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“非侵入式有两个关键优势,如果拉长到十年来看,它完全可能和侵入式分庭抗礼。”
这开场让他一怔——这不是普通博士生的角度,而是pi(principal investigator,项目负责人)级别的判断。
“第一,它可以绕开动物实验,直接收集人体数据。你是md,你知道有多少动物实验的结果,最后根本没法在人身上复制。”
梁思宇眼前浮现好几个案例,有一个并不出现在教科书里,而是他亲眼目睹的项目,“完美”的动物数据,发了篇很好的论文,但仅此而已,在人体上无法验证,再也无法继续推进下去。
“第二,算法需要大量数据训练。非侵入式系统每周可以采几十轮,能实现快速验证、快速迭代。”
他叹了口气,眼神复杂,有欣赏,也有犹豫。这思路很明确,用速度换精度,典型的硅谷敏捷思维。
她考虑的不是某个技术细节,而是技术路径的战略选择。
之前他默认jhu的共识就是技术最优路径,但她的理由,也很有诱惑力。
“有些道理。不过……我们还是得考虑毕业吧?”他笑了笑,把话题拉回技术实现。
许瑷达毫不意外:“看第三页。我们从典型肌肉和基本动作入手,比如前臂肌群和抓握动作。肌肉结构单一,运动模式清晰,适合用于表面肌电信号采集。”
她带点微笑,“这块你比我懂,你来列出初期实验的目标肌群和动作,再考虑下一阶段复杂动作的扩展。”
“可以,这个很快。”他印象中有几篇不错的论文。
“第四页,目前常见的算法参考,我已经准备好了代码,到时候作基线对比。”她继续往下介绍。
她居然准备到这一步了?那她假期恐怕没怎么休息。
他盯着她总结的表格:“这些指标很不理想,你打算怎么解决噪声干扰和运动单位重叠的问题?”
她神色平静:“我打算跳过传统分解路径,不做精确反演。”
“对我来说,控制接口才是第一目标,先做muap模板匹配。初步目标很简单,先完成实时控制……”
梁思宇眯起眼睛,具体技术路线上,也有她的大胆和不拘一格。
神经义肢的每个动作都需要患者运动神经信号的指挥。
贴上电极后,仪器能检测到很多信号,就像一位特工在门外偷听情报,你会听到许多人同时在说话。
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