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基于腦電的無創(chuàng)腦機接口研究進展

更新時間:2024-06-10 22:30作者:小樂

近20年來,腦機接口(BCI)迅速成為研究和應用的熱點。自1973年Vidal首次提出腦機接口一詞以來,腦機接口在神經(jīng)科學、神經(jīng)工程和臨床康復領域受到越來越多的關注。腦機接口研究的最初目的是提供非肌肉控制的信息溝通渠道,幫助患有嚴重運動障礙的患者與外界進行溝通。腦電圖、腦磁圖、功能磁共振成像、近紅外光譜功能成像、神經(jīng)元記錄等監(jiān)測大腦活動的方法都可以為腦機接口提供輸入信號。在所有方法中,腦電圖(EEG)憑借其非侵入性、易于使用、設備價格低廉等優(yōu)點,成為腦機接口研究中最常用的信號。典型的腦機接口系統(tǒng)由信號采集、信號處理和設備控制三部分組成(圖1)。本文僅關注基于腦電圖的非侵入性腦機接口方法。

圖1 基于腦電圖的無創(chuàng)腦機接口系統(tǒng)框圖

20世紀初腦機接口研究先驅的工作為腦機接口領域奠定了重要基礎。 1977年,Vidal開發(fā)了一種基于視覺事件相關電位(ERP)的腦機接口系統(tǒng),可以通過觀察同一視覺刺激的不同位置來選擇四種控制指令。 1988年,F(xiàn)arwell和Donchin提出并設計了P300拼寫器,將字符排列成66的字符矩陣,矩陣中的字符按行或列隨機閃爍,誘發(fā)P300分量。 20 世紀90 年代初,基于感覺運動節(jié)律的腦機接口出現(xiàn)了。沃普勞等人。訓練用戶自行調節(jié)mu節(jié)奏的幅度,通過mu節(jié)奏幅度的變化實現(xiàn)光標的一維控制。普福特謝勒等人。構建了一個基于感覺運動節(jié)律的事件相關去同步化(ERD)的腦機接口系統(tǒng),以區(qū)分想象的左/右手運動與ERD 的時空模式。與此同時,基于事件相關電位的腦機接口范式也得到進一步拓展。 1992年,Sutter開發(fā)了一種基于偽隨機序列調制視覺誘發(fā)電位(VEP)的大腦反應接口。該系統(tǒng)使用VEP 來識別用戶在88 視覺鍵盤上注視的方向。 1999 年,Birbaumer 等人。利用慢皮質電位(SCP)的幅度變化來控制光標的一維運動,并實現(xiàn)了一種稱為思維翻譯裝置(TTD)的文本拼寫腦機接口。

21世紀后的20年里,腦機接口研究發(fā)展迅速。參與腦機接口研究的機構數(shù)量和相關科學出版物數(shù)量大幅增加。自2000 年以來該領域同行評審論文的數(shù)量就證明了這一點(圖2)。

圖2 以EEG和BCI為關鍵詞,在Scopus中檢索2000年至2017年發(fā)表的論文數(shù)量

腦機接口研究在算法、范式、應用三個方面取得了長足進展。在算法研究方面,先進的腦電信號處理和機器學習算法應用于早期的腦機接口范式(例如基于P300電位和感覺運動節(jié)律的腦機接口)并取得了顯著的性能提升。在系統(tǒng)范式方面,基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)的腦機接口、基于運動起始視覺誘發(fā)電位(mVEP)的腦機接口等諸多新范式相繼涌現(xiàn)并日趨成熟。各種基于事件相關電位的視聽腦機接口已被證明具有較高的信息傳輸率(ITR)。在傳統(tǒng)腦機接口的基礎上加入其他生理信號而形成的混合腦機接口(hybrid BCI)范式在腦機接口的性能和系統(tǒng)靈活性方面顯示出優(yōu)勢。在系統(tǒng)應用方面,各種腦機接口應用不斷涌現(xiàn),大大拓展了腦機接口的應用范圍。專為溝通和運動康復而設計的輔助/康復腦機接口已廣泛應用于實驗研究和臨床試驗,并已驗證這些系統(tǒng)對肌萎縮側索硬化癥、中風和脊髓損傷患者的作用。此外,針對健康人群的腦機接口技術的非醫(yī)療應用也呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢,涉及安全、教育、游戲、狀態(tài)監(jiān)測以及身體、感官或認知能力增強等多個領域。

近年來,腦機接口技術取得了快速發(fā)展,腦電編解碼的許多新范式和新方法不斷涌現(xiàn)。盡管腦機接口的性能得到了顯著提升,但腦機接口系統(tǒng)從實驗室研究走向實際日常生活應用仍然存在許多挑戰(zhàn)。本文重點關注基于腦電圖的非侵入性腦機接口,從腦機接口的類型、應用和挑戰(zhàn)三個方面介紹基于腦電圖的腦機接口的研究現(xiàn)狀。

腦機接口的類型

腦機接口的分類不僅有助于總結當前腦機接口的水平,而且有助于建立系統(tǒng)設計的通用框架。為了對當前的腦機接口系統(tǒng)進行有針對性的概述,本文根據(jù)腦電信號的特點,將現(xiàn)有的基于腦電的非侵入性腦機接口系統(tǒng)分為三類:1)基于事件相關電位的BCI ; 2)基于感覺運動節(jié)律的腦機接口; 3)混合腦機接口。本文重點介紹腦機接口研究中廣泛使用的腦電信號和相應的系統(tǒng)范式(表1)。需要指出的是,除了腦電信號外,混合腦機接口研究還包括肌電圖、眼電圖等其他類型的生理信號,以及近紅外光譜(NIRS)等其他神經(jīng)活動檢測方法。

表1 基于腦電圖的腦機接口系統(tǒng)分類

基于事件相關電位的腦機接口

1)用于腦機接口研究的事件相關電位信號。事件相關電位(ERP),以前稱為誘發(fā)電位(EP),是由刺激引起的腦電活動。事件相關電位的波形通常由多個波峰和波谷組成,稱為事件相關電位分量。腦機接口系統(tǒng)中廣泛使用的事件相關電位信號有兩類。第一類是視覺誘發(fā)電位,包括瞬態(tài)視覺誘發(fā)電位(TVEP)、穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位、運動開始時的視覺誘發(fā)電位和編碼調制視覺誘發(fā)電位(code-modulated VEP,cVEP)。視覺誘發(fā)電位是由視覺刺激引起的事件相關電位,在大腦枕葉區(qū)反應最強。另一種類型是P300 電位,它是相關事件刺激后300 至400 ms 內出現(xiàn)的正波。它在大腦的中央和頂葉區(qū)域有強烈的反應。在奇怪的實驗范式中,它反映了刺激評估、選擇性注意和有意識辨別的過程。除了上述兩類事件相關電位信號外,還有少數(shù)研究使用其他類型的事件相關電位信號,如聽覺誘發(fā)電位(AEP)、N2pc、錯誤相關負性(ERN)、和N400。如圖3所示,基于事件相關電位的視聽腦機接口通過注意力和心理任務來調制視覺和聽覺刺激誘發(fā)的事件相關電位,用于解碼感覺、知覺和認知活動。

圖3 基于事件相關電位的視覺和聽覺腦機接口范式

2)事件相關電位的刺激編碼。通過引入通信領域的多址(MA)技術,可以對事件相關潛在腦機接口中的刺激編碼方法進行系統(tǒng)分類。這種分類有助于促進對系統(tǒng)范式的理解,使它們能夠在信號調制的框架下得到統(tǒng)一。事件相關潛在腦機接口系統(tǒng)中的信號調制方式可分為時分多址(TDMA)、頻分多址(FDMA)、碼分多址(CDMA)和空分多址(CDMA)。 -pision多址(SDMA),時分多址允許多個用戶通過將信號分成不同的時隙來共享相同的通信信道。最常見的基于視覺P300電位的腦機接口、mVEP、tVEP均采用時分多址方式進行調制;其次,頻分多址將整個頻段劃分為多個獨立的頻段,基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的腦機接口是典型的頻分多址系統(tǒng)。與時分多址方法相比,頻分多址方法具有更高的編碼效率。第三,碼分多址通過分配不同的序列來調制用戶的信號。基于視覺誘發(fā)電位偽隨機序列調制的腦機接口是典型的碼分多址系統(tǒng)。碼分多址腦機接口系統(tǒng)具有與頻分多址相當?shù)男阅?。最后,空分多址將地理空間劃分為多個用戶的更小的空間?;诳辗侄嘀返哪X機接口系統(tǒng)可以利用視野中不同刺激位置的視網(wǎng)膜視圖映射來誘導不同的tVEP或SSVEP空間模式。 SDMA 中的目標數(shù)量通常受到基于EEG 的視網(wǎng)膜定位的低空間分辨率的限制。

3)事件相關電位的解碼。事件相關電位的解碼可以看作是腦電模式識別問題,包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取和分類。信號處理和機器學習是事件相關電位解碼中的兩種主要數(shù)據(jù)分析技術。信號處理算法已廣泛應用于預處理和特征提取步驟。數(shù)據(jù)預處理的目的是通過去除與任務無關的噪聲來提高事件相關電位信號的信噪比。帶通濾波和空間濾波是兩種常見的預處理技術。帶通濾波用于保留與事件相關的電位信號相對應的頻率范圍。空間濾波計算多通道腦電信號的加權線性組合,以找到最能區(qū)分不同類別的投影方向。此外,多次試驗平均是提高事件相關電位信噪比的另一種有效方法。經(jīng)過預處理后,需要提取能夠反映事件相關電位信號特征的特征,通常利用信號的時空信息。除了時域和空間域的特征之外,頻域的特征也被用來檢測SSVEP。特征提取后,應用機器學習算法進行分類。線性判別分析(LDA)和支持向量機(SVM)等分類器算法被廣泛用于對事件相關電位的時空特征進行分類。

基于感覺運動節(jié)律的腦機接口

1)腦機接口研究的感覺運動節(jié)律。在想象的運動過程中,mu/beta節(jié)律的事件相關去同步/同步(ERD/ERS)顯示出與不同狀態(tài)(例如,左手和右手)相對應的獨特空間模式。大量研究表明,通過反饋訓練,人們可以使用想象的運動來調節(jié)感覺運動節(jié)律的幅度(上升或下降)。近年來,基于感覺運動mu/beta節(jié)律的腦機接口發(fā)展迅速。想象運動是實現(xiàn)感覺運動節(jié)律腦機接口的基本策略。例如,在Wolpaw 及其同事開發(fā)的Wad-sworth BCI 中,受試者利用其mu/beta 節(jié)律幅度來實現(xiàn)一維、二維或三維光標控制。感覺運動節(jié)律腦機接口的另一種實現(xiàn)方式是使用模式分類技術對想象的運動狀態(tài)(例如左手和右手)進行分類。由Pfurtscheller 領導的格拉茨BCI 使用空間過濾器和分類器來訓練受試者產(chǎn)生可區(qū)分的想象運動狀態(tài),從而建立允許同步腦機協(xié)作學習的腦機接口系統(tǒng)。當想象不同身體部位(包括左右手、腳和舌頭)的運動時,該系統(tǒng)可以區(qū)分與事件相關的去同步/同步的更復雜的時空模式。圖4是基于想象運動的腦機接口系統(tǒng)原理示意圖。

圖4 基于想象運動的腦機接口范式

2)感覺運動節(jié)律的特征提取和分類。用于檢測與mu/beta 節(jié)律事件相關的去同步/同步的常見特征包括頻帶能量值、希爾伯特變換的幅度包絡和自回歸模型。時頻分析可以綜合考慮腦電圖在時域和頻域的動態(tài)變化,提供更詳細的特征,從而提高分類性能。除了時間和頻譜特征外,與事件相關的電去同步/同步在想象的運動過程中表現(xiàn)出特定的空間模式,因此空間特征的提取對于區(qū)分想象的運動狀態(tài)也尤為重要。例如,公共空間模式(CSP)及其擴展算法濾波器組公共空間模式(FBCSP)已被證明可以有效地提取想象運動狀態(tài)的任務相關信息。獨立成分分析(ICA)等無監(jiān)督方法也被應用于提取獨立的感覺運動成分,從而實現(xiàn)無需校準的零訓練系統(tǒng)。此外,還利用腦力成像方法提取腦力空間的空間特征。在腦機接口中對想象的運動狀態(tài)進行分類時,腦力成像方法顯示出更高的空間分辨率和特異性等優(yōu)勢。此外,還應用非線性回歸系數(shù)、鎖相值幅度(PLV)和相位耦合測量等方法來提取大腦同步特征,這些特征可以反映想象運動中涉及的多個皮層區(qū)域之間的連接。特征提取后,常見的分類器(例如LDA和SVM)將特征轉換為連續(xù)或離散的控制命令來操作外設。

混合腦機接口

1)混合模式?;旌夏X機接口是指將腦機接口與其他生理或技術信號相結合的系統(tǒng)?;旌夏X機接口的目的是通過集成多個輸入信號來提高腦機接口的性能,從而擴大最終用戶群。在混合腦機接口中,至少一個大腦信號被用作腦機接口的預期輸入,以實現(xiàn)實時通信或控制。根據(jù)第二種信號模式,混合腦機接口可分為純混合BCI和混合混合BCI。純混合腦機接口通過結合兩種腦電圖模式各自的優(yōu)點來提高整個系統(tǒng)的性能。常用的混合腦電模式包括事件相關電位和感覺運動節(jié)律的組合(如SSVEP想象運動、P300想象運動)和2種事件相關電位的組合(如P300-SSVEP、N2pc-SSVEP、cVEP) -SSVEP)。除了腦電信號的組合外,還可以使用其他類型的大腦信號來構建純混合腦機接口。例如,結合近紅外光譜和腦電圖的腦機接口可以顯著提高想象運動的分類準確性。交叉混合腦機接口將腦電圖與其他非腦信號相結合,實現(xiàn)更精確、更可靠的控制??刂菩盘柨梢允巧硇盘枺ɡ缂‰妶D、眼電圖、心電圖)或來自其他現(xiàn)有輸入設備(例如眼動追蹤系統(tǒng))的信號。例如,可以通過將患者殘余肌肉活動調制的肌電信號與各種腦電信號相結合來實現(xiàn)混合腦機接口,從而顯著提高準確性和信息傳輸速率。混合腦機接口根據(jù)不同模態(tài)信號的工作時序可分為串行和并行兩種類型(圖5)。

圖5 基于事件相關電位和感覺運動節(jié)律的兩種混合范式

2)混合腦電圖信號。在純混合腦機接口中形成混合腦電信號有兩種不同的方法。一種方法是針對多種心理任務設計混合腦機接口范式,通過誘導不同的腦電信號實現(xiàn)單維或多維控制。例如,頻率編碼的SSVEP刺激可以疊加在使用標準行/列范式編碼的P300刺激上,并且固定目標刺激可以同時誘導P300和SSVEP,從而提高對目標和非目標刺激的辨別力。同時進行的想象運動任務(想象左手或右手運動)和視覺注意任務(注視左側或右側閃爍的刺激)將同時產(chǎn)生兩個獨立的特征,事件相關的去同步和SSVEP,從而提高系統(tǒng)的分類性能。另一種方法使用單一類型的心理任務來誘發(fā)多個腦電圖信號。事件相關電位和腦節(jié)律振蕩的結合可以提高腦電模式的可區(qū)分性。例如,事件相關的去同步/同步和側向準備電位(LRP)的組合有助于對想象的運動任務進行分類。

信息傳輸速率研究進展

在腦機接口研究中,信息傳輸率(ITR)是廣泛使用的評估腦機接口性能的指標。信息傳輸速率定義為單位時間內傳輸?shù)男畔⒘浚▎挝唬篵it/min):

式中,M為目標個數(shù); P為平均分類準確率; T是輸出命令所需的時間。為了提高腦機接口的信息傳輸速率,通常需要考慮M、P、T三個參數(shù)以及它們之間的相互影響。

信息傳輸速率的發(fā)展

21世紀初,腦機接口系統(tǒng)的信息傳輸速率開始顯著提高。 2002 年,Wolpaw 等人發(fā)表了一篇評論。提到腦機接口最大信息傳輸速率為10~25bit/min。近十年來,研究人員主要通過增加分類目標數(shù)量、提高目標識別算法的準確性、減少輸出命令所需的時間來提高腦機接口的信息傳輸速率。對于基于感覺運動節(jié)律的腦機接口,雖然高效的信號處理和機器學習算法可以提高其信息傳輸速率,但其信號特征來自自發(fā)的腦電活動,可分類的目標數(shù)量較少。信息傳輸速率通常小于15位/分鐘。基于事件相關電位的腦機接口信息傳輸速率取得重大突破?;谑录嚓P電位的腦機接口的信號特征源自誘發(fā)的腦電活動,這有助于增加分類目標的數(shù)量。隨著高效信息編碼和腦電解碼方法的應用,基于當前事件相關電位的腦機接口的信息傳輸速率較早期提高了數(shù)倍。其中,P300腦機接口、SSVEP腦機接口、cVEP腦機接口的信息傳輸速率已超過100bit/min。與單模態(tài)腦機接口相比,并行范式混合腦機接口的信息傳輸速率可以顯著提高,但其信息傳輸速率取決于所使用的信號。

高速SSVEP腦機接口

近年來,SSVEP腦機接口的信息傳輸速率從過去的60~75bit/min逐漸提高到300bit/min以上。 2014 年,陳等人。采用采樣正弦編碼方法開發(fā)了45個對象的文本輸入系統(tǒng),獲得了105位/分鐘的信息傳輸速率。通過濾波器組典型相關分析方法,信息傳輸速率進一步提高至151bit/min。中西等人。將單獨的校準數(shù)據(jù)引入SSVEP檢測中,并結合頻率和相位混合編碼方法,獲得166位/分鐘的信息傳輸速率。 2015 年,陳等人。提出了頻率和相位聯(lián)合編碼方法,將信息傳輸速率提高到267位/分鐘,拼寫速度為1個字符/秒。 2018 年,Nakanishi 等人。開發(fā)了一種基于任務相關成分分析的SSVEP檢測方法,實現(xiàn)了325bit/min的信息傳輸速率,這是目前報道的非侵入性腦機接口的最高信息傳輸速率。

腦機接口的應用

在電子、計算機、通信等信息技術快速發(fā)展的推動下,腦機接口正從實驗室走向實際應用?,F(xiàn)有的腦機接口應用主要集中在用戶意圖的解碼和輸出,即用戶主動執(zhí)行一定的心理任務,對意圖進行編碼,經(jīng)腦電解碼方法解讀后轉換為指令,從而實現(xiàn)與大腦的交流。設備的環(huán)境和控制。連接腦機接口的設備通常是輔助或康復設備,可用于醫(yī)療和非醫(yī)療領域。除了通訊和控制之外,腦機接口還用于實時監(jiān)測用戶的心理狀態(tài)。

醫(yī)療領域的應用

腦機接口研究的初衷是幫助運動障礙患者。到目前為止,腦機接口的主要應用仍然集中在醫(yī)療領域?;谑录嚓P電位的腦機接口可能是最流行的腦機接口系統(tǒng),作為嚴重運動障礙患者(例如肌萎縮側索硬化癥患者)的輔助溝通和控制方法。與感覺運動節(jié)律BCI相比,基于事件相關電位的BCI的主要優(yōu)點是相對容易獲得可靠信號并且需要較少的訓練。肌萎縮側索硬化癥患者可以通過Vision P300腦機接口在家庭環(huán)境中長時間使用各種軟件和家用電器。然而,對于失去控制眼球運動能力的完全鎖定綜合征(CLIS)患者來說,腦機接口的應用仍然存在挑戰(zhàn)。與輔助通信和控制應用不同,感覺運動節(jié)律腦機接口被認為是一種有效的神經(jīng)康復方法。腦機接口康復訓練有望幫助患者加速失去的運動功能的恢復,在中風患者中應用最為廣泛。感覺運動節(jié)律腦機接口檢測患者的運動意圖,并借助假肢或功能性電刺激(FES)將其轉化為實際的肢體運動。這種大腦主動參與的康復訓練被認為有助于神經(jīng)回路的重組,從而加速受損運動功能的恢復。

非醫(yī)學領域的應用

基于事件相關電位和感覺運動節(jié)律的腦機接口可以作為一種新的人機交互方法應用于非醫(yī)學領域,特別是娛樂和游戲行業(yè)。用于游戲開發(fā)的腦機接口可以靈活地依靠腦電信號和其他類型信號的混合控制來實現(xiàn)新穎的人機交互方式。對于健康用戶來說,一個新興且重要的BCI應用方向是實時監(jiān)測用戶的心理狀態(tài)(如警覺性、注意力、壓力、認知負荷、情緒等)。這種類型的BCI,也稱為被動BCI,通常可以采用混合BCI 的形式,在必要時還包括其他生理或環(huán)境信號,以便更全面地了解用戶的狀態(tài)。無源腦機接口可以在駕駛安全、教育、用戶體驗或神經(jīng)營銷等領域提供更客觀的評估。盡管仍處于實驗室研究的早期階段,但腦機接口在非醫(yī)學領域的應用數(shù)量正在穩(wěn)步增加,并且擁有更廣泛的應用群體。

非侵入式腦機接口研發(fā)面臨的挑戰(zhàn)

盡管各種腦機接口范式的可行性已得到驗證,但將現(xiàn)有腦機接口技術從實驗室研究階段推向實用階段仍面臨諸多挑戰(zhàn)。首先,腦機接口的性能有待提高。腦電編解碼技術的突破是提高系統(tǒng)信息傳輸速率的關鍵。其次,腦機接口的實際實現(xiàn)很大程度上依賴于移動腦機接口平臺的發(fā)展。此外,腦機接口的廣泛應用將對人腦與機器融合的新型腦機交互和腦機融合技術提出更高的要求。

腦電編解碼技術

腦機接口的性能是實現(xiàn)腦機接口實際應用的關鍵因素。由于腦電技術的限制,通信速率瓶頸問題尚未得到解決。尤其是在復雜環(huán)境下,信息傳輸速率低仍然是腦機接口應用的一大障礙。腦電編解碼技術的改進是提高腦機接口信息傳輸速率的關鍵。面臨的挑戰(zhàn)主要包括以下兩個方面。

1)分類精度對于估計信息傳輸速率至關重要。通過腦電編解碼技術提高分類精度的研究可以概括為兩個方向:(1)提高任務相關腦電信號的信噪比。先進的信號處理算法已應用于偽影消除、空間濾波和特征提取。 (2)最大化多個目標的可分離性。為此,基于機器學習的分類技術已廣泛應用于特征提取、特征組合和分類。此外,還可以通過在腦電信號(例如混合腦電信號)中編碼更多特征信息來提高多個目標的可分離性。

2)可識別目標的數(shù)量在信息傳輸率的估計中也起著重要作用。在基于感覺運動節(jié)律的腦機接口中,由于腦電圖模式的空間分辨率較低,目標的數(shù)量非常有限(例如想象手、腳、舌頭的運動)。通過啟用2D 和3D 連續(xù)運動控制可以增加目標數(shù)量?;谑录嚓P電位的腦機接口在實現(xiàn)更多目標方面顯示出獨特的優(yōu)勢??梢岳猛ㄐ蓬I域的多址技術對大量目標進行編碼。隨著神經(jīng)解碼技術的發(fā)展,腦電信號有望被用來解讀更高維度、更抽象的思維信息。

移動腦機接口

雖然基于腦電圖的腦機接口在性能上取得了顯著的進步,但實際的腦機接口應用卻因缺乏便攜性和繁瑣的系統(tǒng)設置(例如涂抹導電膏)而受到限制。移動腦機接口平臺的發(fā)展可以幫助腦機接口系統(tǒng)走出實驗室,走進日常生活。設計移動腦機接口系統(tǒng)需要解決以下三個挑戰(zhàn)。

1)移動腦機接口系統(tǒng)需要先進的腦電傳感技術來取代基于導電漿料的電極皮膚接觸。在傳統(tǒng)的高密度腦電圖系統(tǒng)中,這些步驟需要很長時間才能完成。干電極等新型腦電電極技術有望用于實現(xiàn)可穿戴、即用型腦電信號采集。

2)利用移動硬件進行刺激呈現(xiàn)、信號采集和數(shù)據(jù)收集的便攜式平臺對于擴展腦機接口應用是必要的。智能手機等移動設備的快速發(fā)展,使得實現(xiàn)真正的便攜式腦機接口成為可能。

3)偽影去除技術是移動腦機接口所必需的。一般來說,在實驗室環(huán)境中,受試者需要保持靜止并僅專注于實驗任務以獲得干凈的腦電圖記錄。然而,在日常生活中,由于用戶的行為不受限制,運動偽影和環(huán)境噪聲會對腦電信號造成嚴重干擾。

從腦機交互到腦機融合

經(jīng)過近20年的快速發(fā)展,基于腦電的腦機接口系統(tǒng)建設規(guī)劃已較為完善。人腦、腦機接口以及外部設備直接參與的腦機交互過程逐漸成為腦機接口研究的重點。目前,基于在線閉環(huán)腦機接口的腦機交互研究面臨諸多挑戰(zhàn)。

1)在腦機接口系統(tǒng)的構成中,腦機交互體現(xiàn)在人腦與計算機算法之間的交互學習和適應。需要腦學習和機器學習的交互適應,為腦電圖的個體差異和非平穩(wěn)問題提供有效的解決方案。

2)在腦機接口應用中,腦機交互體現(xiàn)為人腦與設備或環(huán)境之間的信息交互?;谝曈X、聽覺反饋和神經(jīng)調節(jié)技術的雙向閉環(huán)腦機接口系統(tǒng)需要具有更高的效率和可靠性。

3)隨著人工智能和機器智能技術的快速發(fā)展,借助腦機接口構建的腦機智能技術將成為腦機接口發(fā)展的新方向。新型腦機混合智能需要結合生物智能(感知、記憶、推理、學習)和機器智能(集成、搜索、計算)的優(yōu)勢。

綜上所述

在過去的20到30年里,基于腦電圖的非侵入性腦機接口技術取得了前所未有的進步。除了幫助運動障礙患者與環(huán)境溝通的最初目的外,當前的腦機接口應用已經(jīng)擴展到包括大腦狀態(tài)監(jiān)測、神經(jīng)康復、認知增強等多個領域。廣義的腦機接口系統(tǒng)可以被重新定義為利用在線腦信號分析技術影響人與環(huán)境之間實時交互的平臺。目前腦機接口技術更側重于通過人腦與輸出設備的交互實現(xiàn)腦機一體化。將通過更實用的腦機接口應用,進一步研究動態(tài)腦機交互過程中人腦與設備的交互,并在此基礎上開發(fā)更高效的腦機融合方法和系統(tǒng)。不久的將來,以神經(jīng)信息獲取、分析、調節(jié)、腦機融合為重點的新型腦機智能研究將推動腦機接口技術的重大創(chuàng)新和突破。 (責任編輯劉志遠)

基金項目: 國家自然科學基金(61431007, 61671424, 6160

3416) 參考文獻(略) 作者簡介:陳小剛,中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)學院生物醫(yī)學工程研究所,助理研究員,研究方向為腦機接口;王毅軍(通信作者),中國科學院半導體研究所,研究員,研究方向為腦機接口和神經(jīng)計算。 注:本文發(fā)表于《科技導報》2018 年第12 期,敬請關注。

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2024-06-10 22:31

《阿麗塔》或許票房難超《流浪地球》,但卻會引發(fā)另一些思考

《阿麗塔:戰(zhàn)斗天使》劇照文|懂懂筆記在《流浪地球》火爆的勢頭逐漸平息時,《阿麗塔:戰(zhàn)斗天使》開始逐漸展露崢嶸。作為中影春節(jié)之后先后發(fā)行的兩部大作,《流浪地球》已經(jīng)在2月17日實現(xiàn)36.73億元人民幣票房,遙遙向著50億票房大關邁進。而“阿麗

2024-06-10 22:30

小豬佩奇 中英注釋 07:Mummy Pig at Work 豬媽媽在工作

Mummy Pig at Work 豬媽媽在工作- Mummy Pig is working on her computer. 豬媽媽在電腦前工作。- Daddy Pig is making soup for lunch. 豬爸爸在做午餐要

2024-06-10 22:29

QS2025世界大學排名泄密!墨大沖世界前10,英美澳高校格局生變,世界大學排名qs排名

轉眼又臨近6月,備受矚目的2025年QS世界大學來了!官方也在網(wǎng)上公布了,排名將于6月5日凌晨4點正式公布。作為國際權威機構QS每年發(fā)布的高等教育排名,其結果備受全球師生和考生們的熱烈關注。今年的排名將帶來哪些變化和新面貌 總結來說,今年的

2024-06-10 22:29

中央昆士蘭大學—澳大利亞最有活力最具創(chuàng)新最豐富多彩的大學之一

中央昆士蘭大學(Central Queensland University),簡稱“中昆大”“CQU” ,設立于1967年,是位于澳大利亞聯(lián)邦的公立綜合性大學 ,澳大利亞三大涵蓋雙重領域的大學之一,也是覆蓋最廣的全國性公立大學。建校以來,從

2024-06-10 22:28

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