's het neurale stimulasie se potensiaal voorgestel om funksionele konnektiwiteit en gepaardgaande gedrag te herstel deur die modulering van molekulêre meganismes.[18][19] Dit het die deur oopgemaak vir die konsep dat BKI-tegnologieë moontlik sodanige funksies kan herstel.

Vanaf 2013 het DARPA BRK-tegnologie befonds deur die BRAIN-inisiatief, wat die werk van spanne soos die Universiteit van Pittsburgh Mediese Sentrum,[20] Paradromics,[21] Brown,[22] en Synchron.[23] ondersteun het.

Neuroprostetika

[wysig | wysig bron]

Neuroprostetika is 'n gebied van neurowetenskap wat gemoeid is met neurale prosteses, dit wil sê die gebruik van kunsmatige toestelle om die funksie van verswakte senuweestelsels en breinverwante probleme, of van sensoriese of ander organe (blaas, diafragma, ens.) te vervang. Teen Desember 2010 is kogleêre inplantings as neuroprostetiese toestelle in sowat 736 900 mense wêreldwyd ingeplant.[24] Ander neuroprostetiese toestelle is daarop gemik om visie te herstel, insluitend retinale inplantings. Die eerste neuroprostetiese toestel was egter die pasaangeër. Die terme word soms uitruilbaar gebruik. Neuroprostetika en BRKe poog om dieselfde doelwitte te bereik, soos die herstel van sig, gehoor, beweging, vermoë om te kommunikeer en selfs kognitiewe funksie.[1] Beide gebruik soortgelyke eksperimentele metodes en chirurgiese tegnieke.

Diere-navorsing

[wysig | wysig bron]

Verskeie laboratoriums het daarin geslaag om seine van aap- en rot-breinkorteks te lees om BRKe te gebruik om beweging te produseer. Ape het rekenaarwysers beweeg en robotarms beveel om eenvoudige take uit te voer deur bloot oor die taak te dink en die resultate te sien, sonder motoriese uitset.[25] In Mei 2008 is foto's wat 'n aap by die Universiteit van Pittsburgh Mediese Sentrum wys wat 'n robotarm deur te dink gebruik, in verskeie studies gepubliseer.[26] Skape is ook gebruik om BRK-tegnologie te evalueer, insluitend Synchron se Stentrode.

In 2020 is Elon Musk se Neuralink suksesvol in 'n vark ingeplant.[27] In 2021 het Musk aangekondig dat die maatskappy 'n aap suksesvol in staat gestel het om videospeletjies te speel met behulp van Neuralink se toestel.[28]

Vroeë werk

[wysig | wysig bron]

In 1969 het operante kondisioneringstudies deur Fetz et al by die Regional Primate Research Center en Departement Fisiologie en Biofisika, Universiteit van Washington se Skool vir Geneeskunde, getoon dat ape kon leer om die defleksie van 'n bioterugvoerarm met neurale aktiwiteit te beheer.[29] Soortgelyke werk in die 1970's het vasgestel dat ape kon leer om die vuurtempo's van individuele en veelvuldige neurone in die primêre motoriese korteks te beheer as hulle dienooreenkomstig beloon is.[30]

Algoritmes om bewegings van motoriese korteksneurone, wat beweging beheer, te rekonstrueer, dateer terug na die 1970's. In die 1980's het Georgopoulos aan die Johns Hopkins-universiteit 'n wiskundige verband gevind tussen die elektriese reaksies van enkele motoriese korteksneurone in rhesus-makaak-ape en die rigting waarin hulle hul arms beweeg het. Hy het ook gevind dat verspreide groepe neurone, in verskillende areas van die aap se brein, gesamentlik motoriese bevele beheer het. Hy kon die afvuur van neurone in slegs een area op 'n slag opneem, as gevolg van toerustingbeperkings.[31]

Verskeie groepe kon komplekse breinmotoriese korteksseine vasvang deur van neurale ensembles (groepe neurone) op te neem en dit te gebruik om eksterne toestelle te beheer.

[wysig | wysig bron]

Kennedy en Yang Dan

[wysig | wysig bron]

Phillip Kennedy (stigter van Neural Signals (1987)) en kollegas het die eerste intrakortikale brein-rekenaar-koppelvlak gebou deur neurotrofiese-keëlelektrodes in ape in te plant.

In 1999 het Yang Dan et al. aan die Universiteit van Kalifornië, Berkeley, neuronale afvuurings gedekodeer om beelde van katte te reproduseer. Die span het 'n reeks elektrodes gebruik wat in die talamus ingebed is (wat die brein se sensoriese insette integreer). Navorsers het 177 breinselle in die talamus laterale genikulêre kernarea geteiken, wat seine van die retina dekodeer. Neuron-afvuurings is opgeneem deur agt kortfilms te kyk. Deur wiskundige filters te gebruik, het die navorsers die seine gedekodeer om herkenbare tonele en bewegende voorwerpe te rekonstrueer.[32]

Nicolelis

[wysig | wysig bron]

Professor Miguel Nicolelis van die Duke-universiteit bepleit die gebruik van veelvuldige elektrodes wat oor 'n groter area van die brein versprei is om neuronale seine te verkry.

Na aanvanklike studies in rotte gedurende die 1990's, het Nicolelis en kollegas 'n BRK-stelsel ontwikkel wat breinaktiwiteit in uil-ape gedekodeer het en die toestelle gebruik het om aapbewegings in robotarms te reproduseer. Ape se gevorderde reik- en grypvermoëns en handmanipulasievaardighede het hulle goeie proefdiere gemaak.

Teen 2000 het die groep daarin geslaag om 'n BRK te bou wat uil-aapbewegings gereproduseer het terwyl die aap 'n speelstok bedien of na kos reik.[33] Die BRK het intyds gewerk en kon 'n aparte robot op afstand beheer. Maar die ape het geen terugvoer ontvang nie (ooplus-BRK).

Diagram van die BRK-stelsel ontwikkel deur Miguel Nicolelis en kollegas vir gebruik op rhesus-ape.

Latere eksperimente op rhesus-ape het terugvoer ingesluit en aap-reik- en grypbewegings in 'n robotarm gereproduseer. Hul diep gesplete en gegroefde breine het hulle beter modelle vir menslike neurofisiologie gemaak as uil-ape. Die ape is opgelei om voorwerpe op 'n rekenaarskerm te bereik en te gryp deur 'n speelstok te manipuleer terwyl ooreenstemmende bewegings deur 'n robotarm versteek is.[34][35] Die ape is later die robot gewys en geleer om dit te beheer deur sy bewegings te bekyk. Die BRK het snelheidsvoorspellings gebruik om reikbewegings te beheer en het gelyktydig grypkrag voorspel.

In 2011 het O'Doherty en kollegas 'n BRK met sensoriese terugvoer met rhesus-ape getoon. Die aap het die posisie van 'n avatar-arm beheer terwyl hy sensoriese terugvoer ontvang het deur direkte intrakortikale stimulasie (IKS) in die armvoorstellingsarea van die sensoriese korteks.[36]

Donoghue, Schwartz, en Andersen

[wysig | wysig bron]

Ander laboratoriums wat BRKe en algoritmes ontwikkel het wat neuronseine dekodeer, sluit in John Donoghue by die Carney Instituut vir Breinwetenskap aan die Brown-universiteit, Andrew Schwartz aan die Universiteit van Pittsburgh, en Richard Andersen by Caltech. Hierdie navorsers het werkende BRKe vervaardig deur opgeneemde seine van veel minder neurone as Nicolelis te gebruik (15-30 neurone teenoor 50-200 neurone).

Die Carney Instituut het berig dat hulle rhesus-ape opgelei het om 'n BRK te gebruik om visuele teikens op 'n rekenaarskerm (geslote-lus BRKI) met of sonder 'n speelstok op te spoor.[37] Die groep het 'n BRK vir driedimensionele opsporing in virtuele realiteit geskep en BRK-beheer in 'n robotarm gereproduseer.[38] Dieselfde groep het gedemonstreer dat 'n aap homself stukkies vrugte en malvalekkers kan voed deur 'n robotarm te gebruik wat deur die dier se breinseine beheer word.[39][40][41]

Andersen se groep het opnames van voorbewegingsaktiwiteit van die posterior pariëtale korteks gebruik, insluitend seine wat geskep is toe eksperimentele diere verwag het om 'n beloning te ontvang.[42]

Ander navorsing

[wysig | wysig bron]

Benewens die voorspelling van kinematiese en kinetiese parameters van ledemaatbewegings, is BRKe wat elektromiografiese of elektriese aktiwiteit van die spiere van primate voorspel, aan die gang.[43] Sulke BRKes kan mobiliteit in verlamde ledemate herstel deur spiere elektries te stimuleer.

Nicolelis en kollegas het gedemonstreer dat groot neurale ensembles armposisie kan voorspel. Hierdie werk het BRKe in staat gestel om armbewegingsintensies te lees en dit in aktuatorbewegings te vertaal. Carmena en kollegas[34] het 'n BRK geprogrammeer wat 'n aap in staat gestel het om reik- en grypbewegings deur 'n robotarm te beheer. Lebedev en kollegas het aangevoer dat *e herorganiseer om 'n nuwe voorstelling van die robotiese aanhangsel te skep, benewens die voorstelling van die dier se eie ledemate.[35]

In 2019 het navorsers van die Universiteit van San Francisco, Kalifornië, 'n brein-rekenaar-koppelvlak (BRK) studie begin wat die potensiaal gehad het om pasiënte met spraakgestremdheid as gevolg van neurologiese afwykings te help. Hul BRK het hoë-digtheid elektrokortikografie gebruik om neurale aktiwiteit van 'n pasiënt se brein vas te lê en diepleer gebruik om spraak te sintetiseer.[44][45] In 2021 het daardie navorsers die potensiaal van 'n BRK gerapporteer om woorde en sinne te dekodeer in 'n anartriese pasiënt wat vir meer as 15 jaar nie kon praat nie.[46][47]

Die grootste struikelblok vir BRK-tegnologie is die gebrek aan 'n sensormodaliteit wat veilige, akkurate en robuuste toegang tot breinseine bied. Die gebruik van 'n beter sensor brei die reeks kommunikasiefunksies uit wat met 'n BRK verskaf kan word.

Ontwikkeling en implementering van 'n BRK-stelsel is kompleks en tydrowend. In reaksie op hierdie probleem ontwikkel Gerwin Schalk sedert 2000 BCI2000, 'n algemene stelsel vir BRK-navorsing.[48]

'n Nuwe 'draadlose' benadering gebruik ligbeheerde ioonkanale soos kanalrodopsien om die aktiwiteit van geneties gedefinieerde subgroepe neurone in vivo te beheer. In die konteks van 'n eenvoudige leertaak het die beligting van getransfekteerde selle in die somatosensoriese korteks besluitneming in muise beïnvloed.[49]

BRKe het gelei tot 'n dieper begrip van neurale netwerke en die sentrale senuweestelsel. Navorsing het berig dat ten spyte van neurowetenskaplikes se neiging om te glo dat neurone die meeste effek het wanneer hulle saamwerk, enkele neurone gekondisioneer kan word deur die gebruik van BRKe om in 'n patroon te vuur wat primate toelaat om motoriese uitsette te beheer. BRKe het gelei tot die ontwikkeling van die enkelneuron-onvoldoendebeginsel wat bepaal dat selfs met 'n goed ingestelde vuurtempo, enkele neurone slegs beperkte inligting kan dra en daarom word die hoogste vlak van akkuraatheid bereik deur ensemble-vure op te neem. Ander beginsels wat met BRKe ontdek is, sluit in die neuronale multitaakbeginsel, die neuronale massabeginsel, die neurale degenerasiebeginsel en die plastisiteitsbeginsel.[50]

BRKe word ook voorgestel vir toepassing op gebruikers sonder gestremdhede. Passiewe BRKe maak voorsiening vir die assessering en interpretasie van veranderinge in die gebruikerstoestand tydens mens-rekenaar-interaksie (MRI). In 'n sekondêre, implisiete beheerlus pas die stelsel aan by sy gebruiker, wat die bruikbaarheid daarvan verbeter.[51]

BRK-stelsels kan moontlik gebruik word om seine van die periferie te kodeer. Hierdie sensoriese BRK-toestelle maak intydse, gedragsrelevante besluite moontlik gebaseer op geslote-lus neurale stimulasie.[52]

Menslike navorsing

[wysig | wysig bron]

Indringende BRKe

[wysig | wysig bron]

Indringende BRK vereis chirurgie om elektrodes onder die kopvel in te plant om toegang tot breinseine te verkry. Die hoofvoordeel is om akkuraatheid te verhoog. Nadele sluit in newe-effekte van die operasie, insluitend littekenweefsel wat breinseine kan belemmer, of die liggaam wat moontlik die ingeplante elektrodes verwerp.[53]

Visie

[wysig | wysig bron]

Indringende BRK-navorsing het gemik op die herstel van beskadigde sig en die verskaffing van nuwe funksionaliteit vir mense met verlamming. Ingrypende BRKe word direk in die grysstof van die brein ingeplant tydens neurochirurgie. Omdat hulle in die grysstof lê, produseer ingeplante toestelle die hoogste kwaliteit seine van BRK-toestelle, maar is geneig tot littekenweefselopbou, wat veroorsaak dat die sein verswak of verdwyn soos die liggaam op die vreemde voorwerp reageer.[54]

In visiewetenskap is direkte breinimplantate gebruik om nie-aangebore (verworwe) blindheid te behandel. Een van die eerste wetenskaplikes wat 'n werkende breinkoppelvlak vervaardig het om sig te herstel, was privaatnavorser William Dobelle. Dobelle se eerste prototipe is in 1978 in "Jerry", 'n man wat in volwassenheid blind geword het, ingeplant. 'n Enkel-skikking BRK met 68 elektrodes is op Jerry se visuele korteks ingeplant en het daarin geslaag om fosfene te produseer, die sensasie om lig te sien. Die stelsel het kameras ingesluit wat op 'n bril gemonteer is om seine na die inplantaat te stuur. Aanvanklik het die inplantaat Jerry toegelaat om skakerings van grys in 'n beperkte gesigsveld teen 'n lae raamtempo te sien. Dit het ook vereis dat hy aan 'n hoofraamrekenaar gekoppel moes word, maar krimpende elektronika en vinniger rekenaars het sy kunsmatige oog meer draagbaar gemaak en stel hom nou in staat om eenvoudige take sonder hulp uit te voer.[55]

In 2002 het Jens Naumann, wie ook in volwassenheid blind geword het, die eerste in 'n reeks van 16 betalende pasiënte geword wat Dobelle se tweede generasie inplantaat ontvang het, een van die vroegste kommersiële gebruike van BRKe. Die tweede generasie toestel het 'n meer gesofistikeerde inplantaat gebruik wat beter kartering van fosfene in koherente visie moontlik gemaak het. Fosfene word oor die gesigsveld versprei in wat navorsers "die sterrenag-effek" noem. Onmiddellik na sy inplantaat kon Jens sy onvolmaak herstelde visie gebruik om stadig 'n motor om die parkeerarea van die navorsingsinstituut te bestuur.[56] Dobelle is in 2004 oorlede voordat sy prosesse en ontwikkelings gedokumenteer is, wat niemand gelaat het om sy werk voort te sit nie.[57] Daarna het Naumann en die ander pasiënte in die program probleme met hul visie begin ondervind en uiteindelik weer hul "sig" verloor.[58][59]

Beweging

[wysig | wysig bron]

BRKe wat op motoriese neuroprostetika fokus, is daarop gemik om beweging in individue met verlamming te herstel of toestelle te verskaf om hulle te help, soos koppelvlakke met rekenaars of robotarms.

Kennedy en Bakay was die eerstes wat 'n menslike breininplantaat geïnstalleer het wat seine van hoë genoeg gehalte geproduseer het om beweging te simuleer. Hul pasiënt, Johnny Ray (1944–2002), het 'ingesluit-sindroom' ontwikkel na 'n breinstamberoerte in 1997. Ray se inplantaat is in 1998 geïnstalleer en hy het lank genoeg geleef om met die inplantaat te begin werk, en uiteindelik geleer om 'n rekenaarwyser te beheer; hy is in 2002 oorlede aan 'n breinaneurisme.[60]

Die tetrapleegiese Matt Nagle het in 2005 die eerste persoon geword wat 'n kunsmatige hand met behulp van 'n BRK beheer het as deel van die eerste nege maande lange menslike proefneming van Cyberkinetics se BrainGate-skyfie-inplantaat. Die 96-elektrode-inplantaat, wat in Nagle se regter presentrale girus (area van die motoriese korteks vir armbeweging) ingeplant is, het Nagle toegelaat om 'n robotarm te beheer deur te dink aan die beweging van sy hand sowel as 'n rekenaarwyser, ligte en TV.[61] 'n Jaar later het Jonathan Wolpaw die Altran Foundation for Innovation-prys ontvang vir die ontwikkeling van 'n breinrekenaar-koppelvlak met elektrodes wat op die oppervlak van die skedel geleë is, in plaas van direk in die brein.[62]

Navorsingspanne onder leiding van die BrainGate-groep en 'n ander by die Universiteit van Pittsburgh Mediese Sentrum, beide in samewerking met die Verenigde State se Departement van Veterane Sake (VA), het beheer van prostetiese ledemate met baie grade van vryheid gedemonstreer deur direkte verbindings met skikkings van neurone in die motoriese korteks van tetraplegiese pasiënte te gebruik.[63][64]

Kommunikasie

[wysig | wysig bron]

In Mei 2021 het 'n span van die Stanford-universiteit 'n suksesvolle bewys-van-konsep-toets gerapporteer wat 'n kwadrapleegiese deelnemer in staat gestel het om Engelse sinne teen ongeveer 86 karakters per minuut en 18 woorde per minuut te produseer. Die deelnemer het hom verbeel dat hy sy hand beweeg om letters te skryf, en die stelsel het handskrifherkenning uitgevoer op elektriese seine wat in die motoriese korteks opgespoor is, deur gebruik te maak van verskuilde Markov-modelle en herhalende neurale netwerke.[65][66] Sedert navorsers van die Universiteit van Kalifornië, San Francisco 'n brein-rekenaar-koppelvlak (BRK)-studie begin het, is talle vorderingverslae bekend gemaak. In 2021 het hulle berig dat 'n verlamde en met disartrie man vyftien woorde per minuut kon kommunikeer met behulp van 'n ingeplante toestel wat senuweeselle ondersoek het wat die spiere van die stemkanaal beheer.[67][68] Daarbenewens is in 2022 aangekondig dat hul inplantaat ook gebruik kan word om woorde en hele sinne te spel sonder om hardop te praat. Die eerste tweetalige spraakneuroprostese is na bewering deur dieselfde span aan die Universiteit van San Francisco in 2024 ontwikkel.[69][70][71]

In 'n oorsigartikel het outeurs gewonder of menslike inligtingoordragtempo's dié van taal met BRKe kan oortref. Taalnavorsing het berig dat inligtingoordragtempo's relatief konstant is oor baie tale. Dit kan die brein se inligtingverwerkingslimiet weerspieël. Alternatiewelik kan hierdie limiet intrinsiek wees aan taal self, as 'n modaliteit vir inligtingoordrag.[72]

In 2023 het twee studies BRKe met herhalende neurale netwerke gebruik om spraak teen 'n rekordtempo van 62 woorde per minuut en 78 woorde per minuut te dekodeer.[73][74][75]

Tegniese uitdagings

[wysig | wysig bron]

Daar bestaan 'n aantal tegniese uitdagings vir die opname van breinaktiwiteit met indringende BRKe. Vooruitgang in aanvullende metaal-oksied-halfgeleier (AMO)-tegnologie bevorder en maak geïntegreerde, indringende BRK-ontwerpe met kleiner grootte, laer kragvereistes en hoër seinverkrygingsvermoëns moontlik.[76] Indringende BRKe behels elektrodes wat breinweefsel binnedring in 'n poging om aksiepotensiaalseine van individuele, of klein groepies, neurone naby die elektrode op te neem. Die koppelvlak tussen 'n opname-elektrode en die elektrolitiese oplossing rondom neurone is gemodelleer met behulp van die Hodgkin-Huxley-model.[77][78]

Elektroniese beperkings op indringende BRKe was 'n aktiewe navorsingsgebied in onlangse dekades. Terwyl intrasellulêre opnames van neurone aksiepotensiaalspannings op die skaal van honderde millivolt openbaar, maak chroniese indringende BRKe staat op die opname van ekstrasellulêre spannings wat tipies drie ordes van grootte kleiner is en by honderde mikrovolt bestaan.[79] Die uitdaging om seine op die skaal van mikrovolt op te spoor, word verder vererger deur die feit dat die elektrode-weefsel-koppelvlak 'n hoë kapasitansie by klein spannings het. As gevolg van die aard van hierdie klein seine, benodig elke elektrode vir BRK-stelsels wat funksionaliteit op 'n geïntegreerde stroombaan inkorporeer, sy eie versterker en ADC, wat analoog ekstrasellulêre spannings in digitale seine omskakel.[79] Omdat 'n tipiese neuron-aksiepotensiaal vir een millisekonde duur, moet BRKe wat pieke meet, monsternemingstempo's hê wat wissel van 300 Hz tot 5 kHz. Nog 'n bekommernis is dat indringende BRKe lae-krag moet wees om minder hitte na omliggende weefsel te versprei; op die mees basiese vlak is meer krag tradisioneel nodig om die sein-tot-ruisverhouding te optimaliseer.[78] Optimale batteryontwerp is 'n aktiewe navorsingsgebied in BRKe.[ [80]

Illustrasie van indringende en gedeeltelik indringende BRKe: elektrokortikografie (ECoG), endovaskulêre en intrakortikale mikroelektrode.

Uitdagings wat op die gebied van materiaalkunde bestaan, is sentraal tot die ontwerp van indringende BRKe. Variasies in seinkwaliteit oor tyd word algemeen waargeneem met implanteerbare mikroelektrodes.[81] Optimale materiaal- en meganiese eienskappe vir langtermyn seinstabiliteit in indringende BRKe is 'n aktiewe navorsingsgebied.[82] Daar is voorgestel dat die vorming van gliale littekens, sekondêr tot skade aan die elektrode-weefsel-koppelvlak, waarskynlik verantwoordelik is vir elektrodeversaking en verminderde opnameprestasie.[83] Navorsing het voorgestel dat bloed-breinversperringlekkasie, hetsy ten tyde van invoeging of oor tyd, verantwoordelik kan wees vir die inflammatoriese en gliale reaksie op chroniese mikroelektrodes wat in die brein ingeplant is.[83][84] Gevolglik is buigsame[85][86][87] en weefselagtige ontwerpe[88][89] nagevors en ontwikkel om vreemde-liggaamreaksie te minimaliseer deur die Young se modulus van die elektrode nader aan dié van breinweefsel te pas.[88]

Gedeeltelik indringende BRKe

[wysig | wysig bron]

Gedeeltelike indringende BRK-toestelle word binne die skedel ingeplant, maar rus buite die brein eerder as binne die grysstof. Hulle produseer hoërresolusie-seine as nie-indringende BRKe waar die beenweefsel van die skedel seine deflekteer en vervorm en het 'n laer risiko om littekenweefsel in die brein te vorm as volledig indringende BKG's. Prekliniese demonstrasie van intrakortikale BKG's vanaf die beroerte-perilesionale korteks is uitgevoer.[90]

Endovaskulêr

[wysig | wysig bron]

'n Sistematiese oorsig wat in 2020 gepubliseer is, het verskeie kliniese en nie-kliniese studies in detail beskryf wat die uitvoerbaarheid van endovaskulêre BRKe ondersoek het.[91] In 2010 het navorsers verbonde aan die Universiteit van Melbourne begin met die ontwikkeling van 'n BRK wat via die vaskulêre stelsel ingevoeg kon word. Die Australiese neuroloog Thomas Oxley het die idee vir hierdie BRK, genaamd Stentrode, bedink en befondsing van DARPA ontvang. Prekliniese studies het die tegnologie in skape geëvalueer.[2]

In 2010 het navorsers verbonde aan die Universiteit van Melbourne begin met die ontwikkeling van 'n BRK wat via die vaskulêre stelsel ingevoeg kon word. Die Australiese neuroloog Thomas Oxley het die idee vir hierdie BRK, genaamd Stentrode, bedink en befondsing van DARPA ontvang. Prekliniese studies het die tegnologie in skape geëvalueer.[2]

Stentrode is 'n monolitiese stent-elektrode-opstelling wat ontwerp is om via 'n intraveneuse kateter onder beeldleiding na die superior sagittale sinus te beweeg, in die gebied wat langs die motoriese korteks lê.[92] Hierdie nabyheid stel die Stentrode in staat om neurale aktiwiteit te meet. Die prosedure is die meeste soortgelyk aan hoe veneuse sinusstente geplaas word vir die behandeling van idiopatiese intrakraniale hipertensie.[93] Stentrode kommunikeer neurale aktiwiteit na 'n batterylose telemetrie-eenheid wat in die borskas ingeplant is, wat draadloos kommunikeer met 'n eksterne telemetrie-eenheid wat krag en data-oordrag kan doen. Terwyl 'n endovaskulêre RBK voordeel trek uit die vermyding van 'n kraniotomie vir invoeging, bestaan risiko's soos stolling en veneuse trombose.

Menslike proewe met Stentrode was vanaf 2021 aan die gang.[92] In November 2020 kon twee deelnemers met amiotrofiese laterale sklerose 'n bedryfstelsel draadloos beheer om SMS'e, e-posse, inkopies en bankdienste te doen deur direkte denke met Stentrode te gebruik.[94] Dit was die eerste keer dat 'n brein-rekenaar-koppelvlak via die pasiënt se bloedvate ingeplant is, wat die behoefte aan breinchirurgie uitgeskakel het. In Januarie 2023 het navorsers geen ernstige newe-effekte gedurende die eerste jaar vir al vier pasiënte aangemeld nie, wat dit kon gebruik om rekenaars te gebruik.[95][96]

Elektrokortikografie

[wysig | wysig bron]

Elektroënsefalografie (EEG) meet brein-elektriese aktiwiteit van onder die skedel op 'n manier soortgelyk aan nie-indringende elektro-ensefalografie, deur gebruik te maak van elektrodes wat in 'n dun plastiekkussing ingebed is wat bo die korteks, onder die dura mater, geplaas word.[97] EEG-tegnologieë is in 2004 vir die eerste keer op mense getoets deur Eric Leuthardt en Daniel Moran van die Washington Universiteit in St. Louis. In 'n latere proefneming het die navorsers 'n tienerseun in staat gestel om Space Invaders te speel.[98] Hierdie navorsing dui daarop dat beheer vinnig is, minimale opleiding vereis, seintrouheid en vlak van invasiviteit balanseer.[99][100]

Seine kan subduraal of epiduraal wees, maar word nie van binne die breinparenkiem geneem nie. Pasiënte moet indringende monitering hê vir lokalisering en reseksie van 'n epileptogene fokus.

EEG bied hoër ruimtelike resolusie, beter sein-tot-gedruis-verhouding, wyer frekwensiebereik en minder opleidingsvereistes as kopvel-opgeneemde EEG, en terselfdertyd het dit laer tegniese probleme, laer kliniese risiko en kan dit beter langtermynstabiliteit hê as intrakortikale enkel-neuron-opname.[101] Hierdie kenmerkprofiel en bewyse van die hoë vlak van beheer met minimale opleidingsvereistes toon potensiaal vir werklike toepassing vir mense met motoriese gestremdhede.[102][103]

Edward Chang en Joseph Makin van UCSF het berig dat EEG -seine gebruik kan word om spraak van epilepsiepasiënte te dekodeer wat met hoëdigtheid- EEG-skikkings oor die peri-Sylvian-korteks ingeplant is.[104][105] Hulle het woordfoutkoerse van 3% (’n merkbare verbetering van vorige pogings) gerapporteer deur gebruik te maak van ’n kodeerder-dekodeerder-neurale netwerk, wat EEG -data in een van vyftig sinne vertaal het wat uit 250 unieke woorde bestaan.

Funksionele nabye-infrarooi spektroskopie

[wysig | wysig bron]

In 2014 kon 'n BRK wat funksionele nabye-infrarooispektroskopie gebruik vir "vasgevangde" pasiënte met amiotrofiese laterale sklerose (ALS) die basiese vermoë om te kommunikeer herstel.[106]

Elektro-ensefalografie (EEG)-gebaseerde brein-rekenaar-koppelvlakke

[wysig | wysig bron]

Nadat Vidal die BRK -uitdaging genoem het, het die aanvanklike verslae oor nie-indringende benaderings die beheer van 'n wyser in 2D met behulp van VEP, [107] beheer van 'n zoemer met behulp van KNV,[108] beheer van 'n fisiese voorwerp, 'n robot, met behulp van 'n breinritme (alfa),[109] beheer van 'n teks wat op 'n skerm geskryf is met behulp van P300 ingesluit.[110][10]

In die vroeë dae van BRKI-navorsing was nog 'n aansienlike hindernis vir die gebruik van EEG dat uitgebreide opleiding vereis is. Byvoorbeeld, in eksperimente wat in die middel-1990's begin het, het Niels Birbaumer aan die Universiteit van Tübingen in Duitsland verlamde mense opgelei om die stadige kortikale potensiale in hul EEG self te reguleer tot so 'n mate dat hierdie seine as 'n binêre sein gebruik kon word om 'n rekenaarwyser te beheer. (Birbaumer het vroeër epileptici opgelei om dreigende aanvalle te voorkom deur hierdie lae spanningsgolf te beheer.) Die eksperiment het tien pasiënte opgelei om 'n rekenaarwyser te beweeg. Die proses was stadig en het meer as 'n uur geneem vir pasiënte om 100 karakters met die wyser te skryf, terwyl opleiding dikwels maande geneem het. Die stadige kortikale potensiaalbenadering het weggeval ten gunste van benaderings wat min of geen opleiding vereis nie, vinniger en meer akkuraat is, en vir 'n groter deel van gebruikers werk.[111]

Nog 'n navorsingsparameter is die tipe ossillatoriese aktiwiteit wat gemeet word. Gert Pfurtscheller het die BCI Lab in 1991 gestig en die eerste aanlyn BRK gebaseer op ossillatoriese kenmerke en klassifiseerders uitgevoer. Saam met Birbaumer en Jonathan Wolpaw aan die New York Staats-universiteit het hulle gefokus op die ontwikkeling van tegnologie wat gebruikers in staat sou stel om die breinseine te kies wat hulle die maklikste gevind het om 'n BRK te gebruik, insluitend mu- en beta-ritmes.

'n Verdere parameter is die metode van terugvoer wat gebruik word soos getoon in studies van P300-seine. Patrone van P300-golwe word onwillekeurig gegenereer (stimulus-terugvoer) wanneer mense iets sien wat hulle herken en kan BRKe toelaat om kategorieë van gedagtes sonder opleiding te dekodeer.

'n Studie uit 2005 het EEG-emulasie van digitale beheerkringe gerapporteer met behulp van 'n Kontingent Negatiewe Variasie (KNV)-flip-flop.[112] 'n Studie uit 2009 het nie-indringende EEG-beheer van 'n robotarm met behulp van 'n KNV-flip-flop gerapporteer.[113] 'n Studie uit 2011 het beheer van twee robotarms gerapporteer wat die Tower of Hanoi-taak met drie skywe oplos met behulp van 'n KNV -flip-flop.[114] 'n Studie uit 2015 het EEG-emulasie van 'n Schmitt-sneller, flip-flop, demultiplekser en modem beskryf.[115]

Vooruitgang deur Bin He en sy span aan die Universiteit van Minnesota dui op die potensiaal van EEG-gebaseerde brein-rekenaar-koppelvlakke om take na aan indringende brein-rekenaar-koppelvlakke te verrig. Deur gevorderde funksionele neurobeelding, insluitend BOLD funksionele MRI en EEG-bronbeelding, het hulle die ko-variasie en ko-lokalisering van elektrofisiologiese en hemodinamiese seine geïdentifiseer.[116] Verfyn deur 'n neurobeeldingsbenadering en 'n opleidingsprotokol, het hulle 'n nie-indringende EEG-gebaseerde brein-rekenaar-koppelvlak ontwerp om die vlug van 'n virtuele helikopter in driedimensionele ruimte te beheer, gebaseer op motoriese verbeelding.[117] In Junie 2013 het hulle 'n tegniek aangekondig om 'n afstandbeheerde helikopter deur 'n hindernisbaan te lei.[118] Hulle het ook die EEG-inverse probleem opgelos en toe die gevolglike virtuele EEG vir BRK-take gebruik. Goed beheerde studies het die voordele van so 'n bronanalise-gebaseerde BRK voorgestel.[119]

'n Studie uit 2014 het berig dat pasiënte met ernstige motoriese gestremdhede vinniger en meer betroubaar kon kommunikeer met nie-indringende EEG BRK as met spiergebaseerde kommunikasiekanale.[120]

'n Studie uit 2019 het berig dat die toepassing van evolusionêre algoritmes die klassifikasie van EEG-geestestoestand met 'n nie-indringende Muse-toestel kan verbeter, wat die klassifikasie van data wat deur 'n verbruikersgraad-sensortoestel verkry word, moontlik maak.[121]

In 'n sistematiese oorsig van gerandomiseerde beheerde proewe in 2021 wat BRK vir rehabilitasie van die boonste ledemate na 'n beroerte gebruik het, is berig dat EEG-gebaseerde BRK doeltreffend is in die verbetering van die motoriese funksie van die boonste ledemate in vergelyking met kontroleterapieë. Meer spesifiek, BRK -studies wat bandkragkenmerke, motoriese beeldvorming en funksionele elektriese stimulasie gebruik het, is berig as meer effektief as alternatiewe.[122] Nog 'n sistematiese oorsig in 2021 het gefokus op robotgeassisteerde EEG-gebaseerde BRK vir handrehabilitasie na 'n beroerte. Verbetering in motoriese assesseringstellings is waargeneem in drie van elf studies.[123]

Droë aktiewe elektrode-skikkings

[wysig | wysig bron]

In die vroeë 1990's het Babak Taheri, aan die Universiteit van Kalifornië, Davis, die eerste enkel- en meerkanaal droë aktiewe elektrode-skikkings gedemonstreer.[124] Daar is gedemonstreer dat die geskikte elektrode goed presteer in vergelyking met silwer/silwerchloried-elektrodes. Die toestel het bestaan uit vier sensorplekke met geïntegreerde elektronika om geraas te verminder deur impedansie-aanpassing. Die voordele van sulke elektrodes is:

  • geen elektroliet gebruik nie,
  • geen velvoorbereiding nie,
  • aansienlik verminderde sensorgrootte,
  • versoenbaarheid met EEG-moniteringstelsels.

Die aktiewe elektrode-skikking is 'n geïntegreerde stelsel wat 'n skikking van kapasitiewe sensors met plaaslike geïntegreerde stroombane bevat, verpak met batterye om die stroombane aan te dryf. Hierdie vlak van integrasie was nodig om die resultaat te bereik. Die elektrode is op 'n toetsbank en op menslike proefpersone in vier modaliteite getoets, naamlik:

  • spontane EEG,
  • sensoriese gebeurtenisverwante potensiale,
  • breinstampotensiale,
  • kognitiewe gebeurtenisverwante potensiale.

Prestasie het gunstig vergelyk met dié van standaard nat elektrodes in terme van velvoorbereiding, geen gelvereistes (droog) en 'n hoër sein-tot-ruisverhouding nie.[125]

In 1999 het Hunter Peckham en ander aan die Case Western Reserve-universiteit 'n EEG-skedelkap met 64 elektrodes gebruik om beperkte handbewegings aan 'n kwadrupleeg terug te gee. Terwyl hy op eenvoudige maar teenoorgestelde konsepte soos op en af gekonsentreer het, is 'n basiese patroon in sy beta-ritme EEG-uitset geïdentifiseer en gebruik om 'n skakelaar te beheer: Bogemiddelde aktiwiteit is geïnterpreteer as aan, ondergemiddeld af. Die seine is ook gebruik om senuweebeheerders in sy hande aan te dryf, wat 'n mate van beweging herstel het.[126]

Verwysings

[wysig | wysig bron]
  1. 1 2 Krucoff MO, Rahimpour S, Slutzky MW, Edgerton VR, Turner DA (2016). "Enhancing Nervous System Recovery through Neurobiologics, Neural Interface Training, and Neurorehabilitation". Frontiers in Neuroscience. 10: 584. doi:10.3389/fnins.2016.00584. PMC 5186786. PMID 28082858.
  2. 1 2 3 Martini, Michael L.; Oermann, Eric Karl; Opie, Nicholas L.; Panov, Fedor; Oxley, Thomas; Yaeger, Kurt (Februarie 2020). "Sensor Modalities for Brain-Computer Interface Technology: A Comprehensive Literature Review". Neurosurgery (in American English). 86 (2): E108 – E117. doi:10.1093/neuros/nyz286. ISSN 0148-396X. PMID 31361011.
  3. 1 2 Vidal JJ (1973). "Toward direct brain-computer communication". Annual Review of Biophysics and Bioengineering. 2 (1): 157–180. doi:10.1146/annurev.bb.02.060173.001105. PMID 4583653.
  4. 1 2 Vidal J (1977). "Real-Time Detection of Brain Events in EEG". Proceedings of the IEEE. 65 (5): 633–641. doi:10.1109/PROC.1977.10542. S2CID 7928242.
  5. ↑ Levine SP, Huggins JE, BeMent SL, Kushwaha RK, Schuh LA, Rohde MM, et al. (Junie 2000). "A direct brain interface based on event-related potentials". IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering. 8 (2): 180–185. doi:10.1109/86.847809. PMID 10896180.
  6. ↑ Straebel V, Thoben W (2014). "Alvin Lucier's music for solo performer: experimental music beyond sonification". Organised Sound. 19 (1): 17–29. doi:10.1017/S135577181300037X. S2CID 62506825.
  7. ↑ Wolpaw, J.R. and Wolpaw, E.W. (2012). "Brain-Computer Interfaces: Something New Under the Sun". In: Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice, Wolpaw, J.R. and Wolpaw (eds.), E.W. Oxford University Press.
  8. ↑ Wolpaw JR, Birbaumer N, McFarland DJ, Pfurtscheller G, Vaughan TM (Junie 2002). "Brain-computer interfaces for communication and control". Clinical Neurophysiology. 113 (6): 767–791. doi:10.1016/s1388-2457(02)00057-3. PMID 12048038. S2CID 17571592.
  9. ↑ Allison BZ, Wolpaw EW, Wolpaw JR (Julie 2007). "Brain-computer interface systems: progress and prospects". Expert Review of Medical Devices. 4 (4): 463–474. doi:10.1586/17434440.4.4.463. PMID 17605682. S2CID 4690450.
  10. 1 2 Bozinovski S, Bozinovska L (2019). "Brain-computer interface in Europe: The thirtieth anniversary". Automatika. 60 (1): 36–47. doi:10.1080/00051144.2019.1570644.
  11. ↑ Vidal, Jacques J. (1977). "Real-time detection of brain events in EEG" (PDF). Proceedings of the IEEE (in Engels). 65 (5): 633–641. doi:10.1109/PROC.1977.10542. S2CID 7928242. Geargiveer vanaf die oorspronklike (PDF) op 19 Julie 2015. Besoek op 4 November 2022.
  12. ↑ S. Bozinovski, M. Sestakov, L. Bozinovska: Using EEG alpha rhythm to control a mobile robot, In G. Harris, C. Walker (eds.) Proc. IEEE Annual Conference of Medical and Biological Society, bl. 1515-1516, New Orleans, 1988
  13. ↑ S. Bozinovski: Mobile robot trajectory control: From fixed rails to direct bioelectric control, In O. Kaynak (ed.) Proc. IEEE Workshop on Intelligent Motion Control, bl. 63-67, Istanbul, 1990
  14. ↑ M. Lebedev: Augmentation of sensorimotor functions with neural prostheses. Opera Medica and Physiologica. Vol. 2 (3): 211-227, 2016
  15. ↑ M. Lebedev, M. Nicolelis: Brain-machine interfaces: from basic science to neuroprostheses and neurorehabilitation, Physiological Review 97:737-867, 2017
  16. ↑ L. Bozinovska, G. Stojanov, M. Sestakov, S. Bozinovski: CNV pattern recognition: a step toward a cognitive wave observation, In L. Torres, E. Masgrau, E. Lagunas (eds.) Signal Processing V: Theories and Applications, Proc. EUSIPCO-90: Fifth European Signal Processing Conference, Elsevier, bl. 1659-1662, Barcelona, 1990
  17. ↑ L. Bozinovska, S. Bozinovski, G. Stojanov, Electroexpectogram: experimental design and algorithms, In Proc IEEE International Biomedical Engineering Days, p. 55-60, Istanbul, 1992
  18. ↑ Miranda RA, Casebeer WD, Hein AM, Judy JW, Krotkov EP, Laabs TL, et al. (April 2015). "DARPA-funded efforts in the development of novel brain-computer interface technologies". Journal of Neuroscience Methods. 244: 52–67. doi:10.1016/j.jneumeth.2014.07.019. PMID 25107852. S2CID 14678623.
  19. ↑ Jacobs M, Premji A, Nelson AJ (16 Mei 2012). "Plasticity-inducing TMS protocols to investigate somatosensory control of hand function". Neural Plasticity. 2012: 350574. doi:10.1155/2012/350574. PMC 3362131. PMID 22666612.
  20. ↑ Fox, Maggie (13 Oktober 2016). "Brain Chip Helps Paralyzed Man Feel His Fingers". NBC News. Besoek op 23 Maart 2021.
  21. ↑ Hatmaker, Taylor (10 Julie 2017). "DARPA awards $65 million to develop the perfect, tiny two-way brain-computer interface". Tech Crunch. Besoek op 23 Maart 2021.
  22. ↑ Stacey, Kevin (10 Julie 2017). "Brown to receive up to $19M to engineer next-generation brain-computer interface". Brown University. Besoek op 23 Maart 2021.
  23. ↑ "Minimally Invasive "Stentrode" Shows Potential as Neural Interface for Brain". Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). 8 Februarie 2016. Besoek op 23 Maart 2021.
  24. ↑ "Cochlear Implants". National Institute on Deafness and Other Communication Disorders. Februarie 2016. Besoek op 1 April 2024.
  25. ↑ Miguel Nicolelis et al. (2001) Duke neurobiologist has developed system that allows monkeys to control robot arms via brain signals Geargiveer 19 Desember 2008 op Wayback Machine
  26. ↑ Baum M (6 September 2008). "Monkey Uses Brain Power to Feed Itself With Robotic Arm". Pitt Chronicle. Geargiveer vanaf die oorspronklike op 10 September 2009. Besoek op 6 Julie 2009.
  27. ↑ Lewis T (November 2020). "Elon Musk's Pig-Brain Implant Is Still a Long Way from 'Solving Paralysis'". Scientific American. Besoek op 23 Maart 2021.
  28. ↑ Shead S (Februarie 2021). "Elon Musk says his start-up Neuralink has wired up a monkey to play video games using its mind". CNBC. Besoek op 23 Maart 2021.
  29. ↑ Fetz EE (Februarie 1969). "Operant conditioning of cortical unit activity". Science. 163 (3870): 955–958. Bibcode:1969Sci...163..955F. doi:10.1126/science.163.3870.955. PMID 4974291. S2CID 45427819.
  30. ↑ Schmidt EM, McIntosh JS, Durelli L, Bak MJ (September 1978). "Fine control of operantly conditioned firing patterns of cortical neurons". Experimental Neurology. 61 (2): 349–369. doi:10.1016/0014-4886(78)90252-2. PMID 101388. S2CID 37539476.
  31. ↑ Georgopoulos AP, Lurito JT, Petrides M, Schwartz AB, Massey JT (Januarie 1989). "Mental rotation of the neuronal population vector". Science. 243 (4888): 234–236. Bibcode:1989Sci...243..234G. doi:10.1126/science.2911737. PMID 2911737. S2CID 37161168.
  32. ↑ Stanley GB, Li FF, Dan Y (September 1999). "Reconstruction of natural scenes from ensemble responses in the lateral geniculate nucleus". The Journal of Neuroscience. 19 (18): 8036–8042. doi:10.1523/JNEUROSCI.19-18-08036.1999. PMC 6782475. PMID 10479703.
  33. ↑ Wessberg J, Stambaugh CR, Kralik JD, Beck PD, Laubach M, Chapin JK, et al. (November 2000). "Real-time prediction of hand trajectory by ensembles of cortical neurons in primates". Nature. 408 (6810): 361–365. Bibcode:2000Natur.408..361W. doi:10.1038/35042582. PMID 11099043. S2CID 795720.
  34. 1 2 Carmena JM, Lebedev MA, Crist RE, O'Doherty JE, Santucci DM, Dimitrov DF, et al. (November 2003). "Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates". PLOS Biology. 1 (2): E42. doi:10.1371/journal.pbio.0000042. PMC 261882. PMID 14624244.
  35. 1 2 Lebedev MA, Carmena JM, O'Doherty JE, Zacksenhouse M, Henriquez CS, Principe JC, Nicolelis MA (Mei 2005). "Cortical ensemble adaptation to represent velocity of an artificial actuator controlled by a brain-machine interface". The Journal of Neuroscience. 25 (19): 4681–4693. doi:10.1523/JNEUROSCI.4088-04.2005. PMC 6724781. PMID 15888644.
  36. ↑ O'Doherty JE, Lebedev MA, Ifft PJ, Zhuang KZ, Shokur S, Bleuler H, Nicolelis MA (Oktober 2011). "Active tactile exploration using a brain-machine-brain interface". Nature. 479 (7372): 228–231. Bibcode:2011Natur.479..228O. doi:10.1038/nature10489. PMC 3236080. PMID 21976021.
  37. ↑ Serruya MD, Hatsopoulos NG, Paninski L, Fellows MR, Donoghue JP (Maart 2002). "Instant neural control of a movement signal". Nature. 416 (6877): 141–142. Bibcode:2002Natur.416..141S. doi:10.1038/416141a. PMID 11894084. S2CID 4383116.
  38. ↑ Taylor DM, Tillery SI, Schwartz AB (Junie 2002). "Direct cortical control of 3D neuroprosthetic devices". Science. 296 (5574): 1829–1832. Bibcode:2002Sci...296.1829T. CiteSeerX 10.1.1.1027.4335. doi:10.1126/science.1070291. PMID 12052948. S2CID 9402759.
  39. ↑ Pitt team to build on brain-controlled arm Geargiveer 4 Julie 2007 op Wayback Machine, Pittsburgh Tribune Review, 5 September 2006.
  40. ↑ Video op YouTube
  41. ↑ Velliste M, Perel S, Spalding MC, Whitford AS, Schwartz AB (Junie 2008). "Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding". Nature. 453 (7198): 1098–1101. Bibcode:2008Natur.453.1098V. doi:10.1038/nature06996. PMID 18509337. S2CID 4404323.
  42. ↑ Musallam S, Corneil BD, Greger B, Scherberger H, Andersen RA (Julie 2004). "Cognitive control signals for neural prosthetics". Science. 305 (5681): 258–262. Bibcode:2004Sci...305..258M. doi:10.1126/science.1097938. PMID 15247483. S2CID 3112034.
  43. ↑ Santucci DM, Kralik JD, Lebedev MA, Nicolelis MA (September 2005). "Frontal and parietal cortical ensembles predict single-trial muscle activity during reaching movements in primates". The European Journal of Neuroscience. 22 (6): 1529–1540. doi:10.1111/j.1460-9568.2005.04320.x. PMID 16190906. S2CID 31277881.
  44. ↑ Anumanchipalli GK, Chartier J, Chang EF (April 2019). "Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences". Nature. 568 (7753): 493–498. Bibcode:2019Natur.568..493A. doi:10.1038/s41586-019-1119-1. PMC 9714519. PMID 31019317. S2CID 129946122.
  45. ↑ Pandarinath C, Ali YH (April 2019). "Brain implants that let you speak your mind". Nature (in Engels). 568 (7753): 466–467. Bibcode:2019Natur.568..466P. doi:10.1038/d41586-019-01181-y. PMID 31019323.
  46. ↑ Moses DA, Metzger SL, Liu JR, Anumanchipalli GK, Makin JG, Sun PF, et al. (Julie 2021). "Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with Anarthria". The New England Journal of Medicine. 385 (3): 217–227. doi:10.1056/NEJMoa2027540. PMC 8972947. PMID 34260835. S2CID 235907121.
  47. ↑ Belluck, Pam (14 Julie 2021). "Tapping Into the Brain to Help a Paralyzed Man Speak". The New York Times.
  48. ↑ "Using BCI2000 in BCI Research". National Center for Adaptive Neurotechnology. Besoek op 5 Desember 2023.
  49. ↑ Huber D, Petreanu L, Ghitani N, Ranade S, Hromádka T, Mainen Z, Svoboda K (Januarie 2008). "Sparse optical microstimulation in barrel cortex drives learned behaviour in freely moving mice". Nature. 451 (7174): 61–64. Bibcode:2008Natur.451...61H. doi:10.1038/nature06445. PMC 3425380. PMID 18094685.
  50. ↑ Nicolelis MA, Lebedev MA (Julie 2009). "Principles of neural ensemble physiology underlying the operation of brain-machine interfaces". Nature Reviews. Neuroscience. 10 (7): 530–540. doi:10.1038/nrn2653. PMID 19543222. S2CID 9290258.
  51. ↑ Zander TO, Kothe C (April 2011). "Towards passive brain-computer interfaces: applying brain-computer interface technology to human-machine systems in general". Journal of Neural Engineering. 8 (2): 025005. Bibcode:2011JNEng...8b5005Z. doi:10.1088/1741-2560/8/2/025005. PMID 21436512. S2CID 37168897.
  52. ↑ Richardson AG, Ghenbot Y, Liu X, Hao H, Rinehart C, DeLuccia S, et al. (Augustus 2019). "Learning active sensing strategies using a sensory brain-machine interface". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 116 (35): 17509–17514. Bibcode:2019PNAS..11617509R. doi:10.1073/pnas.1909953116. PMC 6717311. PMID 31409713.
  53. ↑ Abdulkader SN, Atia A, Mostafa MS (Julie 2015). "Brain computer interfacing: Applications and challenges". Egyptian Informatics Journal. 16 (2): 213–230. doi:10.1016/j.eij.2015.06.002. ISSN 1110-8665.
  54. ↑ Polikov VS, Tresco PA, Reichert WM (Oktober 2005). "Response of brain tissue to chronically implanted neural electrodes". Journal of Neuroscience Methods. 148 (1): 1–18. doi:10.1016/j.jneumeth.2005.08.015. PMID 16198003. S2CID 11248506.
  55. ↑ "Vision quest". Wired. (September 2002).
  56. ↑ Kotler S. "Vision Quest". Wired (in American English). ISSN 1059-1028. Besoek op 10 November 2021.
  57. ↑ Tuller D (1 November 2004). "Dr. William Dobelle, Artificial Vision Pioneer, Dies at 62". The New York Times.
  58. ↑ Naumann J (2012). Search for Paradise: A Patient's Account of the Artificial Vision Experiment. Xlibris. ISBN 978-1-4797-0920-5.
  59. ↑ nurun.com (28 November 2012). "Mr. Jen Naumann's high-tech paradise lost". thewhig. Thewhig.com. Besoek op 19 Desember 2016.
  60. ↑ Kennedy PR, Bakay RA (Junie 1998). "Restoration of neural output from a paralyzed patient by a direct brain connection". NeuroReport. 9 (8): 1707–1711. doi:10.1097/00001756-199806010-00007. PMID 9665587. S2CID 5681602.
  61. ↑ Hochberg LR, Serruya MD, Friehs GM, Mukand JA, Saleh M, Caplan AH, et al. (Julie 2006). "Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia". Nature. 442 (7099). Gerhard M. Friehs, Jon A. Mukand, Maryam Saleh, Abraham H. Caplan, Almut Branner, David Chen, Richard D. Penn and John P. Donoghue: 164–171. Bibcode:2006Natur.442..164H. doi:10.1038/nature04970. PMID 16838014. S2CID 4347367.
  62. ↑ Martins Iduwe. "Brain Computer Interface". Academia.edu. Besoek op 5 Desember 2023.
  63. ↑ Hochberg LR, Bacher D, Jarosiewicz B, Masse NY, Simeral JD, Vogel J, et al. (Mei 2012). "Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm". Nature. 485 (7398): 372–375. Bibcode:2012Natur.485..372H. doi:10.1038/nature11076. PMC 3640850. PMID 22596161.
  64. ↑ Collinger JL, Wodlinger B, Downey JE, Wang W, Tyler-Kabara EC, Weber DJ, et al. (Februarie 2013). "High-performance neuroprosthetic control by an individual with tetraplegia". Lancet. 381 (9866): 557–564. doi:10.1016/S0140-6736(12)61816-9. PMC 3641862. PMID 23253623.
  65. ↑ Willett FR, Avansino DT, Hochberg LR, Henderson JM, Shenoy KV (Mei 2021). "High-performance brain-to-text communication via handwriting". Nature. 593 (7858): 249–254. Bibcode:2021Natur.593..249W. doi:10.1038/s41586-021-03506-2. PMC 8163299. PMID 33981047.
  66. ↑ Willett FR (2021). "A High-Performance Handwriting BCI". In Guger C, Allison BZ, Gunduz A (reds.). Brain-Computer Interface Research: A State-of-the-Art Summary 10. SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering (in Engels). Cham: Springer International Publishing. pp. 105–109. doi:10.1007/978-3-030-79287-9_11. ISBN 978-3-030-79287-9. S2CID 239736609.
  67. ↑ Moses, David A.; Metzger, Sean L.; Liu, Jessie R.; Anumanchipalli, Gopala K.; Makin, Joseph G.; Sun, Pengfei F.; Chartier, Josh; Dougherty, Maximilian E.; Liu, Patricia M.; Abrams, Gary M.; Tu-Chan, Adelyn; Ganguly, Karunesh; Chang, Edward F. (14 Julie 2021). "Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with Anarthria". New England Journal of Medicine. 385 (3): 217–227. doi:10.1056/NEJMoa2027540. ISSN 0028-4793. PMC 8972947. PMID 34260835.
  68. ↑ Maiseli, Baraka; Abdalla, Abdi T.; Massawe, Libe V.; Mbise, Mercy; Mkocha, Khadija; Nassor, Nassor Ally; Ismail, Moses; Michael, James; Kimambo, Samwel (4 Augustus 2023). "Brain–computer interface: trend, challenges, and threats". Brain Informatics. 10 (1): 20. doi:10.1186/s40708-023-00199-3. ISSN 2198-4026. PMC 10403483. PMID 37540385.
  69. ↑ Matsiko, Amos (21 Augustus 2024). "Bilingual speech neuroprosthesis". Science Robotics. 9 (93): eads4122. doi:10.1126/scirobotics.ads4122.
  70. ↑ Silva, Alexander B.; Liu, Jessie R.; Metzger, Sean L.; Bhaya-Grossman, Ilina; Dougherty, Maximilian E.; Seaton, Margaret P.; Littlejohn, Kaylo T.; Tu-Chan, Adelyn; Ganguly, Karunesh; Moses, David A.; Chang, Edward F. (Augustus 2024). "A bilingual speech neuroprosthesis driven by cortical articulatory representations shared between languages". Nature Biomedical Engineering (in Engels). 8 (8): 977–991. doi:10.1038/s41551-024-01207-5. ISSN 2157-846X. PMC 11554235. PMID 38769157.
  71. ↑ "Bilingual AI brain implant helps stroke survivor communicate in Spanish and English". NBC News (in Engels). 28 Mei 2024. Besoek op 23 Junie 2025.
  72. ↑ Pandarinath C, Bensmaia SJ (September 2021). "The science and engineering behind sensitized brain-controlled bionic hands". Physiological Reviews. 102 (2): 551–604. doi:10.1152/physrev.00034.2020. PMC 8742729. PMID 34541898. S2CID 237574228.
  73. ↑ Willett, Francis R.; Kunz, Erin M.; Fan, Chaofei; Avansino, Donald T.; Wilson, Guy H.; Choi, Eun Young; Kamdar, Foram; Glasser, Matthew F.; Hochberg, Leigh R.; Druckmann, Shaul; Shenoy, Krishna V.; Henderson, Jaimie M. (23 Augustus 2023). "A high-performance speech neuroprosthesis". Nature (in Engels). 620 (7976): 1031–1036. Bibcode:2023Natur.620.1031W. doi:10.1038/s41586-023-06377-x. ISSN 1476-4687. PMC 10468393. PMID 37612500.
  74. ↑ Metzger, Sean L.; Littlejohn, Kaylo T.; Silva, Alexander B.; Moses, David A.; Seaton, Margaret P.; Wang, Ran; Dougherty, Maximilian E.; Liu, Jessie R.; Wu, Peter; Berger, Michael A.; Zhuravleva, Inga; Tu-Chan, Adelyn; Ganguly, Karunesh; Anumanchipalli, Gopala K.; Chang, Edward F. (23 Augustus 2023). "A high-performance neuroprosthesis for speech decoding and avatar control". Nature (in Engels). 620 (7976): 1037–1046. Bibcode:2023Natur.620.1037M. doi:10.1038/s41586-023-06443-4. ISSN 1476-4687. PMC 10826467. PMID 37612505. S2CID 261098775.
  75. ↑ Naddaf, Miryam (23 Augustus 2023). "Brain-reading devices allow paralysed people to talk using their thoughts". Nature (in Engels). 620 (7976): 930–931. Bibcode:2023Natur.620..930N. doi:10.1038/d41586-023-02682-7. PMID 37612493. S2CID 261099321.
  76. ↑ Zhang M, Tang Z, Liu X, Van der Spiegel J (April 2020). "Electronic neural interfaces". Nature Electronics (in Engels). 3 (4): 191–200. doi:10.1038/s41928-020-0390-3. ISSN 2520-1131. S2CID 216508360.
  77. ↑ Hodgkin AL, Huxley AF (Augustus 1952). "A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve". The Journal of Physiology. 117 (4): 500–544. doi:10.1113/jphysiol.1952.sp004764. PMC 1392413. PMID 12991237.
  78. 1 2 Obien ME, Deligkaris K, Bullmann T, Bakkum DJ, Frey U (2015). "Revealing neuronal function through microelectrode array recordings". Frontiers in Neuroscience. 8: 423. doi:10.3389/fnins.2014.00423. PMC 4285113. PMID 25610364.
  79. 1 2 Harrison RR (Julie 2008). "The Design of Integrated Circuits to Observe Brain Activity". Proceedings of the IEEE. 96 (7): 1203–1216. doi:10.1109/JPROC.2008.922581. ISSN 1558-2256. S2CID 7020369.
  80. ↑ Haci D, Liu Y, Ghoreishizadeh SS, Constandinou TG (Februarie 2020). "Key Considerations for Power Management in Active Implantable Medical Devices". 2020 IEEE 11th Latin American Symposium on Circuits & Systems (LASCAS). pp. 1–4. doi:10.1109/LASCAS45839.2020.9069004. ISBN 978-1-7281-3427-7. S2CID 215817530.
  81. ↑ Downey JE, Schwed N, Chase SM, Schwartz AB, Collinger JL (Augustus 2018). "Intracortical recording stability in human brain-computer interface users". Journal of Neural Engineering. 15 (4): 046016. Bibcode:2018JNEng..15d6016D. doi:10.1088/1741-2552/aab7a0. PMID 29553484. S2CID 3961913.
  82. ↑ Szostak KM, Grand L, Constandinou TG (2017). "Neural Interfaces for Intracortical Recording: Requirements, Fabrication Methods, and Characteristics". Frontiers in Neuroscience. 11: 665. doi:10.3389/fnins.2017.00665. PMC 5725438. PMID 29270103.
  83. 1 2 Saxena T, Karumbaiah L, Gaupp EA, Patkar R, Patil K, Betancur M, et al. (Julie 2013). "The impact of chronic blood-brain barrier breach on intracortical electrode function". Biomaterials. 34 (20): 4703–4713. doi:10.1016/j.biomaterials.2013.03.007. PMID 23562053.
  84. ↑ Nolta NF, Christensen MB, Crane PD, Skousen JL, Tresco PA (1 Junie 2015). "BBB leakage, astrogliosis, and tissue loss correlate with silicon microelectrode array recording performance". Biomaterials. 53: 753–762. doi:10.1016/j.biomaterials.2015.02.081. PMID 25890770.
  85. ↑ Robinson JT, Pohlmeyer E, Gather MC, Kemere C, Kitching JE, Malliaras GG, et al. (November 2019). "Developing Next-generation Brain Sensing Technologies - A Review". IEEE Sensors Journal. 19 (22): 10163–10175. doi:10.1109/JSEN.2019.2931159. PMC 7047830. PMID 32116472.
  86. ↑ Luan L, Wei X, Zhao Z, Siegel JJ, Potnis O, Tuppen CA, et al. (Februarie 2017). "Ultraflexible nanoelectronic probes form reliable, glial scar-free neural integration". Science Advances. 3 (2): e1601966. Bibcode:2017SciA....3E1966L. doi:10.1126/sciadv.1601966. PMC 5310823. PMID 28246640.
  87. ↑ Frank JA, Antonini MJ, Anikeeva P (September 2019). "Next-generation interfaces for studying neural function". Nature Biotechnology. 37 (9): 1013–1023. doi:10.1038/s41587-019-0198-8. PMC 7243676. PMID 31406326.
  88. 1 2 Hong G, Viveros RD, Zwang TJ, Yang X, Lieber CM (Julie 2018). "Tissue-like Neural Probes for Understanding and Modulating the Brain". Biochemistry. 57 (27): 3995–4004. doi:10.1021/acs.biochem.8b00122. PMC 6039269. PMID 29529359.
  89. ↑ Viveros RD, Zhou T, Hong G, Fu TM, Lin HG, Lieber CM (Junie 2019). "Advanced One- and Two-Dimensional Mesh Designs for Injectable Electronics". Nano Letters. 19 (6): 4180–4187. Bibcode:2019NanoL..19.4180V. doi:10.1021/acs.nanolett.9b01727. PMC 6565464. PMID 31075202.
  90. ↑ Gulati T, Won SJ, Ramanathan DS, Wong CC, Bodepudi A, Swanson RA, Ganguly K (Junie 2015). "Robust neuroprosthetic control from the stroke perilesional cortex". The Journal of Neuroscience. 35 (22): 8653–8661. doi:10.1523/JNEUROSCI.5007-14.2015. PMC 6605327. PMID 26041930.
  91. ↑ Soldozy S, Young S, Kumar JS, Capek S, Felbaum DR, Jean WC, et al. (Julie 2020). "A systematic review of endovascular stent-electrode arrays, a minimally invasive approach to brain-machine interfaces". Neurosurgical Focus (in American English). 49 (1): E3. doi:10.3171/2020.4.FOCUS20186. PMID 32610291. S2CID 220308983.
  92. 1 2 Opie N (2021). "The StentrodeTM Neural Interface System". In Guger C, Allison BZ, Tangermann M (reds.). Brain-Computer Interface Research. SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering. Cham: Springer International Publishing. pp. 127–132. doi:10.1007/978-3-030-60460-8_13. ISBN 978-3-030-60460-8. S2CID 234102889.
  93. ↑ Teleb MS, Cziep ME, Lazzaro MA, Gheith A, Asif K, Remler B, Zaidat OO (Mei 2014). "Idiopathic Intracranial Hypertension. A Systematic Analysis of Transverse Sinus Stenting". Interventional Neurology. 2 (3): 132–143. doi:10.1159/000357503. PMC 4080637. PMID 24999351.
  94. ↑ Bryson S (5 November 2020). "Stentrode Device Allows Computer Control by ALS Patients with Partial Upper Limb Paralysis". ALS News Today. Geargiveer vanaf die oorspronklike op 24 Mei 2022. Besoek op 14 November 2025.
  95. ↑ Lanese, Nicoletta (12 Januarie 2023). "New 'thought-controlled' device reads brain activity through the jugular". livescience.com (in Engels). Geargiveer vanaf die oorspronklike op 16 Februarie 2023. Besoek op 16 Februarie 2023.
  96. ↑ Mitchell, Peter; Lee, Sarah C. M.; Yoo, Peter E.; Morokoff, Andrew; Sharma, Rahul P.; Williams, Daryl L.; MacIsaac, Christopher; Howard, Mark E.; Irving, Lou; Vrljic, Ivan; Williams, Cameron; Bush, Steven; Balabanski, Anna H.; Drummond, Katharine J.; Desmond, Patricia; Weber, Douglas; Denison, Timothy; Mathers, Susan; O'Brien, Terence J.; Mocco, J.; Grayden, David B.; Liebeskind, David S.; Opie, Nicholas L.; Oxley, Thomas J.; Campbell, Bruce C. V. (9 Januarie 2023). "Assessment of Safety of a Fully Implanted Endovascular Brain-Computer Interface for Severe Paralysis in 4 Patients: The Stentrode With Thought-Controlled Digital Switch (SWITCH) Study". JAMA Neurology. 80 (3): 270–278. doi:10.1001/jamaneurol.2022.4847. ISSN 2168-6149. PMC 9857731. PMID 36622685. S2CID 255545643.
  97. ↑ Serruya M, Donoghue J (2004). "Chapter III: Design Principles of a Neuromotor Prosthetic Device" (PDF). In Horch KW, Dhillon GS (reds.). Neuroprosthetics: Theory and Practice. Imperial College Press. pp. 1158–1196. doi:10.1142/9789812561763_0040. Geargiveer vanaf die oorspronklike (PDF) op 4 April 2005.
  98. ↑ "Teenager moves video icons just by imagination". Press release. Washington University in St Louis. 9 Oktober 2006. Geargiveer vanaf die oorspronklike op 3 Januarie 2010. Besoek op 14 November 2025.
  99. ↑ Hierdie elektrodes is nie in die pasiënt ingeplant met die doel om 'n BRK te ontwikkel nie. Die pasiënt het ernstige epilepsie gehad en die elektrodes is tydelik ingeplant om sy dokters te help om aanvalsfokusse te lokaliseer; die BRK-navorsers het eenvoudig hiervan voordeel getrek.
  100. ↑ Schalk G, Miller KJ, Anderson NR, Wilson JA, Smyth MD, Ojemann JG, et al. (Maart 2008). "Two-dimensional movement control using electrocorticographic signals in humans". Journal of Neural Engineering. 5 (1): 75–84. Bibcode:2008JNEng...5...75S. doi:10.1088/1741-2560/5/1/008. PMC 2744037. PMID 18310813.
  101. ↑ Nicolas-Alonso LF, Gomez-Gil J (31 Januarie 2012). "Brain computer interfaces, a review". Sensors. 12 (2): 1211–1279. Bibcode:2012Senso..12.1211N. doi:10.3390/s120201211. PMC 3304110. PMID 22438708.
  102. ↑ Yanagisawa T (2011). "Electrocorticographic Control of Prosthetic Arm in Paralyzed Patients". American Neurological Association. Vol. 71, no. 3. pp. 353–361. doi:10.1002/ana.22613. ECoG- Based BCI has advantage in signal and durability that are absolutely necessary for clinical application
  103. ↑ Pei X (2011). "Decoding Vowels and Consonants in Spoken and Imagined Words Using Electrocorticographic Signals in Humans". PMID 21750369. Justin Williams, 'n biomediese ingenieur aan die universiteit, het die EEG-inplantaat reeds omskep in 'n mikrotoestel wat met minimale moeite geïnstalleer kan word. Dit is al vir 'n lang tydperk op diere getoets – die mikro-EEG bly in plek en lyk nie of dit die immuunstelsel negatief beïnvloed nie.=J Neural Eng 046028th ser. 8.4
  104. ↑ Makin JG, Moses DA, Chang EF (2021). "Speech Decoding as Machine Translation". In Guger C, Allison BZ, Gunduz A (reds.). Brain-Computer Interface Research. SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering (in Engels). Cham: Springer International Publishing. pp. 23–33. doi:10.1007/978-3-030-79287-9_3. ISBN 978-3-030-79287-9. S2CID 239756345.
  105. ↑ Makin JG, Moses DA, Chang EF (April 2020). "Machine translation of cortical activity to text with an encoder-decoder framework". Nature Neuroscience. 23 (4): 575–582. doi:10.1038/s41593-020-0608-8. PMC 10560395. PMID 32231340. S2CID 214704481.
  106. ↑ Gallegos-Ayala G, Furdea A, Takano K, Ruf CA, Flor H, Birbaumer N (Mei 2014). "Brain communication in a completely locked-in patient using bedside near-infrared spectroscopy". Neurology. 82 (21): 1930–1932. doi:10.1212/WNL.0000000000000449. PMC 4049706. PMID 24789862.
  107. ↑ Vidal 1977
  108. ↑ Bozinovska et al. 1988, 1990
  109. ↑ Bozinovski et al. 1988
  110. ↑ Farwell and Donchin, 1988
  111. ↑ Winters, Jeffrey (Mei 2003). "Communicating by Brain Waves". Psychology Today.
  112. ↑ Adrijan Bozinovski "CNV flip-flop as a brain-computer interface paradigm" In J. Kern, S. Tonkovic, et al. (Eds) Proc 7th Conference of the Croatian Association of Medical Informatics, bl. 149-154, Rijeka, 2005
  113. ↑ (2009) "Anticipatory brain potentials in a Brain-Robot Interface paradigm" in 2009 4th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering.: 451–454, IEEE. doi:10.1109/ner.2009.5109330.
  114. ↑ Božinovski, Adrijan; Tonković, Stanko; Išgum, Velimir; Božinovska, Liljana (2011). "Robot Control Using Anticipatory Brain Potentials". Automatika (in Engels). 52 (1): 20–30. doi:10.1080/00051144.2011.11828400. S2CID 33223634.
  115. ↑ Bozinovski, Stevo; Bozinovski, Adrijan (2015). "Mental States, EEG Manifestations, and Mentally Emulated Digital Circuits for Brain-Robot Interaction". IEEE Transactions on Autonomous Mental Development. 7 (1). Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE): 39–51. Bibcode:2015ITAMD...7...39B. doi:10.1109/tamd.2014.2387271. ISSN 1943-0604. S2CID 21464338.
  116. ↑ Yuan H, Liu T, Szarkowski R, Rios C, Ashe J, He B (Februarie 2010). "Negative covariation between task-related responses in alpha/beta-band activity and BOLD in human sensorimotor cortex: an EEG and fMRI study of motor imagery and movements". NeuroImage. 49 (3): 2596–2606. doi:10.1016/j.neuroimage.2009.10.028. PMC 2818527. PMID 19850134.
  117. ↑ Doud AJ, Lucas JP, Pisansky MT, He B (2011). Gribble PL (red.). "Continuous three-dimensional control of a virtual helicopter using a motor imagery based brain-computer interface". PLOS ONE. 6 (10) e26322. Bibcode:2011PLoSO...626322D. doi:10.1371/journal.pone.0026322. PMC 3202533. PMID 22046274.
  118. ↑ "Thought-guided helicopter takes off". BBC News. 5 Junie 2013. Besoek op 5 Junie 2013.
  119. ↑ Qin L, Ding L, He B (September 2004). "Motor imagery classification by means of source analysis for brain-computer interface applications". Journal of Neural Engineering. 1 (3): 135–141. Bibcode:2004JNEng...1..135Q. doi:10.1088/1741-2560/1/3/002. PMC 1945182. PMID 15876632.
  120. ↑ Höhne J, Holz E, Staiger-Sälzer P, Klaus-Robert Müller (2014). "Motor imagery for severely motor-impaired patients: evidence for brain-computer interfacing as superior control solution". PLOS ONE. 9 (8) e104854. Bibcode:2014PLoSO...9j4854H. doi:10.1371/journal.pone.0104854. PMC 4146550. PMID 25162231. {{cite journal}}: Text "Müller KR, Kübler A, Tangermann M" ignored (hulp); Vancouver style error: name in name 4 (hulp)
  121. ↑ Bird JJ, Faria DR, Manso LJ, Ekárt A, Buckingham CD (13 Maart 2019). "A Deep Evolutionary Approach to Bioinspired Classifier Optimisation for Brain-Machine Interaction". Complexity. 2019 4316548. Hindawi Limited: 1–14. arXiv:1908.04784. doi:10.1155/2019/4316548. ISSN 1076-2787.
  122. ↑ Mansour S, Ang KK, Nair KP, Phua KS, Arvaneh M (Januarie 2022). "Efficacy of Brain-Computer Interface and the Impact of Its Design Characteristics on Poststroke Upper-limb Rehabilitation: A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials". Clinical EEG and Neuroscience. 53 (1): 79–90. doi:10.1177/15500594211009065. PMC 8619716. PMID 33913351. S2CID 233446181.
  123. ↑ Baniqued PD, Stanyer EC, Awais M, Alazmani A, Jackson AE, Mon-Williams MA, et al. (Januarie 2021). "Brain-computer interface robotics for hand rehabilitation after stroke: a systematic review". Journal of Neuroengineering and Rehabilitation. 18 (1) 15. doi:10.1186/s12984-021-00820-8. PMC 7825186. PMID 33485365.
  124. ↑ Taheri BA, Knight RT, Smith RL (Mei 1994). "A dry electrode for EEG recording". Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 90 (5): 376–383. doi:10.1016/0013-4694(94)90053-1. PMID 7514984.
  125. ↑ Active Micromachined Scalp Electrode Array for Eeg Signal Recording, Alizadeh-Taheri B, PHD Thesis, 1994, 82
  126. ↑ Hockenberry, John (Augustus 2001). "The Next Brainiacs". Wired. Vol. 9, no. 8.
Ontsluit van "https://af.wikipedia.org/w/index.php?title=Brein-rekenaar-koppelvlak&oldid=2894009"