Высокоточные нейроинтерфейсы на основе MEMS для декодирования китайских фонем

MEMS-Based High-Resolution Neural Interfaces for Chinese Phonemes Decoding
Zhitao Zhou, Tiger H. Tao, C. Liu, Jiaqi Yang
2026-01-25

декодирование китайских фонемMEMS-основанный нейроинтерфейсвысокое разрешение ECoGнейронные сети-декодерыинтерфейс мозг-компьютер для речи
Представлен высокоразрешающий гибкий нейроинтерфейс на основе микроэлектромеханических систем (MEMS) для электрокортикографической (ECoG) регистрации и декодирования речи. Благодаря высокой пространственной плотности и отличному конформному покрытию массивов электродов были успешно зарегистрированы и извлечены дискриминативные нейронные паттерны китайских гласных, что выявило пространственные характеристики кодирования в кортикальной активности. С помощью кастомизированных декодеров на базе нейронных сетей предложенная система речевого нейрокомпьютерного интерфейса (BCI) достигла высокой точности декодирования, используя всего 6 минут интраоперационных данных. Наш метод демонстрирует потенциал декодирования китайской речи по сигналам ECoG и открывает возможность создания высокоразрешающих нейроинтерфейсов на основе MEMS для речевых нейропротезов.
1
Разработан гибкий высокоразрешающий нейроинтерфейс на базе MEMS для дешифровки речи с ECoG.
2
Кастомизированные нейросетевые декодеры достигли высокой точности декодирования, используя всего 6 минут интраоперационных данных.
3
Высокая плотность электродов и конформное покрытие позволили зарегистрировать различимые нейронные паттерны китайских гласных.
4
Записанные данные выявили пространственные характеристики кодирования кортикальной активности, связанные с гласными китайского языка.
5
Подход демонстрирует потенциал MEMS-основанных высокоразрешающих нейроинтерфейсов для нейропротезов речи, в частности для дешифровки китайской речи.

Гибкие электрокортикографические (ECoG) электроды высокой плотности на базе MEMS для декодирования речи

Декодирование китайских фонем (гласных) и изучение пространственных характеристик кодирования в корковой активности, измеренной с помощью высокоплотных ECoG, а также эффективность декодирования кастомных нейронных сетей BCI при коротких внутриоперационных записях

Publication Details
Publication Date
2026-01-25
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
0
Access Type
Author Information
Authors
Zhitao Zhou
Tiger H. Tao
C. Liu
Jiaqi Yang
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%