DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-026-01194-z
تاريخ النشر: 2026-03-23
المؤلف: Maneeshika M. Madduri وآخرون
الموضوع الرئيسي: تخطيط الدماغ وواجهات الدماغ-الكمبيوتر
نظرة عامة
تناقش هذه القسم تطوير واجهات عصبية تعزز القدرات الحسية الحركية البشرية من خلال ترجمة الإشارات البيولوجية إلى إشارات تحكم للأجهزة الخارجية عبر خوارزميات فك التشفير. تؤكد الأبحاث على إمكانيات الواجهات التكيفية المشتركة، حيث يتكيف كل من المستخدمين وفك التشفير مع بعضهم البعض، مما يحسن من قابلية الاستخدام والتخصيص. ومع ذلك، تظل تعقيدات نمذجة وتحسين التفاعلات بين المستخدم وفك التشفير تحديًا.
لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون طرق حسابية متجذرة في نظرية التحكم ونظرية الألعاب لتحليل وتوقع النتائج في سيناريوهات التكيف المشترك بين المستخدم وفك التشفير. تم التحقق من صحة هذه الطرق من خلال تجارب شملت 14 مشاركًا بشريًا قاموا بالتحكم في مؤشر باستخدام واجهة كهربائية عضلية تكيفية. تشير النتائج إلى أن الإطار المقترح يصف بفعالية ديناميكيات تكيف المستخدم وفك التشفير ويتنبأ بكيفية تأثير التغييرات في خوارزميات فك التشفير على أداء الواجهة. تمهد هذه العمل الطريق لتحسين الواجهات العصبية التكيفية المشتركة، مما قد يوسع من تطبيقاتها ويعزز الأداء.
طرق
في هذه الدراسة، تم استخدام واجهة كهربائية عضلية تكيفية للتحقيق في التكيف المشترك بين المستخدم وفك التشفير خلال مهمة تتبع مسار ثنائي الأبعاد. استخدم المشاركون نظام تخطيط كهربائي عضلي (EMG) ذو 64 قناة للتحكم في مؤشر على الشاشة، وتم تقييم مقاييس الأداء من خلال خطأ التتبع المحسوب كالمسافة الإقليدية بين مواضع المؤشر والهدف. تم تحديث فك التشفير التكيفي كل 20 ثانية، وأشارت النتائج إلى تحسينات كبيرة في الأداء مع تكيف فك التشفير خلال التجارب (اختبار ويلكوكسون للرتب الموقعة، $P < 0.001$)، بغض النظر عن ظروف فك التشفير الأولية (اختبار ويلكوكسون للرتب الموقعة، $P > 0.05$). يؤكد هذا الفعالية المتوقعة للخوارزميات التكيفية في تعزيز أداء المستخدم.
لاستكشاف الديناميات التكيفية المشتركة بشكل أكبر، قامت الدراسة بتحليل العلاقة بين نشاط EMG للمستخدم واتجاه الحركة المقصود، كاشفة عن تباين في منحنيات ضبط EMG عبر المشاركين والتجارب. أظهرت النتائج أن المستخدمين عدلوا سلوكهم استجابةً لفك التشفير التكيفي، مما يثبت إنشاء نظام تكيفي مشترك. استخدمت الأبحاث نظرية التحكم ونماذج نظرية الألعاب لتحديد التفاعلات بين المستخدمين والواجهة، مما يشير إلى أن التكيف في الوقت الحقيقي للواجهة يمكن أن يؤثر على تعلم المستخدم. تمهد هذه العمل الطريق لتطوير واجهات عصبية شخصية وقوية تستفيد من كل من تكيف المستخدم وفك التشفير لتحسين الأداء في مهام التحكم الحركي.
نتائج
في هذه الدراسة، تم تطوير منصة تجريبية تستخدم واجهات كهربائية عضلية غير جراحية للتحقيق في التكيف المشترك بين المستخدمين وفك التشفير. مكنت المنصة من التلاعب المنهجي بخصائص فك التشفير، مما سمح بتحليل كيفية تأثير تكيف فك التشفير على تكيف المستخدم بين 14 مشاركًا. يشير مصطلح “التكيف” إلى أي تغييرات زمنية في إما فك التشفير أو المستخدم، دون رسم أوجه تشابه مع أشكال محددة من التعلم الحركي. عملت الواجهة الكهربائية العضلية بشكل مشابه لواجهات الأعصاب الحركية الشائعة، حيث استخدمت إشارات حيوية عالية الأبعاد للتحكم في حركات منخفضة الأبعاد في نظام حلقة مغلقة يدعم تكيف المستخدم.
أشارت النتائج إلى أن كل من المستخدمين وفك التشفير أظهروا سلوكيات تكيفية، مما يؤكد وجود نظام تكيفي مشترك. كشفت التحليلات أن المشاركين أظهروا تغييرات أكبر بكثير في نشاط التخطيط الكهربائي العضلي (EMG) على مدار التجارب مقارنة بالتقلبات اللحظية، مما يشير إلى التكيف الموجه (اختبار ويلكوكسون للرتب الموقعة، P < 0.001). علاوة على ذلك، تحسن الأداء في الكتلة الثانية من التجارب، مع أخطاء أقل في المهمة مقارنة بالكتلة الأولى (اختبار ويلكوكسون للرتب الموقعة، P < 0.05)، مما يشير إلى أن سلوك المستخدم تطور بشكل إيجابي جنبًا إلى جنب مع تكيف فك التشفير. تدعم هذه النتائج مجتمعة الفرضية القائلة بأن المستخدمين يتكيفون بالتزامن مع فك التشفير، مما يعزز إطار التفاعلات التكيفية المشتركة داخل الواجهة الكهربائية العضلية.
نقاش
في هذا القسم، يناقش المؤلفون تطبيق نظرية التحكم ونظرية الألعاب لفهم تفاعلات المستخدم وفك التشفير في الأنظمة التكيفية المشتركة، تحديدًا ضمن واجهة كهربائية عضلية. يؤكدون على أهمية تمييز مساهمات المستخدم عن مساهمات فك التشفير لتعزيز تصميم الأنظمة ذات الحلقة المغلقة. من خلال نمذجة المستخدمين على أنهم يقومون بالتحكم القائم على الموقع مع ردود فعل حسية فورية، طور المؤلفون نموذج تشفير يلتقط العلاقة بين معلومات المهمة ونشاط EMG. نجح هذا النموذج في إعادة بناء مسارات المؤشر، مما يدل على سلوك مستخدم ذي مغزى ويسمح بتحليل تفاعلات التشفير وفك التشفير. تشير النتائج إلى أنه بينما قد تتقارب الواجهة التكيفية المشتركة نحو حل مستقر، لا يصبح أي من المستخدم أو فك التشفير ثابتًا تمامًا، مما يبرز الطبيعة الديناميكية لتفاعلاتهم.
يستكشف المؤلفون أيضًا آثار نظرية الألعاب في توقع نتائج التكيف المشترك، حيث يقوم كل من المستخدمين وفك التشفير بتحسين أهدافهم الخاصة. يعرفون دوال التكلفة التي تتضمن خطأ المهمة والجهد، مما يؤدي إلى إطار لعبة محتمل يصف النقاط الثابتة في النظام. تكشف التحليلات أن معدلات التعلم تؤثر بشكل كبير على التقارب، حيث أن تكيف فك التشفير الأسرع قد يعطل التكيف المشترك. تدعم النتائج التجريبية هذه التوقعات، حيث تظهر أن معدلات تعلم فك التشفير الأبطأ تؤدي إلى أداء أفضل وموصلات مستخدم أكثر استقرارًا. بالإضافة إلى ذلك، تفحص الدراسة كيف تؤثر عقوبات جهد فك التشفير على جهد المستخدم دون المساس بالأداء، مما يشير إلى أن المستخدمين يعدلون استراتيجياتهم بناءً على أهداف فك التشفير. بشكل عام، يوفر دمج نظرية التحكم ونظرية الألعاب إطارًا قويًا لفهم وتحسين تفاعلات المستخدم وفك التشفير في الواجهات العصبية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-026-01194-z
Publication Date: 2026-03-23
Author(s): Maneeshika M. Madduri et al.
Primary Topic: EEG and Brain-Computer Interfaces
Overview
The section discusses the development of neural interfaces that enhance human sensorimotor capabilities by translating biological signals into control signals for external devices through decoder algorithms. The research emphasizes the potential of co-adaptive interfaces, where both users and decoders adapt to each other, improving usability and personalization. However, the complexity of modeling and optimizing the interactions between the user and decoder remains a challenge.
To address this, the authors propose computational methods rooted in control theory and game theory to analyze and predict outcomes in user-decoder co-adaptive scenarios. These methods were validated through experiments involving 14 human participants who controlled a cursor using an adaptive myoelectric interface. The findings indicate that the proposed framework effectively characterizes the dynamics of user and decoder adaptations and predicts how changes in decoder algorithms affect interface performance. This work lays the groundwork for optimizing co-adaptive neural interfaces, potentially expanding their applications and enhancing performance.
Methods
In this study, an adaptive myoelectric interface was employed to investigate user-decoder co-adaptation during a two-dimensional trajectory tracking task. Participants utilized a 64-channel surface electromyography (EMG) system to control a cursor on a screen, with performance metrics assessed through tracking error calculated as the Euclidean distance between the cursor and target positions. The adaptive decoder was updated every 20 seconds, and results indicated significant performance improvements as the decoder adapted during trials (Wilcoxon signed-rank test, $P < 0.001$), independent of initial decoder conditions (Wilcoxon signed-rank test, $P > 0.05$). This confirms the expected efficacy of adaptive algorithms in enhancing user performance.
To further explore the co-adaptive dynamics, the study analyzed the relationship between user EMG activity and intended movement direction, revealing variability in EMG tuning curves across participants and trials. The findings demonstrated that users adjusted their behavior in response to the adaptive decoder, validating the creation of a co-adaptive system. The research utilized control theory and game-theoretic models to quantify interactions between users and the interface, suggesting that real-time adaptation of the interface can influence user learning. This work lays the groundwork for developing robust, personalized neural interfaces that leverage both user and decoder adaptations to improve performance in motor control tasks.
Results
In this study, an experimental platform utilizing non-invasive myoelectric interfaces was developed to investigate co-adaptation between users and decoders. The platform enabled systematic manipulation of decoder properties, allowing for an analysis of how decoder adaptation influences user adaptation among 14 participants. The term ‘adaptation’ refers to any temporal changes in either the decoder or the user, without drawing parallels to specific forms of motor learning. The myoelectric interface functioned similarly to common motor neural interfaces, employing high-dimensional biosignals to control lower-dimensional movements in a closed-loop system that supports user adaptation.
Results indicated that both users and decoders exhibited adaptive behaviors, confirming the existence of a co-adaptive system. Analysis revealed that participants demonstrated significantly greater changes in electromyographic (EMG) activity over the course of trials compared to moment-to-moment fluctuations, suggesting directed adaptation (Wilcoxon signed-rank test, P < 0.001). Furthermore, performance improved in the second block of trials, with lower task errors compared to the first block (Wilcoxon signed-rank test, P < 0.05), indicating that user behavior evolved positively alongside decoder adaptation. These findings collectively support the hypothesis that users adapt in concert with the decoder, reinforcing the framework of co-adaptive interactions within the myoelectric interface.
Discussion
In this section, the authors discuss the application of control theory and game theory to understand user-decoder interactions in co-adaptive systems, specifically within a myoelectric interface. They emphasize the importance of distinguishing user contributions from decoder contributions to enhance the design of closed-loop systems. By modeling users as performing position-based control with immediate sensory feedback, the authors developed an encoder model that captures the relationship between task information and EMG activity. This model successfully reconstructed cursor trajectories, indicating meaningful user behavior and allowing for the analysis of encoder-decoder interactions. The findings suggest that while the co-adaptive interface may converge towards a stable solution, neither the user nor the decoder becomes completely stationary, highlighting the dynamic nature of their interactions.
The authors further explore the implications of game theory in predicting co-adaptation outcomes, where both users and decoders optimize their respective objectives. They define cost functions that incorporate task error and effort, leading to a potential game framework that characterizes stationary points in the system. The analysis reveals that learning rates significantly influence convergence, with faster decoder adaptation potentially disrupting co-adaptation. Experimental results support these predictions, showing that slower decoder learning rates yield better performance and more stable user encoders. Additionally, the study examines how decoder effort penalties affect user effort without compromising performance, suggesting that users adapt their strategies based on the decoder’s objectives. Overall, the integration of control and game theory provides a robust framework for understanding and optimizing user-decoder interactions in neural interfaces.