突破！脑机海河实验室高时空分辨率超声脑机接口技术取得重要进展
脑机海河实验室研发的tFUSNet深度学习模型，实现了对经颅超声相控阵颅内声场的高精度、毫秒级预测。该模型基于团队前期算法与硬件系统，有效克服颅骨导致的声场畸变，大幅提升计算速度，突破传统仿真瓶颈，为高分辨率声电脑机接口及超声神经调控研究提供了关键技术支撑。
5月15日，从脑机交互与人机共融海河实验室传来消息，其研究团队在工程领域顶级期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上发表了一项新成果。简单来说，他们搞出了一个能“算”得又快又准的模型。
这项研究核心，是一种名为tFUSNet的深度学习快速声场预测模型。它可不是凭空而来的，而是建立在团队之前的两项工作之上：一个是相位幅值耦合阵元调控算法，另一个是自研的128阵元超声相控阵辐照系统。有了这些基础，团队已经能够实现让超声波经真实人类颅骨，精准聚焦到颅内不同的靶点。而这次的新模型，则往前又跨了一大步——它能对相控阵在颅内产生的声场，进行高精度、毫秒级的预测。
这背后的意义可不小。一直以来，有两个难题困扰着经颅聚焦超声领域：一是颅骨本身会对超声波产生衰减和扭曲，导致“瞄不准”；二是传统的三维数值仿真方法虽然精确，但计算起来极其耗时，好比用算盘解复杂方程，效率跟不上实际需求。而tFUSNet模型的出现，相当于同时提供了“更准的瞄准镜”和“闪电般的弹道计算机”。它不仅有助于解决颅骨带来的声场畸变问题，更关键的是，它一举打破了传统仿真计算耗时的瓶颈。
如此一来，这项技术就为一些前沿领域打开了新的可能性。例如，在高时空分辨的声电脑机接口、超声神经调控等研究中，研究人员往往需要对声场进行快速、动态的预测与调整。现在，有了这种毫秒级的预测能力，相关研究的效率和精度有望获得显著提升，为后续的深入探索铺平了道路。
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