脑机接口脑电波信号采集 建立人脑与外部设备间建立直接连接

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脑机接口（Brain-Machine Interface，BMI [10]；Brain Computer Interface，BCI，指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接，实现脑与设备的信息交换。这一概念其实早已有之，但直到上世纪九十年代以后，才开始有阶段性成果出现。

脑机接口技术是人与机器、人与人工智能交互的终极手段,也是连接数字虚拟世界和现实物理世界的核心基础支撑技术之一,同时其与量子计算、云计算、大数据等信息通信(ICT)技术的结合。

脑机接口是一种在脑与外部设备之间建立直接的通信渠道。其信号来自中枢神经系统，传播中不依赖于外周的神经与肌肉系统。常用于辅助、增强、修复人体的感觉–运动功能或提升人机交互能力 。

一、脑机接口研究

1.1 侵入式脑机接口

侵入式脑机接口主要用于重建特殊感觉（例如视觉）以及瘫痪病人的运动功能。此类脑机接口通常直接植入到大脑的灰质，因而所获取的神经信号的质量比较高。但其缺点是容易引发免疫反应和愈伤组织（疤），进而导致信号质量的衰退甚至消失。

视觉脑机接口方面的一位先驱是William Dobelle。他的皮层视觉脑机接口主要用于后天失明的病人。1978年，Dobelle在一位男性盲人Jerry的视觉皮层植入了68个电极的阵列，并成功制造了光幻视（Phosphene）。该脑机接口系统包括一个采集视频的摄像机，信号处理装置和受驱动的皮层刺激电极。植入后，病人可以在有限的视野内看到灰度调制的低分辨率、低刷新率点阵图像。该视觉假体系统是便携式的，且病人可以在不受医师和技师帮助的条件下独立使用。

2002年，Jens Naumann成为了接受Dobelle的第二代皮层视觉假体植入的16位病人中的第一位。第二代皮层视觉假体的特点是能将光幻视更好地映射到视野，创建更稳定均一的视觉。其光幻视点阵覆盖的视野更大。接受植入后不久，Jens就可以自己在研究中心附近慢速驾车漫游。

针对“运动神经假体”的脑机接口方面，Emory大学的Philip Kennedy和Roy Bakay最先在人植入了可获取足够高质量的神经信号来模拟运动的侵入性脑机接口。他们的病人Johnny Ray患有脑干中风导致的锁闭综合症。Ray在1998年接受了植入，并且存活了足够长的时间来学会用该脑机接口来控制电脑光标。

2005年，Cyberkinetics公司获得美国FDA批准，在九位病人进行了第一期的运动皮层脑机接口临床试验。四肢瘫痪的Matt Nagle成为了第一位用侵入式脑机接口来控制机械臂的病人，他能够通过运动意图来完成机械臂控制、电脑光标控制等任务。其植入物位于前中回的运动皮层对应手臂和手部的区域。该植入称为BrainGate，是包含96个电极的阵列。

部分侵入式脑机接口一般植入到颅腔内，但是位于灰质外。其空间分辨率不如侵入式脑机接口，但是优于非侵入式。其另一优点是引发免疫反应和愈伤组织的几率较小。

皮质脑电图（ECoG：ElectroCorticoGraphy）的技术基础和脑电图的相似，但是其电极直接植入到大脑皮层上，硬脑膜下的区域。华盛顿大学（圣路易斯）的Eric Leuthardt和Daniel Moran是最早在人体试验皮层脑电图的研究者。根据一则报道，他们的基于皮层脑电图的脑机接口

能够让一位少年男性病人玩电子游戏。同时该研究也发现，用基于皮层脑电图的脑机接口来实现多于一维的运动控制是比较困难的。

基于“光反应成像”的脑机接口尚处在理论阶段。其概念是在颅腔内植入可测量单神经元兴奋状态的微型传感器，以及受其驱动的微型激光源。可用该激光源的波长或时间模式的变化来编码神经元的状态，并将信号发送到颅腔外。该概念的优点是可在感染、免疫反应和愈伤反应的几率较小的条件下长时间监视单个神经元的兴奋状态。

1.2 非侵入式

和侵入式脑机接口一样，研究者也使用非侵入式的神经成像术作为脑机之间的接口在人身上进行了实验。用这种方法记录到的信号被用来加强肌肉植入物的功能并使参加实验的志愿者恢复部分运动能力。虽然这种非侵入式的装置方便佩戴于人体，但是由于颅骨对信号的衰减作用和对神经元发出的电磁波的分散和模糊效应，记录到信号的分辨率并不高。这种信号波仍可被检测到，但很难确定发出信号的脑区或者相关的单个神经元的放电。

二、脑电图

作为有潜力的非侵入式脑机接口已得到深入研究，这主要是因为该技术良好的时间分辨率、易用性、便携性和相对低廉的价格。但该技术的一个问题是它对噪声的敏感，另一个使用EEG作为脑机接口的现实障碍是使用者在工作之前要进行大量的训练。这方面研究的一个典型例子是德国图宾根大学的Niels Birbaurmer于1990年代进行的项目。该项目利用瘫痪病人的脑电图信号使其能够控制电脑光标。经过训练，十位瘫痪病人能够成功地用脑电图控制光标。但是光标控制的效率较低，在屏幕上写100个字符需要1个小时，且训练过程常耗时几个月。在Birbaumer的后续研究中，多个脑电图成分可被同时测量，包括μ波和β波。病人可以自主选择对其最易用的成分进行对外部的控制。

与上述这种需要训练的EEG脑机接口不同，一种基于脑电P300信号的脑机接口不需要训练，因为P300信号是人看到熟识的物体是非自主地产生的。美国罗切斯特大学的Jessica Bayliss的2000年的一项研究显示，受试者可以通过P300信号来控制虚拟现实场景中的一些物体，例如开关灯或者操纵虚拟轿车等。

1999年，美国凯斯西留地大学由Hunter Peckham领导的研究组用64导脑电图恢复了四肢瘫痪病人Jim Jatich的一定的手部运动功能。该技术分析脑电信号中的β波，来分类病人所想的向上和向下两个概念，进而控制一个外部开关。除此以外，该技术还可以使病人控制电脑光标以及驱动其手部的神经控制器，来一定程度上回复运动功能。

应用人工神经网络，计算机可以分担病人的学习负担。Fraunhofer学会2004年用这一技术显著降低了脑机接口训练学习所需的时间。

Eduardo Miranda的一系列试验旨在提取和音乐相关的脑电信号，使得残疾病人可以通过思考音乐来和外部交流，这种概念称为“脑声机”（encephalophone）。

三、脑机接口功能

脑磁图（MEG）以及功能核磁共振成像（fMRI）都已成功实现非侵入式脑机接口。例如在一项研究中，病人利用生物反馈技术可以用改变fMRI所检测到的脑部血流信号来控制乒乓球运动。也有人用fMIR信号来准实时地控制机械臂，这一控制的延迟大位7秒左右。

脑机接口作为横跨了多个学科的研究方向，除帮助无自主活动能力的病人改善生活外，还有望应用于商业、工业、娱乐等领域，乃至最终实现元宇宙世界中的数字孪生。

冠隆医疗生产的脑机接口产口建立人脑与外部设备间建立直接连接通路，通过测量和采集中枢神经系统活动，并将其直接转译为可被外界人工设备识别的信号或指令，从而实现大脑与外部设备的直接交流与控制，现阶段主要应用集中在医疗与诊断领域。