深度学习个性化调控视觉皮层电刺激
AI 总结
加州大学圣巴巴拉分校、苏黎世联邦理工学院和米格尔·埃尔南德斯大学的研究人员，利用深度学习为一名参与者植入视觉皮层的临时96电极阵列实现个性化电刺激。据cnBeta报道，优化后的刺激模式能更准确地激活目标神经反应并降低所需电流，直接记录的大脑活动也比电极参数更能预测参与者感受到的光幻视。相关论文于2026年8月7日发表于《Neuron》。
深度见解
这项研究展示了AI辅助自适应神经假体刺激的可行性，但目前仍是单人概念验证，仅能产生有限的光幻视，并未恢复正常视力。
人工智慧有望讓未來的仿生眼更精準。美國加州大學聖塔芭芭拉分校（UCSB）、瑞士蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）與西班牙米格爾·埃爾南德斯大學（Miguel Hernández University，MHU），以深度學習控制視障者視覺皮質的電刺激，誘發的神經反應更準確，所需電流也更少，論文發表於《Neuron》期刊。
這類視覺輔具繞過受損的眼睛與視神經，直接刺激大腦視覺皮質，讓使用者感測光點。受試者是因創傷性腦損傷失明的27歲男性，研究員在西班牙某醫院為他植入含96個電極的臨時裝置，刺激後產生「光幻視」，也就是「感受到」而不是看到的閃光或光形。
#University of California, Santa Barbara#ETH Zurich#Miguel Hernández University