論文の概要: Dynamic Ensemble Bayesian Filter for Robust Control of a Human Brain-machine Interface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11840v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 04:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 08:04:01.012859
• Title: Dynamic Ensemble Bayesian Filter for Robust Control of a Human Brain-machine Interface
• Title（参考訳）: ヒト脳-機械インタフェースのロバスト制御のための動的アンサンブルベイズフィルタ
• Authors: Yu Qi, Xinyun Zhu, Kedi Xu, Feixiao Ren, Hongjie Jiang, Junming Zhu, Jianmin Zhang, Gang Pan, Yueming Wang
• Abstract要約: 脳機械インタフェース(BMI)は、人工装具やコンピュータカーソルなどのデバイスを直接脳に制御することを目的としている。 現在のBMIの1つの大きな制限は、ニューラルネットワークの可変性によるオンライン制御の不安定なパフォーマンスである。 オンラインBMI制御におけるニューラル変動に対処する動的アンサンブルベイズフィルタ(DyEnsemble)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.127608168119975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objective: Brain-machine interfaces (BMIs) aim to provide direct brain control of devices such as prostheses and computer cursors, which have demonstrated great potential for mobility restoration. One major limitation of current BMIs lies in the unstable performance in online control due to the variability of neural signals, which seriously hinders the clinical availability of BMIs. Method: To deal with the neural variability in online BMI control, we propose a dynamic ensemble Bayesian filter (DyEnsemble). DyEnsemble extends Bayesian filters with a dynamic measurement model, which adjusts its parameters in time adaptively with neural changes. This is achieved by learning a pool of candidate functions and dynamically weighting and assembling them according to neural signals. In this way, DyEnsemble copes with variability in signals and improves the robustness of online control. Results: Online BMI experiments with a human participant demonstrate that, compared with the velocity Kalman filter, DyEnsemble significantly improves the control accuracy (increases the success rate by 13.9% and reduces the reach time by 13.5% in the random target pursuit task) and robustness (performs more stably over different experiment days). Conclusion: Our results demonstrate the superiority of DyEnsemble in online BMI control. Significance: DyEnsemble frames a novel and flexible framework for robust neural decoding, which is beneficial to different neural decoding applications.
• Abstract（参考訳）: 目的:脳機械インタフェース(BMI)は、人工装具やコンピュータカーソルなどのデバイスを直接脳に制御することを目的としており、移動性回復の大きな可能性を示している。 現在のBMIの1つの大きな制限は、神経信号の変動によるオンライン制御の不安定な性能であり、BMIの臨床的利用を著しく妨げている。 方法:オンラインBMI制御におけるニューラル変動に対処するため,動的アンサンブルベイズフィルタ(DyEnsemble)を提案する。 DyEnsembleは動的測定モデルを用いてベイズフィルタを拡張し、ニューラルネットワークに適応してパラメータを調整する。 これは候補関数のプールを学習し、神経信号に従って動的に重み付け、組み立てることによって達成される。 このように、DyEnsembleは信号の変動に対処し、オンライン制御の堅牢性を向上させる。 結果: オンラインbmi実験では,velocity kalmanフィルタと比較して, dyensembleは制御精度(成功率を13.9%向上させ, 到達時間を13.5%減少させる)とロバスト性(異なる実験日で安定的に変化する)を大幅に改善することが示された。 結論: オンラインBMI制御におけるDyEnsembleの優位性を示した。 意義: DyEnsembleは、堅牢なニューラルデコーディングのための新しく柔軟なフレームワークであり、異なるニューラルデコーディングアプリケーションに有用である。

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