FRANCIS, Joseph, T.,TARIGOPPULA, Aditya,MARSH, Brandi, T.
申请号：
USUS2015/065377
公开号：
WO2016/094862A2
申请日:
2015.12.11
申请国别(地区):
WO
年份:
2016
代理人:
摘要：
A reinforcement learning brain-machine interface (RL-BMI) can have a policy that governs how detected signals, emanating from a motor cortex of a subjects brain, are translated into action. The policy can be improved by detecting a motor signal having a characteristic and emanating from the motor cortex. The system can provide, to a device and based on (i) the motor signal and (ii) an instruction policy, a command signal resulting in a first action by a device. Additionally, an evaluation signal, emanating from the motor cortex in response to the first action, can also be detected. With the foregoing information, the system can adjust the policy based on the evaluation signal such that a subsequent motor signal, from the subjects brain, having the characteristic results in a second action, by the device, different from the first action, as needed.La présente invention concerne une interface cerveau-machine dapprentissage par renforcement (RL-BMI) pouvant avoir une politique qui régit la façon dont des signaux détectés, émanant du cortex moteur du cerveau dun sujet, sont traduits en action. La politique peut être améliorée en détectant un signal moteur ayant une caractéristique et émanant du cortex moteur. Le système peut fournir, à un dispositif et en se basant sur (i) le signal moteur et (ii) une politique dinstructions, un signal de commande conduisant à une première action par un dispositif. En outre, un signal dévaluation, émanant du cortex moteur en réponse à la première action, peut également être détecté. Avec linformation précédente, le système peut ajuster la politique en fonction du signal dévaluation de telle sorte quun signal de moteur ultérieur, émanant du cerveau du sujet, ayant la caractéristique donne lieu à une seconde action, par le dispositif, différente de la première action, selon les besoins.
