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如今,通过大脑活动与计算机交互似乎不那么具有未来感,这要归功于一直试图挖掘脑机接口潜力以增强认知能力的研究人员和企业家。最近,格拉斯哥大学的 Gao Wang 和 Daniele Faccio 展示了连接人脑和计算机以执行简单的计算成像任务的可能性。有朝一日,类似的进步可能会扩展人类视觉的感知范围,并为人类感知的神经物理学提供新的方法。这项研究于 2 月 24 日发表在科学合作期刊《智能计算》(Intelligent Computing)上。
Wang 和 Faccio 使用重影成像来计算重建隐藏在墙后的物体的图像。重影成像依赖于使用不同的照明模式和检测相应的光强度值。传统上,光强度值是由相机或其他类似设备检测的,但一些研究人员也尝试使用人类视觉系统作为传感器。Wang 和 Faccio 的工作之所以与众不同,是因为他们将人类视觉系统用于两个目的:它不仅可以检测视觉信号,还可以提供实时反馈。
在 Wang 和 Faccio 的实验中,闪烁的光图案被投射到一个物体上并从次级白色表面反射。反射光的强度值由参与者的视觉皮层检测,并由带有单个电极的耳机捕获为电信号。然后,这些信号在笔记本电脑上通过一种算法进行处理,该算法旨在重建隐藏物体的图像。“第一印象可能是视觉系统只是充当一种不同类型的相机,”作者解释道。
为了更高效和更高分辨率的成像,作者添加了一个自适应计算循环。借助人类视觉系统提供的实时反馈,他们可以修改投射的光模式并“剔除”帮助较小的模式,以提高成像速度和图像质量。
然而,作者在后续实验中发现,当参与者被要求在键盘上说出或键入感知到的光强度,同时他们的大脑信号正在被监测时,重建图像的质量会降低。
Wang 和 Faccio 相信他们的论文为脑机系统奠定了基础,使成像内外的替代计算形式成为可能。他们还指出,鉴于有意识和无意识处理之间的紧张关系,还有更多需要研究的地方。
Wang 和 Faccio 设计了实验并撰写了手稿。王进行了实验,收集并分析了数据。
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