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Comparison of spike sorting and thresholding of voltage waveforms forintracortical brain-machine interface performance

机译:尖峰排序和电压波形阈值比较皮质内脑机接口性能

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摘要

ObjectiveFor intracortical brain-machine interfaces (BMIs), action potential voltage waveforms are often sorted to separate out individual neurons. If these neurons contain independent tuning information, this process could increase BMI performance. However, the sorting of action potentials (“spikes”) requires high sampling rates and is computationally expensive. To explicitly define the difference between spike sorting and alternative methods, we quantified BMI decoder performance when using threshold-crossing events versus sorted action potentials.
机译:目的对于皮层内脑机接口(BMI),经常对动作电位电压波形进行分类以分离出单个神经元。如果这些神经元包含独立的调节信息,则此过程可以提高BMI性能。但是,对动作电位(“峰值”)的分类需要很高的采样率,并且计算量很大。为了明确定义尖峰排序和替代方法之间的差异,我们在使用阈值穿越事件与排序动作电位时,对BMI解码器的性能进行了量化。

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