文献

J-GLOBAL ID：201702260711814497   整理番号：17A1721550

脳-マシンインタフェイス制御アルゴリズム【Powered by NICT】

Brain-Machine Interface Control Algorithms

著者 (1件)： Shanechi Maryam M. (Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 25  号： 10  ページ： 1725-1734  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運動脳-マシンインタフェイス(BMI)は,被験者がそれらの神経活動を調節することにより外部装置を制御することを可能にする。BMI神経活動を記録し,被験者の意図した運動を推定するための数学的アルゴリズムを用いて,外部装置を駆動し,被験者に発生した動きの視覚フィードバックを提供した。BMIシステムの重要な要素は,制御アルゴリズム,復号器と呼ばれる。非ヒト霊長類およびヒトにおける熟達した制御をもたらす近年BMI復号器の設計における重要な進歩がなされた。本レビュー論文では,BMI分野で開発された復号化アルゴリズムを考察し,閉ループ制御アイデアで情報であるという最近の設計に特に焦点を当てた。運動BMIは閉ループ制御システムとしてモデル化できる,コントローラは,脳,植物である人工,フィードバックはバイオフィードバックであり,制御コマンドは神経活動である。さらに,他の閉ループシステムと比較して,BMIは種々のユニークな特性を有している。神経活動は,雑音と確率的であり,しばしばスパイク列の配列から構成されている。運動の神経表現は非定常であり,時間とともに変化する,例えば学習の結果としてできた。はこれらの独特の特性を考慮した最近の復号器設計をレビューした。BMI設計のための制御理論的フレームワークを工夫し,次世代BMI制御アルゴリズムを開発するのに制御理論,統計的推論,及び神経科学の界面に存在する機会を検討した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 制御理論 ,  ヒト ,  フィードバック制御 ,  統計的推定 ,  *アルゴリズム ,  復号化 ,  モデリング ,  神経科学 ,  復号器 ,  雑音 ,  バイオフィードバック
準シソーラス用語： 神経 ,  神経活動 ,  被験者 ,  *制御アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳 ,  マシン ,  インタフェイス ,  制御アルゴリズム