基于脑电的脑机接口技术在医学领域中的应用

脑机接口能够在大脑与外部设备之间建立直接的交流通道.随着脑科学的深入研究和人工智能技术的迅猛发展,脑机接口得到了长足的进步.基于头皮脑电的脑机接口由于具有对人体无创伤、成本低廉且便携性较好等优点,在多种应用场景中广受关注.本文从脑信号产生、获取和解码三方面引入,介绍基于脑电的脑机接口技术,阐述脑机接口技术在医学领域的应...     

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戏型脑-机接口技术进行了总结,将其按控制信号类型分为主动式、反应式、被动式以及混合范式,介绍不同类型游戏BCI的控制策略和应用场景,并对比分析了游戏BCI中不同类型脑电信号常采用的分类算法,最后讨论了该领域目前存在的问题和未来的发展方向。     

基于张量R-Tucker分解的BCI数据分类研究

张量分解作为一种高维数据分析工具能够结合多个模态的信息从而获取具有判别信息的特征,但是在高维空间上进行张量分解存在计算复杂度高的问题。为了解决该问题,研究借助随机奇异值分解速度快的特点,提出基于随机奇异值分解的张量Tucker分解（张量R-Tucker分解）,并将其用于BCICIV2b数据集的特征提取和分类中。实验结果显示：相比张量Tucker分解,张量R-Tucker分解特征提取速度提升22%,并且平均分类准确率达到80.93%,与现有基于矩阵的方法相比提高10.12%。     

基于P300电位的新型BCI中文输入虚拟键盘系统

 近年来各种信号处理技术随着计算能力的提高取得了巨大进展,推动了人机交互(HCI)技术的发展.脑机接口(BCI)是一种特殊的人机交互通道,在最近几年引起广泛关注.P300电位是一种事件相关电位,利用诱发人类P300的原理,可以实现基于P300的BCI系统.此类系统以往常用于英文字母的输入,本研究首次设计并开发了一套进行汉字输入的在线P300-BCI系统.系统利用汉字基于笔画的特性简化了P300诱发界面,并据此设计了相应的汉字虚拟键盘.利用此系统进行的在线输入实验表明,此中文BCI的设计是可行的,对系统的进一步完善将可以为汉语系的瘫痪患者的机能恢复提供新的选项.     

高灵敏度多通道fNIRS系统的BCI应用：“肯定/否定”二分类意图识别

本文探讨了高灵敏度多通道fNIRS系统用于解码“肯定/否定”二分类意图的脑机接口应用。实验过程中采用全并行激励下的锁相光子计数模式进行测量,采集了10名被试思考针对其个人情况的相关问题时前额叶脑区的fNIRS信号,从中提取血红蛋白浓度变化数据的均值、方差、偏度、峰度、激活水平这五种特征,根据各特征对不同被试的分类效果和Fisher-score方法分别进行特征与通道选择,并最终构建支持向量机(SVM)模型。采用10次十折交叉方案进行验证,以更好地评估模型的分类准确性。为了对比,本文也研究了以原始光强数据建立的SVM模型的分类效果。实验结果表明：使用血红蛋白浓度变化数据构建的SVM模型的平均平衡准确率为73.1%±1.7%,以原始光强数据构建的SVM模型的平均平衡准确率为70.6%±3.7%,前者较后者提高了3.5%,且二者的平均平衡准确率均达到了70%以上。本研究不但展示了高灵敏度多通道fNIRS系统识别人脑直接意图的能力,也为fNIRS-BCI的应用提供了有益思路。     

自适应脑机接口研究综述

脑机接口(BCI)不依赖于外周神经和肌肉,在大脑与外部设备之间建立起直接交流的通路。近年来,该技术在识别准确率和系统交互速率方面已取得巨大突破。然而,脑电(EEG)信号非平稳特性较强且用户主观状态波动较大,传统脑机接口技术对大脑活动的动态变化欠缺适应性,影响了脑机接口系统的控制稳定性,也限制了其智能化发展和应用。自适应脑机接口可根据大脑当前状态动态调整诱发范式和实时更新识别模型,从而增强脑控系统对非平稳大脑活动的适应性,提高其控制精度和鲁棒性,实现更加实用化的脑控系统,对推动脑机接口技术进一步发展极具意义。该文对自适应脑机接口的相关研究进行了回顾和总结,并对该技术未来发展的方向进行了展望。     

博科的现在和未来

年终岁末，和许多厂商一样，博科通讯公司也和媒体进行了座谈，博科通讯大中华区总经理范加添先生对2003年公司在中国的发展感到振奋，同时他相信，2004年对博科来说也将是一个不错的年份。     

小波变换在运动想象脑电分类中的应用

脑机接口技术是一项不依赖人的外周神经和肌肉组织而实现人机交互通信的技术，使人类可以拥有一条不通过肌肉组织与外界交流而实现人机通信及控制的通道。在总结前人研究成果的基础上，采用了小波变换Mallat算法对实验数据进行特征提取，重点研究了时间窗的选取和利用频率范围选取有用信号的问题。通过SVM的分类结果为准确率84.2856%，精密度85.2721%和灵敏度92.0006%。     

CTI技术的现在和未来

本文主要对一门新兴的科学技术——ＣＴＩ的含义、现状及其发展进行了较为精辟的论述。     

OLED技术的现在和未来

<正>在2008年北京奥运会开幕式上,大量使用的LED(发光二极管)技术将开幕式表演装点得美轮美奂。"鸟巢"会场中央地板的LED屏幕、表演者身上的LED装饰灯、空中升起的LED奥运五环、"鸟     

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...     

基于脑电逆问题的研究及应用综述

自20世纪50年代以来,关于神经元电活动的研究一直是许多科研人员和临床医生关注的热点。大脑中的神经元组成分布式网络结构,不同的区域结构将处理视觉、感知觉、意识等不同的信息,且神经元活动随时间不断变化,因此需要一种能对大脑的时间和空间特征全面记录的方法。脑电图（Electroencephalography, EEG）由于具有无创、价格低廉和高时间分辨率的特性,自其被发现以来就已成为记录神经元活动应用最广泛的技术之一。然而EEG的空间分辨率较低,难以实现对神经元活动的精确定位。提升EEG的空间分辨率,需要从测量的头皮脑电中定位大脑的激活神经元,即解决脑电逆问题。由于电磁逆解具有不确定性,脑内不同的激活模式可能会在头皮产生相同的电位分布。近年来关于大脑的精确解剖结构、组织特性以及神经元电活动的传播规律等方面的研究为该技术提供了可靠的先验,有许多研究已经证实了该技术在定位大脑源活动中有显著的优势。脑电逆问题求解可以通过无创的手段实现对神经元电活动的空间定位,有助于了解神经网络结构和大脑信息传递过程。同时可以提升无创脑电信号的空间分辨率,拓展可用信息维度,在神经科学与技术、临床医学等领域均已有广...     

智能卡:现在和未来的应用与技术

近年来,智能卡或叫做集成电路(IC)卡,已开始在多种应用中出现,如银行业、电话和电视译码器等。不过,迄今为止,其使用仅限于一些极为特殊的场合。由于智能卡包含有微处理器和存贮器,因此,它可以用来实现当前由其它设备,如纸张、钥匙、钱包、有时甚至是别的计算机完成的多种功能。智能卡能提供高的安全等级并使设计新信息系统系列成为可能。1991年全世界生产1亿块集成电路卡。本文旨在考察智能卡的现行技术并阐述某些未来可能发生的事情。     

PDA的过去、现在和未来

<正> 不断发展的电脑技术之中最令人兴奋的产物之一就是手持式小型设备,我们有谁未曾幻想过要拥有手表式电视或者双向通讯器呢?如果一部电脑能够放入衬衣的口袋里,而其功能又与桌面PC相当,必定会相当惬意吧?电脑元件不断小型化,体积庞大的早期电脑已缩小至可以放在膝上的便携式PC。笔记本电脑能够做到桌面电脑所做的一切工作,而且还可以在旅途上随时使用。不过,当把它们制造得更加小型的时候,会发生什么情况呢?掌上型电脑是否会圆了我们追求微小的梦想呢?     

脑机接口在机器人控制中的研究现状

脑机接口(brain-computer interface,BCI)是一种直接通过大脑与外部设备进行信息交流的技术。首先,介绍BCI系统的基本原理,BCI系统由信号采集、信号处理、输出设备和操作协议构成;其次,详述BCI的研究现状,重点介绍BCI在机器人假肢、轮式机器人及智能仿人机器人上的典型应用。最后指出:BCI这种非肌肉的通信与控制方法是可行的,这种方法可为无法使用传统方法的残障人士提供新的对外交流手段。     

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.     

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...     

图像处理技术的过去、现在与未来

在过去十年中，图像处理领域（对视频和图形的处理），特别是在图像处理IC方面的变化异常迅速。 视频内容从标清过渡到高清，屏幕尺寸和分辨力越来越高，压缩技术应用越来越广泛，所有这一切，都给商用硅芯片供应商带来更多新的挑战和机遇。