基于极微弱脑电编解码技术的脑机接口前沿展望

脑机接口是人机交互领域中迅速发展的新兴技术,在系统交互速率和指令集数量等方面已经取得较大突破,但现有脑机接口技术多基于高鲁棒性的脑电特征进行编解码,欠缺舒适性和交互友好性,导致目前该技术的应用场景受限且不利于用户进行多线程作业,限制了脑机接口技术走向实际应用.面向脑机交互过程中的实际应用需求,需要开发基于极微弱脑电的编解码技术,挖掘蕴含更深层、更复杂大脑信息的脑电特征.为此,一方面需设计提升用户体验的极微弱刺激编码范式,一方面需研发提高极微弱特征识别精度的解码算法,实现更加实用化、人性化的新型脑机接口系统.本文对基于极微弱脑电编解码技术的相关研究进行了回顾和总结,并对该技术的未来发展趋势进行了展望.     

应用于脑机接口的便捷式头皮电极

脑电信号幅度弱、频率低,容易受环境及其他内源性电生理信号干扰.电极作为头皮脑电记录的首要关键器件,其性能的好坏,直接影响着脑机接口技术的发展.随着脑机接口技术逐渐走向成熟,在实验室中使用的传统湿电极尽管信号质量好,但佩戴和安放需要专业人员操作,使用后的设备需要清洗和晾晒等维护,大大限制了脑机接口技术的发展和推广应用.为配合满足应用场景下脑电采集的应用需求,脑机接口用电极器件需要在电学性能、佩戴舒适度和使用便捷性三个方面满足要求.同时,脑电电极的设计和制备,要满足头皮有发区域的脑电采集.本文综述了近年来用于头皮脑电记录的便捷式电极器件及其固定头戴的研究进展,分析了不同电极方案的技术特点,对用于脑机接口中电极及脑电帽的发展进行了总结和展望.     

2022年脑机接口研究进展

脑机接口（brain-computer interface,BCI）旨在大脑与外部环境之间建立一种不依赖于外周神经系统的交流与控制通道，从而实现大脑与外部设备的直接交互。脑机接口的初衷是帮助运动障碍患者利用其意图直接控制辅助设备，提高患者生活质量并重拾生活信心。随着脑机接口技术的发展，脑机接口应用已拓展至游戏娱乐、学习教育、智能家居和军事等领域。作为脑科学与类脑智能研究的重要部分，脑机接口已成为多个国家的科技战略重点。随着脑科学、计算科学、人工智能等领域快速发展，脑机接口技术的进步步伐加速，脑机接口已成为全球科技前沿热点。脑机接口技术主要涉及硬件、软件和算法，其中硬件主要包括脑信号采集与处理器件，是保障脑机接口性能的前提；软件的优化将降低脑机接口系统的使用门槛，惠及更多人群；算法则主要是对脑信号进行分析与处理，以又准又快地解读用户意图。脑机接口在硬件、软件和算法三方面的技术进步不仅推进脑机接口从实验室演示走向实际应用，同时也将拓宽脑机接口的应用范围。因此，本文从关键技术、典型应用等方面着手对2022年脑机接口领域的研发热点进行回顾和梳理，以期增进脑机接口研究现状的了解。同时，对当前脑机...     

运动想象脑电信号的ERD/ERS分析基础

脑机接口能提供一种不依赖于外周神经和肌肉,实现大脑与外界进行信息交流的全新通路。运动想象脑电研究是脑机接口技术研究领域一个重要课题,本文对运动想象脑电信号分析基础做简要介绍。一、脑电分类及特点脑电是人脑神经细胞群的自发性节律电活动在大脑皮层或头皮的总体反应的体现。近年来,一系列先进的成像技术也能够非常直观地呈现人脑各区域状态的变化情况,但这些并不影响基于EEG的相关研究。相比于以上成像技术,EEG     

脑机接口技术的应用实践

以交叉学科研究为基础的脑机接口技术,旨在实现碳基的大脑与硅基的芯片直接进行交流通话.脑机接口技术的长远目标是用脑控交互替代现有的语音、手势等操控交互,据此可以渗透改变所有产业发展模式.但在中短期的脑机接口技术产业化落地方向上,医疗健康是目前最直接、最主要的应用领域之一,也是目前商业化程度最高、被各界资本最为看好的落地场景之一.博睿康走自主研发脑机接口产品道路,旨在掌握并提升脑机接口核心技术,打破进口垄断,更直接、高效地促进脑机接口技术落地应用,切实推进脑机接口产业健康有序地发展.     

脑机接口技术在医疗领域的应用

脑机接口技术不依赖于常规大脑信息输出通路,而是建立了大脑与计算机等外部设备之间直接的信息交流和控制通道。该技术有广阔的应用前景,受到广泛关注。各国都相继提出了国家层面的脑计划,为脑机接口的发展提供政策指引和支持。分析总结了脑机接口技术的现状及其在医疗领域的应用,探讨了该技术面临的挑战、发展和建议。     

脑-机接口技术综述

脑-机接口是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立的直接的交流和控制通道,通过这种通道,人就可以直接通过脑来表达想法或操纵设备,而不需要语言或动作,这可以有效增强身体严重残疾的患者与外界交流或控制外部环境的能力,以提高患者的生活质量.脑-机接口技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术.本文对脑-机接口技术的发展、研究现状、工作原理以及涉及的关键技术进行了较为详细地综述,在总结脑-机接口技术存在问题的基础上,探讨了该领域进一步研究的方向.     

基于头皮脑电的游戏型脑机接口应用研究综述

游戏型脑机接口(game-BCI)是指将脑机接口与游戏结合,通过对脑电信号的识别,使用户完成对游戏的直接控制,不仅为健康人提供了新型的游戏交互方式,也为残障人士提供了新的康复治疗途径.相比于其它侵入性BCI,基于头皮脑电的BCI有无创、时间分辨率高、成本低、便携性好等优势,具有更加广泛的应用前景.该文对基于头皮脑电的游...     

基于P300脑机接口系统实验范式的研究现状

脑机接口系统是一种无需借助周围神经和肌肉便可与外界交流信息、表达使用者想法的通信系统。在过去20多年,P300电位作为脑机接口技术常用的典型脑电成分一直倍受关注,众多研究者为提高脑机接口系统的性能,相继提出了众多基于P300脑机接口系统的实验范式。在总结归纳的基础上,对使用广泛、性能较优越的3种实验范式进行了论述,并比较总结了其性能,同时分析了影响实验范式的物理属性。最终对脑机接口系统实验范式未来的研究方向进行了展望。     

脑机接口技术研究综述

脑机接口技术(brain computer interface,BCI)不依赖于常规大脑信息输出通路,该技术建立了一种直接的信息交流和控制通道,为人脑和外界之间提供了一种全新的交互方式。简要介绍了BCI技术的定义和基本组成及发展现状,并对皮层慢电位、视觉诱发电位、眼动产生的α波、P300电位和基于运动想象的μ节律及β波5种脑机接口技术的研究方向作了简要阐述,最后指出目前BCI研究面临的挑战及未来的应用前景。     

基于发音想象的脑机接口的研究综述

脑机接口作为患有交流或肢体障碍的病人与机器设备交流沟通的一种技术，近年来在生物医学工程、康复工程等领域受到广泛关注。基于发音想象的脑机接口作为一种新型的脑机接口方式，由于其具有为患有言语障碍的病人提供有效、舒适的言语交流的潜力，其相关研究正在迅速发展。本文首先介绍常见的基于发音想象的脑机接口所用到的信号采集技术，然后详述现有文献中的相关研究内容和信号处理算法，最后讨论基于发音想象的脑机接口存在的问题以及对未来工作进行展望。      

脑-机接口技术发展

脑-机接口是将人的想法和意图转换为外部设备控制信号的新型通讯系统.文中介绍了BCI系统的组成和工作原理,脑-机接口技术的发展、研究状况及其关键技术,并对其未来发展面对的挑战进行了探讨.     

基于精细运动想象的脑机接口技术研究进展

基于运动想象的脑机接口(Motor Imagery based Brain-Computer Interface,MI-BCI)对运动康复具有重大意义.然而,现有MI-BCI指令集有限,在高维精细运动控制时,运动意图与动作输出无法匹配,不利于构建反馈真实运动意图的闭环运动康复系统.近年来,精细运动想象编解码研究逐渐受到关注与重视,在范式与解码方法两方面取得了一些研究进展.范式方面,一些研究对想象单一肢体不同关节、同一关节不同自由度的动作进行了尝试;解码方法方面,传统机器学习、深度学习与基于领域自适应的迁移学习方法等被引入到了精细运动想象解码研究中.本综述讨论了基于脑电信号的精细运动想象范式与解码方法的研究进展,并展望了其未来前景,以期促进精细运动想象脑机接口技术的深入研究及未来应用.     

脑机接口技术研究概述

脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)是在人脑和外界之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的一种通讯系统.本文概述了基于脑电信号(EEG)的BCI技术的基本原理、研究方法、类型、研究现状,并分析了目前存在的问题与应用前景.     

直接脑控机器人接口技术

在现代化科学技术发展带动作用下,作为一种新兴的人-机器人接口技术—直接脑控机器人技术成为了当下机器人控制研究领域的重要研究内容之一。文章首先对脑控机器人接口内容进行了详细的论述,并对BCRI关键技术之一进行了分析,已为今后直接脑控机器人接口技术参考使用。     

脑机接口的发展挑战与趋势研判

通过思想控制万物仍属于科幻电影的范畴,但随着脑科学的发展,人类可以利用大脑活动产生的电信号与环境互动,影响或改变环境.脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)可使人或动物大脑与外部设备之间创建直接连接,实现脑与设备的信息交换,其技术为肢体和语言障碍者提供行走和操纵物体的辅助设备.脑机接口领域的进步将改变人类的生活方式.本文简要介绍脑机接口的发展历程,阐释脑机接口的实现过程,并准确识别出脑机接口未来挑战,同时对其发展趋势进行研判.在不久的将来,脑机接口将取得突破性进展.     

脑机接口技术的专利分析

<正>脑机接口是一种涉及多学科多领域的新颖人机交互技术，本文基于Incopat专利库，对脑机接口技术的专利进行申请趋势、技术生命周期、申请人排名、IPC申请趋势、申请人国别等进行分析及总结，可以为脑机接口领域的技术发展动态提供一定的情报参考。脑机接口(BCI)技术是一种全新颠覆性的人机交互技术^[1-3]。BCI由美国加州大学Jacques Vidal教授于1973年提出。1999年，第1届国际BCI大会正式给出BCI定义:通过分析人或动物的脑电信号而建立起来的交互系统^[4,6]。     

基于P300特征的脑-机接口解码算法研究综述

脑-机接口是脑与外部设备连接进而实现信息交换技术，核心是发挥人脑的优势，直接通过人脑与外部环境进行高效互动，目前已成为世界各国的研究热点。P300是由特定刺激范式激发的事件相关电位中的一个典型成分，最初研究发现，当人脑受到某些小概率事件刺激时，会在脑电信号中出现一个潜伏期约为300 ms的正向波峰。由于P300成分具有刺激特异性，因此该特性已被广泛用来研究注意、辨认等认知功能，基于P300特征的脑电范式也已经成为三大主流范式之一。近年来，结合P300和脑-机接口的具有实用功能的应用大量涌现，与此相关的解码算法也被提出并不断改进，这为人们研究P300脑-机接口提供了便利。然而，P300脑-机接口的相关解码算法缺乏系统性总结，各类算法之间的特点也尚未得到明确比较。该文依据P300成分主要在顶枕区响应的特点，提出了基于非空间信息的P300脑电解码算法；依据P300成分在不同脑区响应特征不同的特点，提出了基于空间信息的P300脑电解码算法；依据近几年信息技术快速发展，深度学习已不断在P300脑-机接口中应用的特点，提出了基于深度学习的新型P300脑电解码算法；从以上三个角度入手，总结近年来P3...     

基于脑机接口技术下仿生手结构设计及分析

本研究是基于脑机接口技术下进行的仿生手的设计。其系统流程为：脑电信号作为控制源,通过外围电路接口,实现控制仿生手的运动。本文主要介绍了脑机接口技术下仿生手控制,并通过对ANSYS软件创建参数化三维仿生手结构模型的分析,来验证所设计系统的可行性。该仿生手结构是以人体巧妙的骨骼的构成原理为依据,利用弹性线代替连杆,再加以小电机来实现手指关节的运动。同时在动静力学分析的基础之上,对所设计手指进行力学分析以及运动仿真。     

单通道脑电信号中眼电干扰的自动分离方法

当前主流的眼电(EOG)去除方法需要利用多通道脑电的相关性,难以在单通道的便携式脑机接口(BCI)中应用。该文提出一种基于长时差分振幅包络与小波变换的眼电干扰自动分离方法。首先在原脑电信号的长时差分振幅包络上实施双门限法来精确检测眼电的起止点,然后利用sym5小波对脑电进行分解并引进Birg_Massart策略来自适应地确定小波重构系数阈值,最后通过小波重构精确地估计眼电,实现单通道上眼电与脑电的自动分离。大量实验证明,该方法与主流的平均伪迹回归分析和基于独立成分分析(ICA)的方法相比,能够获得更好的估计眼电与原眼电的相关性,保证更高的校正信噪比和较强的实时性,能够满足脑机接口多方面的需要。