Sensors and decoding for intracortical brain computer interfaces.
Sensors and decoding for intracortical brain computer interfaces.
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DOI：
10.1146/annurev-bioeng-071910-124640
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发表时间：
2013
影响因子：
9.7
通讯作者：
Hochberg LR
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Homer ML;Nurmikko AV;Donoghue JP;Hochberg LR
皮质内脑计算机接口（iBCIs）正在开发中，使人们能够直接从其神经活动驱动输出设备，例如计算机光标。该技术的目标之一是帮助严重瘫痪或肢体丧失的人。 iBCI 的关键要素是记录神经信号的植入传感器和根据这些信号解码用户预期运动的软件。在这里，我们重点关注这两个领域的最新进展，特别关注 iBCI 研究界已经或可能很快采用的贡献。我们讨论这些创新如何提高技术的能力、准确性和寿命，这些都是扩大未来可能的临床应用范围的重要步骤。
Intracortical brain computer interfaces (iBCIs) are being developed to enable a person to drive an output device, such as a computer cursor, directly from their neural activity. One goal of the technology is to help people with severe paralysis or limb loss. Key elements of an iBCI are the implanted sensor that records the neural signals and the software which decodes the user’s intended movement from those signals. Here, we focus on recent advances in these two areas, with special attention being placed on contributions that are or may soon be adopted by the iBCI research community. We discuss how these innovations increase the technology’s capability, accuracy, and longevity, all important steps that are expanding the range of possible future clinical applications.
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DOI：
10.1111/j.1460-9568.2009.07067.x
发表时间：
2010-01
期刊：
The European journal of neuroscience
影响因子：
--
作者：
Dushanova J;Donoghue J
通讯作者：
Donoghue J
影响因子：
64.8
作者：
Ethier, C.;Oby, E. R.;Bauman, M. J.;Miller, L. E.
通讯作者：
Miller, L. E.
影响因子：
4
作者：
Chestek CA;Gilja V;Nuyujukian P;Foster JD;Fan JM;Kaufman MT;Churchland MM;Rivera-Alvidrez Z;Cunningham JP;Ryu SI;Shenoy KV
通讯作者：
Shenoy KV
偏差，最佳线性估计以及基于峰值的大脑计算机界面算法的开环模拟与闭环性能之间的差异。
DOI：
10.1016/j.neunet.2009.05.005
发表时间：
2009-11
期刊：
Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
影响因子：
--
作者：
Chase SM;Schwartz AB;Kass RE
通讯作者：
Kass RE
细胞外田地和电流的起源-EEG，ECOG，LFP和尖峰。
DOI：
10.1038/nrn3241
发表时间：
2012-05-18
期刊：
Nature reviews. Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Buzsáki G;Anastassiou CA;Koch C
通讯作者：
Koch C