40、神经自适应技术前沿研究：从游戏到现实场景的多维度探索

神经自适应技术前沿研究：从游戏到现实场景的多维度探索

在神经科学与技术不断融合的今天，神经自适应技术正展现出巨大的潜力。本文将深入探讨几篇相关研究，涵盖自适应视频游戏中的生物网络阈值选择、移动脑/体成像对动态物体交互的研究、脑电图和肌电图同步以及现实环境中步行的神经关联等方面，揭示神经自适应技术在不同场景下的应用与挑战。

自适应视频游戏中的智能阈值选择

在自适应系统的开发中，选择和优化神经生理信号值的阈值是一个常见的挑战。研究团队提出了一种通过动态阈值选择进行连续校准的新方法。

• 研究背景 ：生物网络自适应系统或被动脑机接口（BCI）是闭环系统，可根据用户的神经生理状态修改系统参数。但目前在确定系统触发适应的阈值方面存在技术挑战，以往方法需要时间和资源。
• 研究方法
  • 实验设计 ：参与者在三种实验条件下玩10分钟俄罗斯方块，分别是无适应控制条件、仅考虑认知负荷的条件以及采用动态阈值选择的生物网络循环条件。
  • 指标测量 ：使用游戏体验问卷（GEQ）、游戏结束时的得分和玩家失败次数来衡量玩家体验。
  • 系统调整 ：生物网络循环通过脑电图（EEG）适应认知负荷，同时基于面部表情分析推断的情绪效价，使用强化学习模型连续调整阈值。
• 研究结果 ：该系统有望收敛到每个受试者特定的难度与认知负荷的最佳状态，且