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Full-Stack Architectures for Intelligent Brain-Computer Interfaces
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AI
DOI：10.1002/advs.75838.png)
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摘要
En 中文
脑机接口（BCIs）在支持运动和通信功能方面取得了持续进展；然而，其在日常环境中的应用仍受限于持续性挑战，包括电极-组织界面的慢性不稳定性、运动诱发的伪影、用户间变异性以及严格的功耗和带宽限制。为解决这些问题，近期研究日益聚焦于系统级创新，涵盖电极设计、无线通信策略和神经解码算法。在界面层面，电化学性能和机械顺应性的提升改善了长期电极-组织耦合，并有助于在自然运动中维持信号完整性。在信号采集与传输方面，小型化前端电子设备和节能遥测架构实现了更高通道数，同时最小化功耗并优化带宽利用。与此同时，解码方法已从静态、基于特征的处理流程演变为更具鲁棒性的自适应机器学习与深度学习技术，能够应对非平稳神经信号，并支持低延迟、闭环操作。本文整合了当代预临床和人体研究的发现，旨在提供系统级工程策略的全面视角，以实现实用BCI技术，重点强调能提升信号稳定性和实际可用性的神经接口架构与系统设计方法，同时识别可能促进下一代BCI的规模化应用和更广泛实用影响的新兴设计范式。
Keyword:
brain–computer interface
chronic signal stability
closed-loop BCI
electrode–tissue interface
neural decoding
neural interface
wireless neural recording
AI总结
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期刊
IF:
14.1
论文数:
1.8W
被引数:
11.5W
机构
引用论文
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