BrainGate: Robust Neural Decoding for Veterans with ALS

皮质内智能脑-计算机接口系统(IBCI)旨在更好地恢复通信、移动性、智能和智能 独立归因于退伍军人和其他患有瘫痪疾病的人，如肌萎缩侧索硬化症。 肌萎缩侧索硬化症(ALS)，中风，脊髓损伤。在ALS的晚期，行动不便是最严重的进行性疾病。 伴随而来的是语言能力的丧失，导致四肢瘫痪和构音障碍，也就是闭锁的语言综合征。 虽然辅助语音和增强语音通信(AAC)等设备可以部分解决这一问题，但这些设备并不能解决这一问题。 设备将变得不那么有用，最终也会失败，因为电机功率继续下降。与此形成对比的是，iBCI。 可以直接从大脑皮层记录与预期运动相关的神经活动。在这种更新中。 在申请过程中，我们将在取得巨大进展的基础上，提出进一步扩大规模的建议。 中国调查研究中心BrainGate神经网络接口系统的开发正朝着为退伍军人提供服务的方向发展。 直观、始终可用的无线点击式控制计算机、平板电脑、软件或其他任何软件- 基于通信技术的信息系统。 -- 在这项拟议的研究中，我们将不会在联合国退伍军人管理局招募两名退伍军人或其他患有ALS的人。 医疗保健中心将继续参与正在进行的BrainGate试验和临床试验。这是在两个试验4x4x1.5的安置完成后完成的。 嗯，96岁的黑石州(犹他州)的一名参与者表示，他们将在占主导地位的大脑运动皮质中记录下这些阵列。 每周参与两到三次录音会议，在他们居住的地方。在他们的研究中，这将是他们的未来。 此外，为了对参与全球多站点的BrainGate试验的其他参与者发挥杠杆作用，他们将专注于一年多的时间或更长时间的合作。 每一位与会者都致力于改进的、健壮的和神经网络解码器的技术开发。作为第一个目标，我们将不会扩展。 通过开发一种新型的关系型数据解码器，提高了神经网络控制的稳定性，并提高了灵活性。 适应性、灵活性和容忍度。这一点将通过更多地使用歧视性语言来促进，而不是使用语言。 生成式译码的方法是，它侧重于对数据的概率和分布模型进行建模(低)。 维度)任意性状态和输出是基于(高维度)神经信号的。但这一策略并不适用。 依赖于一个基本的假设，即从余弦调谐到端点的速度、速度和速度，允许实现灵活、非？ 线性运动映射可以跨越不同的预期运动，而效应器可以提高对噪声的容忍度。 第二个目标是，我们将继续开发新的网络战略，以快速校准网络，并不断更新网络。 解码器。我们全新的控制方法学将使我们能够直接过渡到闭环控制系统，并允许我们进行校准。 功能强大的神经网络解码器在激活系统后约1分钟内即可完成。我们还将继续实施新的功能。 策略是通过不断更新解码器来不断维护预期的方向和点击解码的结果。 在每一次成功的目标选择之后，都是朝着实现嵌入式和神经假体的未来设计目标迈出了非常有用的一步。 系统既实用又实用，独立使用了一个IBCI。在这两个目标中，解码器的性能将无法与之相比。 目前最先进的技术水平正在接近于对BCI的控制。最后，我们将继续发展一个新的闭环监管机构。 系统能够检测空闲状态，并自动在所需的空闲效应器和触发状态之间切换。 解码器需要重新校准。在这些创新中，我们与世界上第一个使用高带宽无线网络和神经网络的公司合作。 在人类的iBCI中，信号和发射器的作用将导致建立一个高度自治、高度自我调节的智能系统，并帮助人们恢复健康。 独立性是通过减少对身体健全的照顾者的过度依赖来吸引用户的。这两种方式的完美结合。 创新，经过严格的测试，由一支经验丰富的团队和一支由20名临床医生组成的紧密合作的团队组成。 神经科学家、专家和技术工程师将从目前的IBCI智能系统转向使其独立、独立。 直观，支持IBCI的退伍军人与ALS患者进行沟通。

Intracortical Brain-­Computer Interfaces (iBCIs) aim to restore communication, mobility, and  independence to Veterans and others with paralyzing disorders such as amyotrophic lateral sclerosis  (ALS), stroke, or spinal cord injury. In the late stages of ALS, the progressive loss of mobility is  accompanied by a loss of speech, resulting in tetraplegia and anarthria, or locked-­in syndrome.    Though assistive and augmentative communication (AAC) devices partially address this problem, such  devices become less useful and eventually fail as motor power continues to decline. In contrast, iBCIs  can record the neural activity associated with intended movement directly from cortex. In this renewal  Merit Review application, we propose to expand upon the tremendous progress made in the  development of the investigational BrainGate Neural Interface system toward providing Veterans with  intuitive, always-­available, wireless point-­and-­click control over a computer, tablet, or any other software-­ based communication system.     In the proposed research, we will recruit two Veterans or other people with ALS at the Providence VA  Medical Center to participate in the ongoing BrainGate pilot clinical trial. After placement of two 4x4x1.5  mm, 96-­electrdode Blackrock (Utah) recording arrays in the dominant motor cortex, participants will  engage in two or three recording sessions per week, in their place of residence. The research, which will  also leverage other participants in the multi-­site BrainGate trial, will focus over a year or more with  each participant on the development of improved, robust neural decoders. As a first aim, we will extend  the stability of neural control by developing a new class of relational decoders with improved flexibility,  adaptability, and noise tolerance. This will be facilitated by the use of a discriminative rather than  generative decoding approach that focuses on modeling the probability distribution of the (low-­ dimensional) volitional state outputs based on (high-­dimensional) neural signals. This strategy does not  rely upon an underlying assumption of cosine tuning to endpoint velocity, and allows for flexible, non-­ linear mapping across different intended movements and effectors with increased tolerance to noise. In  the second aim, we will develop new strategies to rapidly calibrate and continuously update neural  decoders. Our new methodology will allow us to transition directly to closed loop control and to calibrate  functional neural decoders within ~1 minute of activating the system. We will also implement new  strategies to maintain continuously both intended direction and click decoding by updating the decoder  after every successful target selection, a useful step toward the design of embedded neuroprosthetic  systems and practical, independent use of an iBCI. In both of these aims, decoders will be compared to  the current state of the art approaches for BCI control. Finally, we will develop a closed loop supervisor  system capable of detecting idle states, automatically switching between desired effectors and triggering  decoder recalibration. These innovations, together with the first use of a high-­bandwidth wireless neural  signal transmitter in human iBCIs, will result in an autonomous, self-­regulating system, helping to restore  independence to users by reducing the reliance on an able-­bodied caregiver. The combination of these  innovations, rigorously tested by a highly experienced and tightly collaborative team of clinicians,  neuroscientists, and engineers, will translate the current iBCI system toward enabling independent,  intuitive, iBCI-­enabled communication by Veterans with ALS.