BCI技术综述.ppt
脑机接口技术研究综述
脑机接口技术研究综述作者：李勃来源：《数字通信》2013年第04期摘要：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。
关键词：脑机接口技术；脑电信号；信息处理中图分类号：TN914文献标识码：A文章编号：10053824（2013）040005040引言人类在不断地探索了解大脑活动的奥妙，尤其是脑电信号被发现以来，科学家试图通过脑电信号了解大脑的活动规律。
随着计算机技术、自动控制技术、通信技术、电子技术、人体解剖学、心理学等学科的发展，出现了一个新的研究领域——脑机接口技术[1]。
BCI 的研究涉及的领域广泛，主要涉及生物学、计算机、通信工程、心理学、临床医学、数学等学科。
作为一项跨学科的技术，BCI系统的研究与开发需要各行各业专业人员的配合，同时随着BCI 技术研究的不断深入，也必将推动这些学科的融合与发展。
1脑机接口技术简介1.1脑机接口技术的内涵早在1999年，BCI国际会议对BCI含义进行了界定，即“脑机接口技术是一种不依赖于正常的由外周神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统”[2]，它绕开了外周神经和肌肉组织，直接为大脑提供一种新的信息交流和控制通路，为那些不能通过说话或肢体动作来表达想法或操作设备的人提供一种与外界环境进行交流和沟通的途径。
1.2脑机接口技术的组成脑机接口技术是通过信号采集设备从大脑皮层采集脑电信号，经过放大、滤波、 A/D 转换等处理转换为可以被计算机识别的信号，然后对信号进行预处理，提取特征信号，再利用这些特征进行模式识别，最后转化为控制外部设备的具体指令，实现对外部设备的控制。
脑机接口BCI研究综述概念算法应用未来等问题课件
脑机接口BCI研究综述概念算法应用未来等问题
16
ＢＣＩ系统中分类旨在基于模式识别步骤下所提
Ｂ
供的大脑活动特征向量的基础上认知用户的意图。回 归和分类算法均可以实现该目标，但分类算法是目前
Ｃ
最常用方法。
Ｉ
回归算法使用ＥＥＧ信号提取出的特征作为独立 变量去预测用户意图。相反，分类算法将提取出的特
分 类
控
BCI系统工作方式：同步BCI/异步BCI，前者需要在预
制
定时间内进行特定思维活动，后者通信不由系统控制， 信
由用户初始化。
脑机接口BCI研究综述概念算法应用未来等问题
号
13
不同思维活动产生不同模式的脑信号，BCI被看作一
个模式识别系统。设计一个合适的特征集是一个难点。 大脑信号隐藏于大量的噪声环境下（在时间、空间中重
击中光标，被试(如肌萎 硬化症)可以使用思维翻
法
电压变化
译工具来训练产生自发 SCP变化
与
P300
正向峰值
否 20-25
虚拟打字系统
控
出现在相 关事件后
bits/min
（根据随机闪烁光标）、 猴子远程控制机械手臂、
制
约300ms
2013广西意见控制赛车
信
SMR（感 与运动行 觉运动节 为同步的
是 3-35
▪ BCI 是一种人脑与设备的共存，其将处理后的信号去控制外 部设备，将外部设备作为身体一种自然存在
▪ BCI 被设计完成人体感官恢复，感觉信息传输回大脑活通 过人为产生的电信号刺激大脑。
B C I 基 本 概 念
脑机接口BCI研究综述概念算法应用未来等问题
2
图1 BCI 模型
基于脑电BCI的研究综述
正因为如此 ， 越来越 多的国 内外研 究者开始从 事Ｂ Ｃ Ｉ 的相关研 究 ， 并取得 了诸 多优 秀成果 。该Ｒ ． ． ］ ＡＢ Ｃ Ｉ 信 号角度入 手， 总 结 了近年 来基于脑电Ｂ Ｃ Ｉ 的典 型系统 、 相 关分析方法及研 究成 果， 并具体 分析 了其 中存在的不足之 处。
Ｉ Ｓ ＳＮ １ ０ ０ ９ －３ ０ ４ ４
Ｅ－ ｍａ ｉ ｌ ： ｅ ｄｕ ｆ ＠ｄｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｃ ｎ ｈｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗｗｗ． ｄ ｎｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｅ ｎ Ｔｅ ｈ＋８ ６—５ ５ １ —６ ５６ ９０ ９ ６３ ６５ ６ ９０ ９６ ４
ｔ ｈｅ ｓ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏｄ ｓ ｈａ ｓ ｂｅ ｅ ｎ ｍａ ｄｅ
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ： ＢＣＩ ；ＥＥＧ；ｉ ｎｄ ｅ ｐ ｅ ｎｄ ｅ ｎｔ ｃ ｏ ｍ ｐｏ ｎｅ ｎｔ ａ ｎａ ｌ ｙｓ ｉ ｓ ； ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎｓ ｆ ｏｒ ｍ ；Ｓ ＶＭ
suns等人13针对脑电信号提出核特征提取算法kernelfeatureextractor该方法的核心是将csp线性滤波器拓展到高维的核空间中利用该方法对脑电信号中的非线性混叠现象进行研究并取得了较好的效前人工作总结及展望在前两节内容中介绍了目前国际上主要的bci研究方向脑电数据分析方法及取得的研究成果
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｂｒ ａ ｉ ｎ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｈａ ｓ ａ ｌ ｗａ ｙｓ ｂｅ ｅ ｎ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｈ ｏｔ ｓ ｐｏ ｔ ｓ ａ ｔ ｈｏｍ ｅ ａ ｎｄ ａ ｂ ｒ ｏａ ｄ，ａ ｎ ｄ ＢＣ Ｉ ｉ ｓ ｏ ｎｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏｓ ｔ ｉ ｍ ｐｏｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｐ ａ ｒ ｔ ．Ｆｏ ｒ ｔ ｈｉ ｓ ｒ ｅ ａ ｓ ｏｎ，ｍ ｏ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈｅ ｒ ｓ ｂｅ ｇ ｉ ｎ ｔ Ｏ ｅ ｎｇ ａ ｇ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ ＢＣＩ ，ａ ｎ ｄ ｈ ａ ｖ ｅ ｍａ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｙ ｏ ｕｔ ｓ ｔ ａ ｎｄ ｉ ｎ ｇ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ．
【BCI技术-读懂你的心】读懂恋人心
【BCI技术:读懂你的心】读懂恋人心在过去的30年里，科学家一直在开发一种被称为BC 工(Brain-ComputerInterface)的人机交流界面，这是一种试图连接人脑和机器的技术，被认为在未来有不可限量的应用价值。
在这种技术的帮助下，只要人的大脑能够思维，哪怕他们无法动弹或不能说话，意念也能帮助他们交流信息，发出指令和控制机器。
现在，随着研究的不断深入，这种技术的应用前景已经日益显现。
读心目前，全世界有很多瘫痪病人处于“闭锁综合征”的状态中，即他们完全失去了自理和交流能力，肌肉萎缩、口不能言，甚至可能连眨眼这样简单的事都做不了。
现在，BCI技术为这些病人带来了希望。
利用BCI技术，微电极能采集病人大脑中的电信号，机器则尝试识别这些电信号的含意，语音合成器则将病人内心的语言转变成语音，这就是美国犹他大学的生物工程学家布兰德利・格雷格和他的同事们要达到的目标。
科学家们在一位癫痫病志愿者的脑部植入了一种名为“微皮层脑电图”的装置，它们被分别植入大脑中控制面部运动和语言理解的区域：面部运动皮质区和韦尼克氏区。
研究人员让志愿者反复诵读一些词语，如冷、热、是、否、饿、渴等，电脑同时将志愿者的脑信号显示在屏幕上。
科学家们相信，这些脑信号的不同特征与志愿者读出的词汇是有联系的，解读这些信号便能将病人内心想说的话语“翻译”出来。
实验的结果证明这个想法是可行的，尽管科学家们目前的解读正确率只有28％～48％，但己高于完全没有根据的猜测。
研究人员认为，随着电极数量的增加，“翻译”的准确率可提高到90％。
不过，由于语言的复杂性，他们也意识到“翻译”内心话语有可能遇到更多的麻烦。
就拿“是”这个词来说，在不同的情形下说出，意思可能是不一样的。
助残将BCI神经电极植入到人的大脑中的工作开始于1996年，当时，美国神经学家菲利普・肯尼迪和他的同事们对电极做了改进，采用一种细小的玻璃圆锥体，其大小只相当于圆珠笔尖，锥体中有金属丝和一个神经增长单元，它可以刺激神经细胞接近电极。
BCI综述
1.脑-机接口概述脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)技术形成于20世纪70年代(1973年),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。
是在人脑与计算机或其他电子设备之间建立的直接的交流和控制通道，它不依赖于脑的正常输出通路(外周神经系统及肌肉组织)，实质是通过人的脑电波信号来判断人的真实想法,通常所说的脑电波信号是脑电图信号-EEG。
BCI技术的核心是把用户输入的EEG信号转换成输出控制信号或命令的转换算法，使得神经电信号能够实时、快速、准确地通过BCI系统转换成可以被计算机识别的命令或操作信号。
由于脑-机接口技术在康复工程、军事等领域有重要的应用价值，已引起了全世界越来越多科学家和研究者的关注和重视。
1995年，全世界从事有关脑-机接口的研究小组还不超过6个,到2002年则有近40个.目前,BCI技术已引起国际上众多学科科技工作者的普遍关注,成为生物医学工程、计算机技术、通信等领域一个新的研究热点。
2.BCI系统结构及其研究基本的脑-机系统结构如下图。
在BCI技术的发展中,信号分析和转换算法是其最为重要的研究内容。
2.1信号的获取BCI源信号的获取过程包括信号的产生、检测(电极记录)、信号放大、去噪和数字化处理等。
人类大脑能够产生多种信号,包括电的、磁的、化学的以及对大脑活动的机械反应等各种形式。
这些信号可以通过相应的传感器进行检测,从而使得BCI的实施成为可能.由于对磁和化学等信号的检测技术需要更高的要求,目前BCI信号的获取主要基于技术相对简单、费用较为低廉的EEG检测技术。
2.1.1EEG概述在人体头皮采集到的脑电信号叫做头皮脑电（EEG）。
如图2-1所示。
按照EEG的产生方式的不同,将EEG分为自发脑电和诱发脑电。
●自发脑电：由于大脑皮层的神经元具有生物电活动,因此大脑皮层经常有持续的节律性电位改变。
在不同的意识状态下,人的脑电波呈现不同的节律。
BCI技术在现在和未来的应用
BCI技术在现在和未来的应用作者：刘弘毅来源：《电子技术与软件工程》2017年第06期脑机接口（BCI），也被叫作“大脑端口”，它是一种不依靠大脑外周神经，由生物的脑电与外部的设施直接连接的一种接口方式。
它将已获取的脑电信号，通过已经搭建的连接通路传递人脑的想要完成的行为动作，这样人就可以直接通过脑内所想来完成相应的事情，而不需要自身肌体的行动。
脑机接口技术使得由大脑直接控制目标机械或完成动作成为可能。
【关键词】脑机接口发展应用1 脑机接口发展现状在近几年的发展历程中，人们对于脑机接口的研究层出不穷。
同时连续几届的脑机接口国际研讨会也为当今世界的脑机接口研究奠定了一个积极的氛围。
目前，世界上很多国家的实验室已经走在了脑机接口前沿的领域，并且掌握了很多关键的技术，下面我们分别加以介绍。
1.1 视觉诱发电位（Visual Evoked Potential，VEP）视觉诱发电位的原理是因为生物体的视网膜接受持续的刺激，诱发大脑大脑皮质枕叶区对视觉刺激发生一定的生物电反应，从而导致电位变化。
脑机接口系统中的视觉诱发电位依赖于使用者眼睛注视一个地方的专注度。
为了获得稳定的视觉诱发相应，实验会对使用者进行生物反馈训练。
Middendorf等开发了基于VEP的BCI系统，他们在屏幕上设置了几个以不同频率闪烁的按钮，使用者注视其中的一个按钮，系统分析VEP的频率，如果匹配于某个按钮闪烁的频率，就可确定使用者希望选择的按钮。
他们还利用SSVEP控制飞机模拟器，其准确率高达96%。
在国内，清华大学程明、高上凯教授设计了基于SSVEP的环境控制系统，测试结果显示该系统能区分至少48个目标，并且已成功实现了对周围电子设备的控制。
此外，其他学者还优化了p300和SSVEP的识别精确。
2 脑机接口应用方向2.1 脑机接口用意念输入信息或让脑中风患者再次“发声”脑机接口将最有希望完美实现用户希望依靠自己的意念来行动、交流、控制设备的愿望。
基于BCI的现代神经反馈有助于认知增强(一)
神经反馈是一种人类增强技术，旨在提供心理变量（例如记忆力，注意力，处理速度或执行功能）的认知改善。
什么是认知增强神经反馈？神经反馈是一种人类增强技术，其最终目标是优化大脑功能，以实现对记忆、注意力、处理速度或执行功能等心理变量的认知改善。
在这种大脑训练技术中，某些特定的大脑模式，例如与认知功能有关的模式，是通过脑电图(EEG)实时监控的，并通过电脑屏幕以听觉或视觉的形式反馈给用户。
通过这种方式，用户可以在一定程度上学习塑造与认知功能相关的一些大脑活动模式，从而达到认知增强的目的。
上图为神经反馈的闭环运行。
首先，记录EEG信号，并实时解码(提取)一些感兴趣的大脑模式。
在这种特定情况下，使用计算机显示器上的视觉表示将这些大脑模式反馈给用户。
用户因此可以学习如何以期望的方式对她/他的大脑模式进行模块化。
神经反馈是一组更广泛的技术，被称为生物反馈，其目的是获得一定程度的对生理变量的控制，例如心率，呼吸，皮肤电导率等。
当感兴趣的生理变量是“脑电波活动”(EEG)时，就称为脑电图生物反馈或神经反馈。
独立于(神经)生理变量之外，所有这些都有一个共同的工作原理:一个人需要实时获得关于她/他自己(隐藏的)生理变量的反馈，以通过操作者调节来促进学习/控制(Skinner,1938)。
神经反馈是如何工作的?背后的科学神经反馈原理或模型很简单，其操作如图所示。
然而，根据所选择的感兴趣的大脑模式，文献中存在几种方案(参见Gruzelier2014综述)。
下面，我们将重点讨论一种最有效的认知增强方案:上调受试者特定alpha带。
这意味着神经反馈实现可以实时解码针对每个参与者以及头皮后部位置校准的alpha波段的活动。
然后，它相应地向用户提供反馈，鼓励用户增加她/他的活动水平(即上调)。
大脑控制我们的认知功能，如注意力、工作记忆和执行功能。
在临床和研究环境中常用的脑电波活动记录技术，如EEG，使与认知功能相关的大脑活动模式的研究和表征成为可能。
脑机接口pptPPT课件
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Pre-processing:
to improve signal-to-noise ratio;to improve signal-tointerference ratio
Feature extraction/selection:
to reduce dimension; to find best projection direction
Control in special environment BCI game Lie detection based on EEG/fMRI
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Future Work
Improving physical methods for gathering EEGs Improving generalization Improving knowledge of how to interpret waves
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EEG . An electroencephalogram is a measure of
the brain's voltage fluctuations as detected from scalp electrodes. It is an approximation of the cumulative electrical activity of neurons.
脑机接口基础
2.4 滤波电路
由电极获取的信号经过前置放器的放大，信号的幅度将变大，但这些信 号中仍含有脑电信号范围外的噪声和干扰，我们必须从这些信号中提取我们 需要的有用信号，去除噪声和干扰。我们一般使用低通滤波器滤除l00Hz以 上的信号，用高通滤波器滤除0.1Hz以下的信号。
光电隔离器是把发光器件与光敏接受器件集成在一起 , 或用一根光 导纤维把两部分连接起来的器件。通常发光器件为发光二极管 (LED) , 光接受器件为光敏晶体管等。加在发光器件上的电信号为耦合器的输入 信号 , 接受器件输出的信号为隔离器的输出信号。当有输入信号加在光 电隔离器的输入端时 , 发光器件发光 , 光敏管受光照射产生光电流 , 使 输出端产生相应的电信号 , 于是实现了光电的传输和转换。其主要特点 是以光为媒介实现电信号的传输 , 而且器件的输入和输出之间在电气上 完全是绝缘的。结构如下图：
2.1电极
人的大脑发出的微弱电信号必须通过电极来获取，电极是实际上是一 个换能装置，它将在体内靠离子传导的电流转换成在电极和导线内靠电 子传导的电流，即离子电流转换成电子电流。这些信号是含有大量的眼 电、肌电的伪迹。电极一般使用电极帽固定，例如在我们实验室使用的 是BIOSEMI公司的一套设备。
2.2脑电信号的导联
2.5 信号的处理
3. EEG信号的特征提取
传统的脑电信号处特征提取方法是对信号进行多次检测并进行均值滤波, 再用统计学的方法寻找脑电信号的变化规律。这种方法信息传输率低,也不 能满足实时（real-time）控制的需求。目前对脑电信号的处理一般采用对单 次训练信号进行研究。其中特征提取和识别分类是BCI信息处理最为关键的 环节。特征提取就是以特征信号作为源信号,确定各种参数并以此为向量组 成表征信号特征的特征向量。特征参数包括时域信(如幅值)和频域信号(如频 率)两大类,相应的特征提取方法包括： 3.1 时域法 时域分析主要用来直接提取波形特征，如过零点分析、直方图分析、方 差分析、峰值检测、波形识别等。这方面的应用有事件相关电位(ERP)法,采 用ERP的幅值特性作为特征信号的特征提取方法。值得一提的是现在该领 域普遍关注的P300电位，这种响应在刺激后发生大约300ms的时间出现， 因此，其本身就是以时间参数命名的一种特征信号。根据事件发生与相关电 位产生之间的时间差结合诱发电位的幅值就可以判断P300的发生。
脑机接口系统介绍（Neuroscan_BCI_System）
今天，如果我们想要看电视，我们需要用手控制遥控器；我们想操纵电脑，也必须使用双手。
然而，也许有一天，我们可以改变这一切，因为在不远的将来，人类与机器可以直接对话，不需通过肢体，只需要思维。
这是在做梦吗？不，这是一项新技术—“脑机接口”。
脑机接口（Brain-computer Interface，以下简称BCI），是近年来发展起来的一种人机接口，它不依赖于大脑的正常输出通路（即外围神经和肌肉组织），就可以实现人脑与外界（计算机或其它外部装置）直接通信的系统。
广义上讲，这种通信也可以是双向的，一方面外界的信息（声音、需要记忆的内容等）可以直接传入大脑，比如电子耳蜗、大脑记忆芯片等；另一方面大脑可以直接控制外界环境，本文介绍的是后者。
BCI技术的出现，使得用大脑信号直接控制外界环境的想法成为可能。
要想实现BCI，有三个必要条件：第一，必须有一种能够可靠反映大脑思维的信号；第二，这种信号能够被实时且快速的收集；第三，这种信号有明确的分类。
目前可用于BCI 的人脑信号有：EEG（脑电图），EMG（脑磁图）和fMRI（功能性核磁共振图象）等。
目前大多数BCI研究机构采用的大脑信号是EEG。
人类的每一闪思维，每一种情绪，每一个想法，在大脑中都会产生特定的EEG信号，这种信号由千百万个神经元共同产生，并在大脑内传播。
不同思维情况下产生的神经电活动信号表现出不同的时空变化模式，会导致 EEG信号的不同，将检测到的EEG信号传送给计算机或相关装置，经过有效的信号处理与模式识别后，计算机就能识别出使用者的思维状态，并完成所希望的控制行为，比如移动光标、开门、打字和开机等。
一、基本原理1.1 BCI系统的基本结构BCI系统一般都具备信号采集，信号分析和控制器三个功能模块。
（1）信号采集：受试者头部戴上一个电极帽，采集EEG信号，并传送给放大器，信号一般需放大10000倍左右，经过预处理，包括信号的的滤波和A/D 转换，最后转化为数字信号存储于计算机中。
更负责任的棉花种植和采购方式 BCI-Levis 上海培训 PPT
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什么是良好棉花？ 良好棉花产品可以吊牌吗？
BCI会员及非会员不允许以任何形式在具体产品上 吊牌。
2015年底，将允许在具体产品上吊牌。
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什么是良好棉花？ 良好棉花价格
BCI不支持溢价行为. 决定棉花价格的因素如下： 质量 产地 全球棉花价格 供应与需求等... “良好棉花”并不是决定棉花价格因素之一 2014 年全球良好棉花产量为220万吨
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什么是良好棉花？ 棉农是以何种方式获益的?
1. 聘请农业专家为棉农普及农业知识 ，培养科学合理 的种植规范. 2.降低生产资料的投入，提高棉农的投入产出比 3. 培养棉农正确的劳动价值观，增强自我劳动保护意 识，维护劳动者的合法权益
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什么是良好棉花？ 良好棉花与有机棉有什么不同？
有机棉 的种植、生产标准完全不同于良好棉花. 有机 棉需要对土地进行认证，由常规生产过渡到有机生产 需要有转换期，一般为3年。不允许使用转基因种子， 不允许使用任何化肥和农药，对水资源的使用无要求。 良好棉花 生产原则是培养农民就如何合理使用化肥和 农药等形成正确的操作规范，降低对作物和土壤的破 坏，有效利用水资源，增强劳动者劳动保护意识，维 护正当的劳动者权益等
23% 10% -1% 42% 37%
---9% 18% ---+2%
良好棉花项目现状
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2014年良好棉花项目遍布20国家
220万吨，占全球棉花产量的 8.7%
土耳其 2013 : 14.5K MTs 2014 : 27.4K MTs CMiA 2013 : 173K MTs 2014 : 247K MTs
更负责任的棉花种植和采购方式
Topics
BCI介绍 良好棉花项目现状 良好棉花基本概念 如何开展良好棉花业务 BCI会员 答疑
脑机接口(BCI)实现原理及前景展望
213就目前来看,人工智能、VR/AR相当火爆,相较于前两者脑机接口技术似乎有些冷门。
当然,脑机接口技术近年也取得了巨大进展。
比如,一只猴子利用脑机接口技术在一分钟内敲打出莎士比亚的经典台词“To be or not to be. That is the question”。
一名渐冻症患者通过脑机接口技术在无需任何协助下实现了与他人的思想交流。
完全瘫痪的男子利用脑机接口控制机械假肢和奥巴马握了个手。
实验团队打造了一辆专为障碍人士服务的‘意念’轮椅……但这些还远远没有到达脑机技术的极限。
日后,这项技术将会走进我们的日常生活当中,将广泛运用于医疗、娱乐、消费、商业、军事等领域,造福万千大众。
1 基本介绍1.1 概念脑机接口即Brain-ComputerInterface,简称BCI。
在该定义中,“脑”一词意指有机生命形式的脑或神经系统,而并非仅仅是“mind”。
“机”意指任何处理或计算的设备,其形式可以从简单电路到硅芯片。
“接口”即“用于信息交换的中介物”。
所谓的脑机接口即不依赖身体的神经通路和肌肉的一种通信系统。
举个例子,原来我们想抓痒时,先是大脑受到痒的信号,再输出给手臂肌肉,由手臂完成抓痒动作,最后反馈给脑完成。
而现在,只需将脑与计算机连接,由计算机控制机械臂完成动作。
此时脑部只需输出想法和接收反馈便可。
脑机接口是一门多学科交叉技术,核心的学科涉及认知科学、神经工程、神经科学等。
在多年动物实验的实践基础上,应用于人体的早期植入设备被设计及制造出来,用于恢复损伤的听觉、视觉和肢体运动能力。
研究的主线是大脑不同寻常的皮层可塑性,它与脑机接口相适应,可以像自然肢体那样控制植入的假肢。
在当前所取得的技术与知识的进展之下,脑机接口研究的先驱者们可令人信服地尝试制造出增强人体功能的脑机接口,而不仅仅止于恢复人体的功能。
1.2 实现步骤实现脑机接口有四步,分别为采集信号、信息解码处理、再编码、反馈。
1.2.1 采集信号通过仪器设备采集脑电信号。
基于BCI触发方式的功能性电刺激实现手抓握的研究
目录摘要 (1)Abstract (3)1. 前言 (3)2. 低频电刺激相关细节研究 (11)3. 电刺激致肌肉疲劳规律分析 (17)4. 低频电刺激触发方式的研究 (32)5. 讨论 (48)6. 结论 (51)综述:低频电刺激及其触发方式治疗脑卒中后遗症概述 (59)附录 (70)攻读学位期间发表文章情况 (74)致谢 (75)个人简历 (76)基于BCI触发方式的功能性电刺激实现手抓握的研究摘要脑卒中后遗症作为致残率最高的疾病困扰着千万家庭，其影响时间长、病情严重、难以完全康复等特点成为人们急迫想要克服的病症。
当前的主流康复方式是机械康复，但是其带给病患过多痛苦，康复范围较小等特点促使人们发掘其他有效方式。
功能性电刺激(Functional Electrical Stimulation，FES)作为一种新兴康复方法逐渐进入人们视野，它的安全可靠性和良好的康复效果激励人们研究更多的操作细节和内在机理。
本次研究通过对正常志愿者的刺激参数规律和肌肉疲劳规律进行研究，制定适用于临床治疗的有效方法；利用BCI系统作为刺激触发方式不仅实现了远距离操作，也有效提升治疗效果。
目的1. 发现电刺激刺激位点规律及刺激参数相关规律；2. 探究电刺激对肌肉疲劳的影响及规律；3. 探究脑电信号作为电刺激系统触发方式的可能性。
方法1. 通过胫骨前突和桡骨前突作为坐标起始参考点制定贴合前臂的坐标系并定位四块肌肉共八个电极坐标，最后分别计算对应电极位置关于前臂长度或前臂最粗周长的比例关系，探查比例关系是否相对一致；2. 定二调一为基本方法分别对刺激脉宽、刺激强度、刺激频率之间不同刺激参数进行相关性检测及探索最适宜电刺激参数的范围及组合方法；3. 通过电刺激指浅屈肌、采集及电信号分析特征值、采集最大握力值共同研究电刺激致疲劳的特征值、疲劳阈值、最适宜刺激间隔；4. 使用时频域方法及信号能量变化来分析判断运动想象发生时刻及探究手抓握及手伸展两种运动想象的区分方法。
基于BCI的生物机器人研析
图２－２正向ＢＣＩ系统原理图系统的输入包括大脑的某种神经信号特征以及测量这些特征的方法。
系统的输出取决于应用的需要。
每个正向的ＢＣＩ系统都对应一个应用，如打字机，或者屏幕鼠标控制、轮椅控制等。
因此，应用的不同，正向的ＢｃＩ系统输出的对应的外部设备也不相同。
大部分正向的ＢｃＩ系统都是输出到计算机。
性能较好的ＢＣＩ系统，如植入式的ＢＣＩ系统，输出可以是轮椅、机械手臂等自由度和实时性都很高的设备。
每个正向ＢＣＩ系统都是根据应用的需要选择输出和输入，然后再选择信号处理的方法。
在采集到大脑神经信号之后，信号处理模块对其进行特征提取和分类转换，转换成为外部设备可识别的指令并传递给外部设备。
特征提取将信号中反应信号某种属性的特征向量提取出来；而分类转换则是通过分类器对特征向量进行分类，将特征向量转换为不同的类别，外部设备就根据不同的类别判定用户的选择或者命令。
２．１．２．２反向ＢＣＩ系统的基本结构反向的ＢＣＩ系统不仅仅是正向ＢＣＩ系统的一个逆系统，它更像是两个子系统的组合体。
它包含了控制命令的发生、数据的传输、命令解析、ＡＤ变换、电极刺２．１．３基于ＢＣｌ的生物机器人的基本原理基于ＢｃＩ的生物机器人正是基于反向的ＢｃＩ系统的基本原理，由信息终端、无线通讯模块、信号刺激器、信号采集器等组成的脑微刺激遥控导航系统产生并发送一组特定的参数叨刺激脉冲，该刺激信号经过颅顶的处理芯片和植入到脑部的四对电极引入大鼠脑部海马区的相应神经元节点：在电脉冲的微刺激作用下，模拟胡须区的信号，利用大鼠自身的条件反射，诱发大鼠产生希望的动作，比如向左，向右，向Ｉ；ｉ『等动作。
这种利用动物本身的反射机制，提供诱发电位，控制大鼠行为的研究，原理上可以实现对大鼠特定思维和行为的直接控制，并不需要大量的学习和训练。
信号的采集器通过大鼠脑颅内的微电极，收集大鼠相应神经元细胞的实时反馈电信号，经过预处理可以在信息处理终端存储并显示．如图２－４所示，项目组研制的大鼠遥控遥测系统已经实现了在比较复杂的三维环境中对大鼠的运动进行比较精确的控制，不仅包括基本的“向左”、“向右”、“向静”、“转身向后”等动作，还能爬上比较高的阶梯和穿越狭小的轨道。
半机械人大赛BCI：相互学习在两个四肢瘫痪的用户中的成功应用
半机械人大赛BCI：相互学习在两个四肢瘫痪的用户中的成功应用本次工作通过让脊髓损伤患者参加脑机接口大赛，旨在证明相互学习在运动想象（motor imagery，MI）脑机接口中的重要性和效果。
我们假设，与主流的MI-BCI的机器学习相比，相互学习对于BCI用户的共生系统能够在Cybathlon事件等真实世界的场景中成功具有同等重要意义。
为此，瑞士日内瓦洛桑理工大学工程学院的神经修复中心的Serafeim Perdikis等人采用本文中的相互学习方法来训练两位脊髓损伤患者，让他们控制在虚拟脑机接口大赛中的化身（游戏中的自己）。
比赛的结果证实了相互学习训练效果的有效性。
该工作发表在PLOS Biology杂志。
总结：基于想象运动的非侵入性BCI可以通过大脑直接控制外部设备恢复残疾人丧失的功能，而且没有神经接口的手术植入风险。
与机器学习的流行趋势相反，我们假设一个全面的相互学习方法可以较强的促进用户对BCI技能的掌握，使系统能够在现实世界中得以成功使用。
两个严重的脊髓损伤患者通过我们的相互学习方法训练并控制他们在虚拟BCI竞赛游戏中的化身。
比赛的结果表明了这种训练方法的有效性。
更重要的是，我们的工作为BCI训练中主观学习能取得好效果提供了多层证据。
介绍相互学习，即自适应交互，是指在训练过程中大脑和机器这两个学习主体的能力都得到调节。
一个成功的BCI要求用户和解码器进行相互学习，用户必须学会为不同的脑力任务生成不同的大脑模式，机器学习技术应该发现、解释并允许模型适应与任务相关的个体大脑模式的潜在变化。
自适应在侵入式和半侵入式人类及灵长类的脑机接口中都可实现。
根据我们的假设，让两个用户通过相互学习可以促进感觉运动节律模块，这些模块由机器学习技术和优化应用程序交互来支持补充，即使在BCI大赛的严格条件下也会保持交互。
因意外造成四肢瘫痪和脊髓损伤（SCI）的两名男性患者（P1和P2），作为我们“Brain Tweakers”团队的领航员来操作MI-BCI。
BCI脑机接口系统对运动恢复的促进作用评估
BCI脑机接口系统对运动恢复的促进作用评估脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统作为一种先进的技术，能够通过将人脑的活动直接与外部设备相连接，从而实现人脑和计算机、机器人等之间的直接交互。
近年来，BCI脑机接口系统在运动恢复领域得到了广泛研究和应用，并显示出对运动恢复具有积极的促进作用。
本文将就BCI脑机接口系统在运动恢复领域的应用进行评估。
首先，BCI脑机接口系统能够提供一个全新的通信渠道，使完全或部分丧失肌肉功能的患者能够通过脑电信号来控制外部设备。
这意味着，BCI系统能够帮助运动功能受损的个体恢复一定程度的运动能力。
针对运动恢复不同阶段的个体，BCI系统可以提供不同的训练模式，以满足其特定的身体状况和康复需求。
其次，BCI系统可通过意念训练和运动想象来促进运动恢复。
意念训练是指通过BCI系统获取用户的脑电信号，将其与特定的运动任务相关联，并给予相应的反馈，以提高用户对特定运动动作的意识和控制能力。
运动想象则是鼓励患者在想象特定的运动动作时，通过BCI系统进行模拟和反馈。
这些训练方法能够激发运动神经元和运动皮质区域的活动，促进神经可塑性和运动功能的恢复。
第三，BCI系统能够提供实时的反馈和改善用户的动作执行能力。
BCI 系统通过监测用户的脑电信号并解码其意图，能够将实时的反馈信息传达给用户。
这种实时反馈可以被用来纠正动作执行的偏差和错误，帮助患者更好地掌握运动技巧，并促进运动恢复的过程。
此外，BCI系统还可以对用户的运动表现进行详细的数据记录和分析，为康复医生提供有关患者康复进展的定量化信息。
最后，BCI系统能够促进运动恢复的同时保护患者免受损伤。
常见的康复训练方法可能需要患者进行反复的运动练习，这可能导致运动不规范和过度使用受损部位。
然而，BCI系统可以通过监测和控制用户的运动过程，保证运动动作的准确性和安全性。
因此，BCI系统能够在运动恢复过程中提供更好的保护措施，减少进一步的损伤风险。
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机械的操作； ▪ 生活娱乐中的应用：控制电器开关、游戏
中人物的互动；
基于运动想象的最成熟的一种分类方法；
当人在想象左、右手或脚、舌头运动时，大脑特 定区域将会产生alpha和beta频谱震荡的幅度降低， 此现象称为ERD；而后alpha和beta频谱震荡的幅 度增加的现象称为ERS；与左右手运动想象相关 的区域主要在大脑的运动体感区：也就是标准导 联的C3、C4。
BCI技术综述
汇报人：王东洋 2011年5月17日
脑机接口的定义
▪ 脑机接口：基于脑电信号实现人脑与计算 机或其他电子设备通讯和控制的系统；通 常BCI不依赖于脑的正常输出通路（外周神 经系统及肌肉组织）。
▪ 脑电信号：测量电极和用来当基准的参考 电极所采集得到电位的差值，是两个电极 间大量神经元自发性、节律性放电的电位 差的记录。
号；其中10Hz左右的为mu节律，幅值大多低于50μV； ▪ beta 波：额叶和中央区，频率范围14-30Hz； ▪ gamma 波：脑电波的高频部分（>30Hz）。
BCI系统介绍
▪ BCI系统包括：信号采集部分、特征提取 部分、模式识别部分、控制命令输出部分。
▪ 信号采集部分：通过放在头皮层上的电极 采集到微弱的脑电信号，经高倍放大、模 数转换、滤波、去伪等操作；
谢谢！
基于运动想象的脑机接口
▪ 特征分类：
特征向量选择完成就可以对低维特征向量进 行分类；将基于左手或右手的特征向量数据组进 行高正确率的分类是我们需要完成的任务，常用 方法有：贝叶斯概率判别、线性判别分析、人工 神经网络、支持向量机等。
BCI技术的发展方向
BCI存在的不足之处：
1. 分类精度和分类速度有待提高； 2. 可识别类别数有待增加； 3. 自适应性不强
▪ 大脑皮层功能分区：运动区、体感区、视 觉区、听觉区、联合区。
▪ 导联方式：单极导联、平均导联和双极导 联。
EEG按频率范围的分类
▪ 从头皮测得的脑电信号为10-100μV/0.5100Hz的随机信号； 按频率范围分类：
▪ delta 波：频率低于 3Hz，主要出现于额叶和枕叶； ▪ theta 波：4-7Hz；顶叶、额叶； ▪ alpha 波：出现于头后部、枕部的幅值较高的8-13Hz的信
基于运动想象的脑机接口
▪ EEG信号的采集：
记录C3、C4区域中的28个电极采集到的脑电数字 时序信号； 电极检测到的脑电信号转换为数字信号，进行滤 波、去伪； 采集到的运动想象有关的脑电信号一般时长为4S， 采样频率若为250Hz，则一份脑电数字时序信号 含有1000个数据；
基于运动想象的脑机接口
▪ 特征提取：
脑电信号都是非线性、非稳定的随机信号，对 其分析、处理和分类不只是在时域下就能完成的， 还需要用到频域分析法、时频分析法等；
常用的方法有：自回归模型、小波分析、独立 分量分析 。
基于运动想象的脑机接口
1. 基于傅立叶变换的脑电信号能量提取法： 取每导联的后3秒的数据做频域分析，提取其
BCI系统的分类
▪ 植入式与非植入式 ▪ 独立式与依赖式 ▪ 同步式与异步式 ▪ 自发脑电信号式与诱发脑电信号式
BCI技术研究现状
现阶段研究比较成熟的脑电方面有： ▪ P300事件相关电位、 ▪ 稳态视觉诱发电位（SSVEP)、 ▪ 事件相关同步或去同步、 ▪ 皮层慢电位、 ▪ 自发脑电节律。
BCI技术应用领域
中9-15HZ频率的能量做28维的特征向量。
2. 基于HHT的脑电信号能量特征提取法： 对1-4秒/6-30HZ的时域信号采用HHT变换到时
域-频域-空间的能量谱，取每半秒/4HZ为一单元， 将每个电极分为 36个单元能量谱，28导联共 1008个特征值。
基于运动想象的脑机接口
▪ 特征选择：
当特征向量维数过度时，将会影响整个系统的 分类速度，进而影响到BCI系统的通讯速度，因此 需要在不影响分类精度的情况下将冗余的电极去 除；需要用到一些智能优化算法，常用的有遗传 算法、粒子群算法等。
▪ 特征提取部分：通过各种提取方法完成对 不同思维方案的脑电信号提取，常用的方 法时域分析法、频域分析法、时频分析法 及基于非线性动力学的分析法。
▪ 模式识别部分：对提取的特征信号进行分 析处理和分类，识别出受试者究竟采用何 种思维方案，想要发出哪种控制命令的判 断。
▪ 控制命令输出部分：根据识别出的受试者 的意图，给出相应的控制信号完成对外界 设备的操作和控制。
大脑头皮层脑电导联
▪ 脑电导联图：国际 10-20 导 联 系 统 ， 标 准为22个电极，通常 在脑电采集系统中为 了增加信号采集精度， 会扩展电极放置阵列， 目前最大的导联做到 256个电极。
▪ A代表耳，C代表中央皮层，Fp代表额叶前 部，F代表额叶，P代表顶部皮层，O代表枕 部，T代表颞叶 。