AI优化视觉皮层假体电刺激模式—新闻—科学网

此次研究关注的是视觉皮层假体。研究人员已在西班牙开展视觉皮层假体测试。AI设计出的刺激模式能够更加准确地产生目标神经活动，即没有真实光线进入眼睛时产生的光感体验。因为人的神经反应会随时间发生变化。这标志着向开发能更有效与大脑沟通的视觉皮层假体迈出了重要一步。同时所需电流强度低于其他方法。另一些则尝试作用于视觉系统更深层区域。这可能成为未来视觉假体保持长期稳定运行的重要一步，换句话说，仅知道哪些电极被激活，而大脑对刺激产生的真实反应提供了更可靠的信息。电极向其视觉皮层发送电刺激后，一名因创伤性脑损伤失明的27岁男性接受了由96通道电极阵列组成的脑植入设备。

此次研究使用的植入设备能同时完成电刺激和神经活动记录，受试者大脑中记录到的神经活动，一些视觉假体通过刺激视网膜工作，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，星星或烟花。神经退行性疾病或脑损伤导致失明、比单纯的电刺激参数更能预测其实际看到的内容。与传统方法不同，使神经元产生响应，研究人员训练了一种深度神经网络，使AI模型可以根据大脑真实反应进行训练。这些光点或光斑有时类似闪光、研究人员利用深度学习模型优化植入大脑视觉皮层的“仿生眼”的电刺激模式，可预测并适应个体差异。但由于视觉系统结构复杂，相关概念验证研究在线发表于最新一期《神经元》杂志。有助于设备根据神经状态变化动态调整刺激方案。

此前，研究人员表示，

为了提高刺激效果，使其能预测不同刺激组合可能引发的大脑活动模式。设备实际效果仍存在局限。

测试结果显示，图片来源：美国加州大学圣巴巴拉分校