MIT 新型光片显微镜以每秒 200 次扫描斑马鱼全脑电压活动
MIT 团队在 Nature Methods 发表研究,改造光片显微镜实现斑马鱼全脑电压成像,扫描速度达每秒 200 次(每 5 毫秒一次)。研究人员让幼虫斑马鱼神经元表达电压指示剂 Positron2-Kv,约四分之一神经元产生可用信号,可观测到单次电压锋电位和静息状态下的快速锋电位爆发。
MIT 团队在 Nature Methods 发表研究,改造光片显微镜实现斑马鱼全脑电压成像,扫描速度达每秒 200 次(每 5 毫秒一次)。研究人员让幼虫斑马鱼神经元表达电压指示剂 Positron2-Kv,约四分之一神经元产生可用信号,可观测到单次电压锋电位和静息状态下的快速锋电位爆发。
Neuralink 介绍其自监督编码器在 50,000 小时无标注脑数据上预训练,使神经解码器无需重新校准即可持续工作数周。该方案还实现了 11.32 BPS 的传输速率。
推荐理由:Neuralink 公开了用 5 万小时无标注脑数据预训练自监督编码器的做法,读者可据此了解解码器免校准的路线。
研究提出一种融合滑动窗口、傅里叶分解方法与 1D-CNN 的运动想象 EEG 分类框架,FDM 将信号分解为 8 个正交 FIBFs。在受试者依赖协议下,BCIC IV 2a 与 BCIC III IVa 数据集准确率分别为 79.14% 和 93.67%;LOSO 跨受试者协议下分别为 55.50% 和 76.49%。
一项研究让 30 名受试者佩戴 64 通道 EEG 阅读并评价 LLM 生成的问答对,按事后 5 点量表将试次重标为五种评价状态。结果显示满意时双侧额颞区 delta 功率在中后期持续增强,不满意时右额颞区 gamma 功率在早期被抑制。ShallowFBCSPNet 在受试者混合交叉验证下区分“非常满意”与“非常不满意”平均准确率达 81%,作者称其为可行性演示。
研究团队提出闭环脑机接口 MetaIDNet,用高斯过程回归与神经网络改善基于 SSVEP 的色觉评估速度与准确率的权衡。离线实验 10 名受试者中评估速度提升 70% 且保持准确率,在线实验 8 名受试者中准确率提升 40% 且速度不变。
研究在四个数据集、两种范式(运动想象与 ERP)和两种架构上,对 SSA、一阶 Taylor、L1 范数、几何中位数与随机五种滤波器重要性准则做了无泄漏的实体化比较。
Paradromics 拆解语音脑机接口从神经信号到出声的三阶段流程:记录、解码与动作。记录阶段采集并数字化神经元电信号,其信息量决定系统信息传输率上限;解码阶段先用机器学习模型识别约 40 个音素,再交由语言模型还原句子,模型越强准确率越高但延迟越大。语音脑机接口需接近自然对话约 160 词/分钟的速度,延迟是关键考量。
Blackrock Neurotech 介绍了一项预印本研究提出的端到端脑到文本框架 BIT,用单一可微神经网络把神经活动直接翻译成句子,词错误率从先前端到端方法的 24.69% 降至 10.22%。
推荐理由:BIT 把此前端到端方法的词错误率从 24.69% 降到 10.22%,并让尝试言语与想象言语的表征相互对齐。