該算法已用于對患者前臂肌肉進行電刺激，從而恢復肢體運動功能。
通過腦機接口可以提高慢性癱瘓患者的生活質(zhì)量。腦機接口可以將控制運動的中樞神經(jīng)系統(tǒng)電路與輔助設(shè)備(如計算機光標或機器人設(shè)備)連接起來。最近，腦機接口(BCI)被用于繞過脊髓損傷，通過肌肉刺激直接恢復癱瘓肢體的功能。雖然這種方法有很好的前景，但在實際應(yīng)用中仍然面臨一些障礙，如準確快速的響應(yīng)、提供多種功能以及根據(jù)需要進行有效的日常重新校準。
俄亥俄州巴特爾紀念研究所的邁克爾施韋默和他的同事花了兩年時間收集四肢癱瘓患者在進行“想象的”手臂和手運動時的皮層活動記錄。他們將微電極陣列植入患者的運動皮層，通過侵入的方式長期收集患者大腦活動的信息。這些微電極以高時空分辨率直接采樣神經(jīng)元活動。根據(jù)這個大數(shù)據(jù)集，他們利用深度學習的方法開發(fā)了一個腦機接口解碼器，可以準確、快速、持久地運行，學習新功能——，基本不需要再訓練。在最近于《自然—醫(yī)學》在線發(fā)表的一份報告中，研究人員表示，該解碼器可用于控制電刺激設(shè)備，并實時恢復癱瘓的前臂運動。
他們指出，盡管示例患者可以讓解碼器抓取和操縱對象，但這種方法是否適合其他患者，是否能夠支持更長期的實際應(yīng)用，還有待進一步驗證。他們說，未來的研究應(yīng)該調(diào)查是否可以從實際應(yīng)用中產(chǎn)生的訓練數(shù)據(jù)中產(chǎn)生具有類似功能的解碼器，而不是在受控的實驗室條件下獲得的訓練數(shù)據(jù)。
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