面向无创脑机接口系统的研究

智能计算   作者:王雪婷1,魏静1,范蕊2(1.山东外事职业大学,山东乳山 264500;2.黑龙江省气象数据中心,哈尔滨 150000) 时间:2023-07-04来源:电子产品世界

编者按:脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)系统可以使一些由于各种疾病或者灾难导致大脑功能正常却因为神经通路损坏而无法与外界交流的患者通过将大脑活动产生的电信号转换成向外界输出的控制命令,与外界建立新的实时交互关系。无创的脑电信号具有采集设备价格相对低廉、采集方便和频域特征突出等优势,所以目前对无创脑机接口的研究范围最广。BCI技术在各个领域内都具有极大的应用价值和研究意义,应用前景广阔。

1929 年Hans Berger 首次记录到人类脑电图,从此拉开了研究关于脑电信号作用和功能的序幕。随着各个领域技术的发展,脑机接口的研究从科学幻想阶段进入科学论证阶段,国际上的科研工作者的热情空前高涨,从国内外不超过6 个的研究组织,至今已经发展到了成百上千个。多数国家相继出台发展脑科学的相关政策,争抢世界前沿科技战略高地,如美国政府推出了脑科学研究计划,规划了脑科学领域以后的研究方向和内容[1]。我国同样十分重视神经科学和类脑人工智能的发展,不仅在2016 年出台了推动脑科学发展的相关政策[2],部署“一体两翼”,还于2021 年十三届全国人大四次会议上着重强调人工智能、脑科学与类脑研究等前沿领域的研究,再次提高研究经费比重,深度挖掘脑科学相关的应用价值,顺应了人类社会发展的大趋势、抢抓新机遇。

1 脑机接口系统

1.1 脑机接口系统结构

基于生理电信号的BCI 通信系统的基本原理如图1所示,包括获取脑电信号、信号处理模块和控制模块,技术核心在于对脑电信号的读写。

1)获取脑电信号

获取脑电信号是脑机接口系统应用的前提,在一个安静的实验环境下,受试者佩戴好采集脑电信号的设备完成实验内容;

2)信号处理模块

该模块包括预处理、特征提取与特征分类。信号预处理即在不丢失信号信息的情况下消除噪声和去除伪迹,提高信号质量;特征提取即通过相关算法将采集到的脑电信号中能够反映实验者意图的突出特征提取出来;特征分类即将上一步提取到的特征进行分类,判断实验者的意图,从而达到分类识别的目的;

3)控制模块

该模块可以理解为外部设备读懂大脑神经信号并且可以执行控制命令的过程,实现脑与外界的交流沟通。除此之外,还会在实验者和外部设备之间加入反馈环节,根据反馈结果调整系统参数,可以提高系统整体性能。

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1.2 脑机接口系统分类

目前,因脑电信号采集方便且采集设备价格相对低廉等优势,使当前研究最广泛的脑机接口是基于脑电信号的无创BCI 系统。基于EEG 的BCI 系统包括:运动想(MI)BCI 系统、基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)BCI系统、基于慢性皮层(SCP) 电位BCI 系统和基于时间相关电位(P300)BCI 系统。其中,运动想象脑机接口系统是指人类肢体的运动, 如左右手、双脚、舌头的实际运动和想象运动, 均会引发大脑感觉运动皮层相应区域脑电活动的增强, 导致相关感觉运动节律被抑制, 即ERD现象; 而在实际或者想象运动结束或者进入休息状态之后, 该区域脑电活动减弱, 导致相关感觉运动节律活动的上升, 即ERS 现象。研究表明,ERD/ERS 现象可表现为幅值特征的降低/ 升高, 人们能够通过控制感觉运动皮层EEG 信号的mu(8~13Hz) 和beta(18~25Hz) 节律的幅值变化(ERD/ERS) 来控制如电脑屏幕上的光标移动。相对幅值特征, 相位特征研究较少。

2016 年,通过在一名由于车祸瘫痪在床的年轻人Nathan Copeland 大脑中植入微小的芯片,可以让其操控假肢与奥巴马握手。

Han-Jeong Hwang 等人设计了基于稳态视觉诱发电位(SSVEP) 的字符拼写脑机接口系统;M TeresaMedina-Juliá 等人设计了基于P300 的脑- 计算机接口拼写器。清华大学神经工程实验室高小榕教授课题组研究了基于SSVEP 的BCI 系统,设计视觉拼写器,在实现目标控制、信息传输方面取得重要进展;长春科技大学严武研究了基于P300 的BCI 系统,并设计了一种新的拼写范式,其中虚拟字符矩阵的闪烁行或列被半透明的绿色圆圈覆盖,上半部分或下半部分有一个红点,结果获得了更高的分类准确性和信息传输速率,提高了P300 拼写系统的性能。这些BCI 拼写系统使严重运动障碍患者通过大脑活动与外界进行交流,而无需肌肉移动性。

东南大学庄玉等人设计了一种基于运动想象脑电信号的BCI 系统,用于地面车辆控制,并有可能应用于残疾人作为移动辅助工具。

国内外有很多课题组都研究并设计了不同BCI 系统,并取得的丰硕的科研成果,但是不同模态的脑机接口分别存在着不同的缺陷,相关研究并不能证明某种生理电信号能够对比其他信号在某些情况下具有不可替代的优势,因此,为了提高传统的单模态脑机接口系统的性能提出了结合脑电图与其他生理信号的混合脑机接口技术,可以完成相对复杂的任务。混合脑机接口是由两个BCI,或至少1 个BCI 和另一个系统组成的,既可以同时处理输入信息,也可以按顺序操作两个系统,其中第一个系统可以充当“大脑开关”。

南理工大学和牛津大学共同合作提出了一种基于EEG 和EOG 的新型混合BCI,用于轮椅和机械臂组成的综合辅助系统的控制,目的是帮助使用者从1 个随机的地方移动,并抓住1 个放置在远处的目标物体。用户通过执行左手/ 右手的运动图像来左右操纵轮椅,并通过执行两种眼动( 眨眼和扬眉) 来生成其他轮椅或机械臂命令。实验结果表明,所提出的多模态BCI 可以提供满意的控制精度,以控制一个综合辅助系统完成复杂的日常任务。

Jeong Heo 等人设计了一种新的混合SSVEP-P300拼写器,结果表明:所提出的拼写器与传统拼写器相比提高了信息传输速率。

2 脑机接口系统应用领域

脑机接口技术在国际上属于科技前沿的热点领域,具有十分重大的理论意义和空前广阔的发展前景,将来会有越来越多的科研工作者深入研究这一领域,不断促进和完善脑机接口的成熟,带动其相关学科领域的全面发展。现阶段,对于BCI 系统需要进一步深入研究才能应用到实际生活中,但是对BCI 系统的不断研究对一些丧失肢体控制功能的患者具有非凡的意义。脑机接口的研究领域如下:

1)医疗领域[3]。该领域是脑机接口技术应用中最早和最重要的。BCI 系统可以替代一些丧失运动功能的患者的肌肉神经输出,提供非肌肉通信路径,让病人通过这种全新的输出通路与外界重新联系,有效地表达自己最基本的需求和想法;BCI 系统可以训练他们的大脑运动皮层,促进患者恢复,增强幸福感;BCI 技术可以减少癫痫患者的癫痫发作次数等功能;

2)生活辅助领域[4]。辅助残疾人和年老体弱人群的日常生活,如智能脑电控制的假肢、轮椅和脑控护理床等其他辅助设备,减轻此类人群的心理负担、降低生活中的不方便性和对护理人员的依赖性;

3)游戏娱乐领域。脑机接口技术向玩家提供了除了传统游戏中单一的手控方法的新的操控模式,方法新颖,可以和虚拟现实和增强现实相结合,增加游戏体验的沉浸感;

4)疲劳检测领域。脑机接口在这个领域的应用主要是健康人员,扩大了适用人员范围。一些特殊作业岗位如机动车驾驶员、宇航员、飞行员等人员的疲劳程度和认知负荷是影响安全性的重要指标,利用脑机接口检测脑电信号,可以预防过度疲劳工作,更好地保证人身生命和财产安全;

5)教育领域。脑机接口技术通过相关算法量化表征大脑注意力,能够实时检测学生的注意力集中程度,提高教师的教学质量,为后续教学安排提供参考依据,也可以通过相关范式训练儿童注意力,促进大脑发育;

6)军事领域。脑机接口技术可以利用脑电信号控制无人机寻找任务目标,也可以用于日常军事训练项目,提高军事人员的反应速度,潜在应用价值极高。

近年来,随着该技术的发展对于BCI 技术的研究越来越多,BCI 已经拓展到更广泛的应用领域。未来BCI甚至可能成为人与手机、汽车等产品之间的通用控制接口, 普遍用于各种需要人机交互的场合。

3 结束语

截至目前,大多数BCI 系统的实验者都是健康人,在临床和市场上还没有成熟的实际应用,虽然在探索生物电信号的解码过程中存在一些不足,但是脑机接口技术的提出为人类提供了一种全新的与外界的信息交互形式,在军事、医疗、智能家居和电子游戏等众多领域都受到广泛的关注。

总而言之,脑机接口技术目前在国际上属于科技前沿的热点领域,具有十分重大的理论意义和空前广阔的发展前景,将来会有越来越多的科研工作者深入研究这一领域,不断促进和完善脑机接口的成熟,带动其相关学科领域的全面发展。相信随着科研水平的进步,算法的精进,BCI 技术在未来会有更广阔的发展。

参考文献:

[1] 高越.美国脑机接口技术研究及应用进展[J].信息通信技术与政策,2020(12):75-80.

[2] 王东辉,吴菲菲,王圣明,等.人类脑科学研究计划的进展[J].中国医学创新,2019,16(7):168-172.

[3] 杨帮华,李博.基于脑机接口的康复训练系统[J].系统仿真学报,2019,31(2):174-180.

[4] 邱铜.基于脑机接口的智能病床运动控制器研究[D].杭州:浙江大学,2019.

(本文来源于《电子产品世界》杂志2023年6月期)

关键词: 202306 无创 脑电信号 脑机接口

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