Syfte. Hjärndatorgränssnitt (BCI) är en lovande teknik för att återställa motorisk förmåga till förlamade patienter. Spiking-baserade BCIs har framgångsrikt använts i kliniska prövningar för att kontrollera multi-grad av frihet robotic enheter. Nuvarande implementationer av dessa enheter kräver en lång spetssortering steg, vilket är ett hinder för att flytta denna teknik från labbet till kliniken. Ett praktiskt alternativ är att undvika spiksortering, behandla alla tröskelpassager av spänningsvågform på en elektrod som kommer från en putativ neuron. Det är dock inte känt hur mycket avkodningsinformation som kan gå förlorad genom att ignorera spetsidentitet. Närma er. Vi presenterar en fullständig analys av effekterna av spiksorteringssystem på avkodningens prestanda. Specifikt jämför vi hur väl två vanliga dekodrar, den optimala linjära estimatorn och Kalman-filtret, rekonstruerar armrörelserna hos icke-mänskliga primater som utför nå uppgifter, när de tar emot inmatning från olika sorteringsscheman. De system vi testade inkluderade: använda tröskel korsningar utan spik-sortering, expert-sortering kassera buller, expert-sortering, inklusive buller som om det vore en annan neuron, och automatisk spik-sortering med hjälp av waveform funktioner. Vi avkodade också från en gemensam statistisk modell för vågformerna och stämkurvorna, vilket inte innebär ett explicit spiksorterande steg. Huvudresultat. Kassera de tröskelpassager som inte kan tilldelas neuroner degraderar avkodningen: inga spikar ska kasseras. Avkodning baserad på spiksorterade enheter överträffar avkodning baserad på elektroder spänningskorsningar: spik-sortering är användbart. De fyra vågformsbaserade spiksorteringsmetoder som testas här ger liknande avkodningseffektivitet: en snabb och enkel metod är konkurrenskraftig. Decoding med hjälp av den gemensamma vågform och stämmodell visar löfte men är inte konsekvent överlägsen. Väsentlighet. Våra resultat indikerar att enkla automatiserade spiksortering utför såväl som de mer beräknande eller manuellt intensiva metoder som används här. Även grundläggande spiksortering tillför värde till lågtröskelvågform-korsning metoder som ofta används i BCI avkodning.
REF avkodad motor intention från tröskelkorsning räknas och spik amplitud vågform funktionen.
To sort or not to sort: the impact of spike-sorting on neural decoding performance.
{'venue': 'Journal of neural engineering', 'journal': 'Journal of neural engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}