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新的SSCDL框架提升了脑机接口的泛化能力

研究人员开发了一个名为自监督一致性增强解耦学习（SSCDL）的新框架，以提高脑机接口（BMIs）的泛化能力。该方法解决了由于神经漂移导致性能随时间下降的问题。SSCDL利用一种新颖的、具有教师-学生一致性约束的一致性增强神经解码器（CND）来学习抵抗神经漂移的表示。此外，它在互补解耦泛化（CDG）机制中使用了三个CND，将运动信号分离成速度、方向和速率，从而提高了跨日稳定性和解码性能。