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原標題：突破復雜控制：自適應腦機接口實時神經反饋優化
關鍵字：解碼器,范式,侵權,標簽,神經
文章來源：人工智能學家
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內容摘要：

腦機接口（BCI）技術在醫療和輔助設備領域展現出巨大潛力，但其在日常生活中的應用仍然面臨多重挑戰。這些挑戰主要集中在BCI解碼器的訓練上，傳統的解碼器訓練依賴于監督學習，需要明確的標簽數據，這往往要求用戶在受控環境中進行特定的動作。然而，這種訓練方式存在幾個顯著問題，如訓練集與測試集之間的腦信號差異、訓練環境與日常生活環境的差異，以及解碼器性能隨時間波動帶來的更新需求。為了解決這些問題，研究人員開發了多種策略來減少解碼器的訓練時間或更新頻率，如遷移學習和無監督學習。然而，這些方法在應對復雜任務和長期使用中的解碼器性能下降方面仍存在局限。自適應腦機接口
法國研究團隊Rouanne等人提出了一種名為“自適應腦機接口”（aaBCI）的創新方法。該方法通過實時檢測用戶的神經活動，評估BCI執行器執行的動作是否符合用戶意圖。基于BCI控制任務表現的神經相關性，系統自動生成標簽數據，從而可以自適應地訓練或更新BCI解碼器。這一過程使得BCI執行器在被控制的同時，能夠自適應地進行訓練或更新，減少了對受控訓練環境的依賴。這一突破性的aaBCI方法標志著BCI技術向實際應用邁出了重要一步。研究團

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