一种被配置为解码神经信号以控制目标装置的脑机接口系统，包括：传感器，用于对神经信号进行采样；以及具有软件指令的计算机可读存储介质，当由处理器执行时，使处理器将神经信号变换到存储在系统中的共同表示空间中，提供共同表示空间作为状态表示以通知系统的Actor递归神经网络策略，利用具有生成性序列解码器的系统的深度递归神经网络来生成和评估控制信号的预测序列，将控制信号提供给目标装置以实现目标装置的输出，基于目标装置的输出的期望从共同表示空间确定基于内在生物特征的奖励信号，以及将基于内在生物特征的奖励信号提供给系统的Critic模型。供给系统的Critic模型。供给系统的Critic模型。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于将大脑状态连续解码为免持装置中多自由度控制信号的系统和方法
相关申请的交叉参考
[0001]本申请要求2019年7月2日申请的美国临时申请第62/869,867号的优先权和益处，其全部内容通过引用并入本文。
技术介绍
1、
[0002]本公开一般涉及用于将神经信号解码成用于目标装置的控制信号的系统和方法。2、相关技术描述
[0003]脑机接口(BMI)系统可以用于将用户的神经信号解码成控制信号。在一些相关技术中，BMI系统没有明确地遵循一个典型的刺激
‑
反应范式(stimulus
‑
response paradigm)，解码器利用用户大脑的内源性“事件相关电位”(ERP)作为控制信号。ERP是通常在300毫秒或400毫秒时间窗内可以经颅检测的非自主(involuntary)脑电信号，并且通常限于单个二进制信号。在这些情况下，控制信号容量增加，但以较低的准确度为代价。更一般的脑电图(EEG)BMI被称为生物反馈，其中用户学习控制EEG的一些方面，诸如阿尔法波的水平。通常，外部计算机产生用户想学习控制的EEG方面的听觉或视觉指示，并且该指示帮助用户学习适当的大脑状态。随后，用户将可能通过产生该大脑状态来控制机器或装置的某个方面。然而，在此相关技术系统中，控制信号具有一个自由度，具有超高等待时间(latency)，非常不准确，并且完全依赖于用户学习。
技术实现思路
[0004]本公开涉及被配置为解码神经信号以控制目标装置的脑机接口系统的各种实施例。在一个实施例中，脑机接口系统包括被配置为对神经信号进行采样的至少一个传感器，及具有存储于其中的软件指令的计算机可读存储介质，所述软件指令在由处理器执行时使处理器将神经信号变换成存储在脑机接口系统中的共同表示空间中，提供共同表示空间作为状态表示以通知脑机接口系统的行动者(Actor)递归神经网络策略，利用具有生成性序列解码器的脑机接口系统的深度递归神经网络来生成和评估用于目标装置的控制信号的预测序列，将从控制信号的预测序列衍生(derived from)的特定控制信号提供给目标装置以实现目标装置的输出，基于对目标装置的输出的预期来从共同表示空间确定基于内在生物特征的奖励信号，及将基于内在生物特征的奖励信号提供给脑机接口系统的评论家(Critic)模型。
[0005]所述至少一个传感器可以被配置为侵入性地或非侵入性地对所述神经信号进行采样。
[0006]所述至少一个传感器可以包括侵入性脑皮层电图(ECoG)装置或颅内脑电图(iEEG)装置。
[0007]将神经信号变换到共同表示空间中可以包括识别具有信息性激活的神经信号的区域用于控制目标装置，及执行受试者特定变换以跨不同用户对准区域。
[0008]当目标装置的输出匹配用户的预期输出时，基于内在生物特征的奖励可以是积极的情绪响应。
[0009]当目标装置的输出不匹配用户的预期输出时，基于内在生物特征的奖励可以是消极情绪响应。
[0010]软件指令在由处理器执行时可以使处理器利用树搜索来生成和评估控制信号的预测序列。
[0011]本公开还针对非暂时性计算机可读存储介质的各种实施例。在一个实施例中，非暂时性计算机可读存储介质具有存储于其中的软件指令，当由处理器执行时，所述软件指令使处理器将来自个体用户的神经数据变换到脑机接口系统的共同表示空间中，提供共同表示空间作为状态表示以通知脑机接口系统的行动者(Actor)递归神经网络策略，利用具有生成性序列解码器的脑机接口系统的深度递归神经网络来生成和评估用于目标装置的控制信号的预测序列，将从控制信号的预测序列衍生的特定控制信号提供给目标装置以产生目标装置的输出，基于个体用户对目标装置的输出的预期从共同表示空间确定基于内在生物特征的奖励，及将基于内在生物特征的奖励提供给脑机接口系统的评论家(Critic)模型。
[0012]当由处理器执行时，所述指令可以使处理器通过识别具有信息性激活的神经数据的区域用于控制目标装置，及执行受试者特定变换以跨不同用户对准区域，来将神经数据变换到共同表示空间中。
[0013]当由处理器执行时，所述指令可以使处理器通过解码来自个体用户的对目标装置的输出的情绪响应来确定基于内在生物特征的奖励。
[0014]当目标装置的输出匹配个体用户的预期输出时，基于内在生物特征的奖励可以是积极的情绪响应。
[0015]当目标装置的输出不匹配个体用户的预期输出时，基于内在生物特征的奖励可以是消极情绪响应。
[0016]当由处理器执行时，软件指令可以使处理器利用树搜索来生成和评估控制信号的预测序列。
[0017]本公开还涉及利用神经数据控制目标装置的各种方法。在一个实施例中，所述方法包括对来自用户的神经数据进行采样，将神经数据变换到脑机接口系统的共同表示空间中，提供共同表示空间作为状态表示以通知脑机接口系统的行动者(Actor)递归神经网络策略，利用具有生成性序列解码器的脑机接口系统的深度递归神经网络来生成和评估用于目标装置的控制信号的预测序列，将从控制信号的预测序列衍生的特定控制信号提供给目标装置以产生目标装置的输出，基于用户对目标装置的输出的预期从共同表示空间确定内在奖励，以及将内在奖励提供给脑机接口系统的评论家(Critic)模型。
[0018]评估控制信号的预测序列可以包括树搜索。
[0019]将神经数据变换到共同表示空间中可以包括识别具有用于控制目标装置的信息性激活的神经数据的区域，并且执行受试者特定变换以跨不同用户对准区域。
[0020]确定内在奖励可以包括解码来自用户的对目标装置的输出的情绪响应。
[0021]当目标装置的输出符合预期时，情绪响应可以是积极情绪响应。
[0022]当目标装置的输出不符预期时，情绪响应可以是消极情绪响应。
[0023]对来自用户的神经数据进行采样是侵入性或非侵入性地执行的。
[0024]提供本概述以介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。本
技术实现思路
不旨在标识所要求保护的主题的关键或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。
附图说明
[0025]当结合附图考虑时，通过参考以下详细描述，将更好地理解本公开的实施例的特征和优点。在附图中，在所有附图中使用类似的附图标记来表示类似的特征和部件。附图不一定按比例绘制。此外，专利或申请文件包含至少一个彩色绘制的图。在请求并支付必要的费用后，具有彩色附图的本专利或专利申请公开的副本将由官方提供。
[0026]图1是根据本公开的一个实施例的用于将神经信号解码成用于目标装置的控制信号的脑机接口(BMI)系统；
[0027]图2是示出根据本公开的一个实施例的用于将神经信号解码成用于目标装置的控制信号的方法的任务的流程图；
[0028]图3是将本公开的系统和方法的性能与相关技术模型(线性判别分析(LDA)和隐马尔可夫模型(HMM))进行比较的图；
[0029]图4是示出了可以本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种被配置为解码神经信号以控制目标装置的脑机接口系统，所述脑机接口系统包括：至少一个传感器，其被配置为对所述神经信号进行采样；及计算机可读存储介质，其具有存储于其中的软件指令，所述软件指令在由处理器执行时使所述处理器：将所述神经信号变换到存储在所述脑机接口系统中的共同表示空间中；提供所述共同表示空间作为状态表示以通知所述脑机接口系统的行动者(Actor)递归神经网络策略；利用具有生成性序列解码器的所述脑机接口系统的深度递归神经网络来生成和评估用于所述目标装置的控制信号的预测序列；将从所述控制信号的预测序列衍生的特定控制信号提供给所述目标装置以实现所述目标装置的输出；基于对所述目标装置的所述输出的预期从所述共同表示空间确定基于内在生物特征的奖励信号；及将所述基于内在生物特征的奖励信号提供给所述脑机接口系统的评论家(Critic)模型。2.根据权利要求1所述的脑机接口系统，其中至少一个传感器被配置为侵入性地或非侵入性地对所述神经信号进行采样。3.根据权利要求2所述的脑机接口系统，其中至少一个传感器包括侵入性脑皮层电图(ECoG)装置或颅内脑电图(iEEG)装置。4.根据权利要求1所述的脑机接口系统，其中将所述神经信号变换到所述共同表示空间中包括：识别具有信息性激活的所述神经信号的区域用于控制所述目标装置，及执行受试者特定变换以跨不同用户对准所述区域。5.根据权利要求1所述的脑机接口系统，其中当所述目标装置的所述输出匹配用户的预期输出时，所述基于内在生物特征的奖励是积极情绪响应。6.根据权利要求1所述的脑机接口系统，其中当所述目标装置的所述输出不匹配用户的预期输出时，所述基于内在生物特征的奖励是消极情绪响应。7.根据权利要求1所述的脑机接口系统，其中所述软件指令在由所述处理器执行时使所述处理器利用树搜索生成和评估所述控制信号的所述预测序列。8.一种非暂时性计算机可读存储介质，其具有存储于其中的软件指令，所述软件指令在由处理器执行时使所述处理器：将来自个体用户的神经数据变换到脑机接口系统的共同表示空间中；提供所述共同表示空间作为状态表示以通知所述脑机接口系统的行动者(Actor)递归神经网络策略；利用具有生成性序列解码器的所述脑机接口系统的深度递归神经网络来生成和评估用于目标装置的控制信号的预测序列；将从所述控制信号的预测序列衍生的特定控制信号提供给所述目标装置以产生所述目标装置的输出；
基于所述个体用户对所述目标装置的所述输出的预期从所述共同表示空间确定基于内在生物特征的奖励；及将所述基于内在生物特征的奖励提供给所述脑机接口系统的评论家(Critic)模型。9...
【专利技术属性】
技术研发人员：尼可拉斯，
申请(专利权)人：HRL实验室有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。