鉴于“理想”神经反馈策略的未知性质,系统必须具有高度可配置性c在本案例研究中,微处理器通过控制寄存器控制BASIC芯片,通过遥测和算法控制实现调节增益,叩叫参数的频谱估计和电极连通性。为了最大限度地发挥灵活性,可以随时通过遥控固件更新来调整算法。

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    处理器中运行的算法用于对信号进行适当分类并评估患者状态。这允许BMI适当地启动刺激治疗和(或)测量关键诊断指标。最近的研究表明,患者特异性算法可用于提高此分类的敏感性和特异性。临床医师监督机器学习是完成患者个性化算法的好方法,该系统旨在以更高能效的方式实现患者特异性的定义[67]。由于BAsIC和检测算法的合并对于脑状态检测的“智能传感器”的设计至关重要,所以在闭环验证示例中,将通过探索绵羊脑丘脑――皮质电学回路更加充分地开发该理念。