【原】腦機接口技術介紹、應用與挑戰

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今天Rose小哥分享一篇腦機接口技術介紹、腦機接口研究進展與挑戰。

腦機接口簡介

腦機接口的概念最先于1973年提出，伴隨著計算機性能的飛速提高，在美國“人類腦計劃”的資金支持下，腦機接口的研究進入了高速發展期。2000 年，在《自然》發表了一篇“RealBrains for Real Robots” 的文章，首次報道了從猴子的大腦皮層成功獲取到了腦電信號，對千里之外的機器人進行了實時控制，實現了“Monkey Think，Robot Do”。此后隨著神經科學及計算機技術的快速發展，對腦機接口的研究也取得了快速發展和進展。特別是1999年、2002 年、2005年和2008 年召開的四次BCI 國際會議，明確了BCI研究的發展方向和面臨的挑戰，使得BCI成為國際研究熱點。

作為一項新興且潛力巨大的技術，美國國防部（比如DARPA、陸軍研究實驗室等）、科研機構和高科技公司都在積極進行研究。特斯拉創始人Elon Musk等2016年7月投資創立了面向神經假體應用和未來人機通信的腦機接口公司Neuralink。其短期目標是治愈嚴重的腦部疾病，如老年癡呆癥和帕金森癥，并且最終通過與人工智能的融合來增強大腦。Facebook計劃開發一個設備，能讓人們通過腦波每分鐘輸入100個單詞。該設備也可以作為增強現實應用的一個大腦鼠標，而不需要通過跟蹤手部動作來控制光標。

圖1.腦機接口系統組成部分

BCI系統根據腦電信號獲取的方式，可分為非侵入式、半侵入式和侵入式三種。其位置和特征如圖2所示。對非侵入式BCI的研究，由于只需要通過相關設備對大腦皮層的表面信號，直接進行采集和處理，因此不需要外科手術的介入，已成為BCI研究的熱點方向。腦電信號由于其時間分辨率高，采集設備容易攜帶，便于投入使用等優點，正成為腦機接口應用于控制系統（輪椅、機械手等）的主要方式。

圖2. 腦機接口系統的信號來源和特征

非侵入式腦機接口無需動手術，直接從大腦外部采集大腦信號。常用的非侵入式信號有頭皮腦電（EEG）、功能近紅外光譜（fNIRS）和功能核磁共振成像（fMRI）等，其中以EEG最為常見。EEG通常由頭戴式的腦電帽通過電極從頭皮上采集，可以在頭皮上監測到群體神經元的放電活動。

腦機接口技術

腦機接口系統允許被試者使用腦信號直接控制外部設備，根據利用的腦信號的類別，大致可以分為以下四種：

基于腦電(Electroencephalography, EEG)的腦機接口、基于腦磁(Magnetoencephalography, MEG)的腦機接口、基于功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)的腦機接口和基于功能性近紅外光譜(functional near -infrared spectroscopy, fNIRS)的腦機接口。

腦電是一種由腦細胞群之間以電離子形式傳遞信息而產生的生物電現象，是神經元電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。相比于其它類型的腦信號，EEG具有采集方便、時空分辨率高等優點，在BCI系統中具有獨特的應用價值。目前，EEG腦機接口主要有以下三種類型：

1.P300腦機接口

P300是大腦認知過程中產生的一種事件相關電位，主要與期待、意動、覺醒、注意等心理因素有關。Sutton等人發現，當人腦受到小概率相關事件的刺激時，腦電信號中會出現一個潛伏期約為300ms的正向波峰，P300因此得名。

（a）P300

經典的P300電位可以在Oddball實驗范式下出現。Oddball范式的要點是，對同一感覺通道（視覺或聽覺）施加兩種刺激，一種刺激出現的概率很大（稱為準刺激），另一種刺激出現的概率很小(稱為靶刺激)。兩種刺激以隨機順序出現，實驗任務要求被試者將注意力集中到靶刺激上。這樣，可以在靶刺激呈現約300ms之后觀測到一個正波，即P300。研宄表明，靶刺激出現的概率越小，所引起的P300振幅越大。

典型的P300腦機接口是由神經心理學家Farwell等人設計的虛擬打字機。虛擬打字機的界面由26個英文字母和10個阿拉伯數字組成，形成一個6行6列的字符矩陣。矩陣按行或列隨機閃爍，使用者注視需要輸入的字符。當目標字符所在的行或列閃爍時，即可觸發靶刺激。通過檢測P300電位的發生時間，就能確定目標字符所在的行和列，行列交叉處的字符即為使用者想要輸入的字符。



2.SSVEP腦機接口

穩態視覺誘發電位(Steady-stateVisual Evoked Potentials, SSVEP)屬于視覺誘發電位(Visual Evoked Potentials, VEP)，是指當人眼受到一個恒定頻率（通常大于4Hz）的視覺刺激時，大腦視覺皮層會自動產生與刺激頻率及其諧波頻率同頻率的響應。當刺激的頻率小于4Hz時，所引發的電位稱為瞬態視覺誘發電位(Transient Visual Evoked Potentials, TVEP)。

（b）穩態視覺激發電位

典型的SSVEP腦機接口是由清華大學高上凱等人設計的自動撥號系統。系統的界面上包含0-9十個撥號鍵，每個撥號鍵分別按不同的頻率閃爍。當用戶注視某個撥號鍵時，所誘發的SSVEP中會包含大量相應頻率的基波和諧波。通過分析腦電信號的頻率成分，便可得知用戶注視的目標撥號鍵，從而實現撥號的功能。

3.運動想象腦機接口

運動想象(Motorimagery, MI)信號產生的理論依據是事件相關去同步和事件相關同步。當人在頭腦中想象某肢體運動時，感覺運動皮質的相應區域便會處于活躍狀態，該區域產生的腦電信號中的alpha波和beta波將出現幅值上的衰減，這種現象被稱為事件相關去同步。相反，若大腦沒有進行運動想象任務，腦電alpha波和beta波頻譜震蕩的幅度就會表現出明顯的增強，即事件相關同步。目前ＭＩ腦機接口使用較多的有想象左手運動、右手運動、腿部運動和舌部運動。

(c）運動想象

MI腦機接口不依賴任何刺激裝置，屬于自發式BCI系統。這種工作模式自然、直接，更符合腦機接口的本意，但其缺點是可識別的運動想象模式數目有限，而且被試者需要進行較長時間的訓練。

腦機接口應用

腦機接口的主要應用有：

替代：腦機接口系統的輸出可能取代由于損傷或疾病而喪失的自然輸出，如喪失說話能力的人通過腦機接口輸出文字，或通過語音合成器發聲。以已故著名物理學家霍金為代表的脊髓側索硬化癥患者，以及重癥肌無力患者、因事故導致高位截癱的患者等重度運動障礙患者群體，是此類腦機接口系統的重要應用對象。這些患者的共同特點是，他們有相對完整的思維能力，但喪失了對肌肉和外周神經系統的自主控制能力，因此無法有效地向外界表達自己的需求和想法。將自己腦中所想的信息通過某種輔助手段傳達出來是這一患者群體最基本且最重要的需求。

恢復：腦機接口的輸出可以恢復喪失的功能。如人工耳蝸已經幫助數十萬失聰病人恢復聽力，人工眼球可以幫助失明病人重新看見東西，等。中風患者在失去肢體控制能力后，也可以通過腦機接口技術對患者的大腦運動皮層進行訓練，幫助病人進行康復。

增強：主要是針對健康人而言，實現機能的擴展。在工程心理學領域，機動車駕駛員、飛行員、航空空中交通管制員等特殊作業崗位人員的認知負荷、疲勞程度等狀態對于作業績效、工作安全都十分重要。腦機接口所提供的實時監測數據為工作管理提供了重要的客觀依據，能夠更好地保證人員安全和工作績效。澳大利亞的SmartCap公司已經把此項應用商業化。通過在棒球帽內植入電極，可以實時監測用戶的疲勞狀態。在教育領域，腦機接口可以對學生的注意力水平進行實時評測，為教師教學安排提供參考。在市場營銷領域，腦機接口技術可以用于評價觀看廣告、電影、電視等媒體內容的觀眾情緒體驗，以及更加廣義的人機交互情景下的用戶體驗。

補充：對于控制領域，除了手控的方法之外還可以增加腦控方式，實現多模態控制，這里腦機接口作為原來單一控制方法的補充。在游戲娛樂領域，腦機接口為游戲玩家提供了獨立于傳統游戲控制方式之外的新的操作維度，豐富了游戲內涵并提升了游戲體驗。

改善：例如針對康復領域，對于感覺運動皮層相關部位受損的中風病人，腦機接口可以從受損的皮層區采集信號，然后刺激肌肉或控制矯形器，改善手臂運動。癲癇病人的大腦會出現某個區域的神經元異常放電，通過腦機接口技術檢測到神經元異常放電后，可以對大腦進行相應的電刺激，從而減少癲癇發作。運動想象腦機接口在針對自閉癥兒童的康復訓練中正在承擔重要的角色。與正常兒童相比，自閉癥兒童在觀看他人運動情景時模仿動機弱，相應的感覺運動皮層激活程度較低。通過讓這些兒童參與基于自身感覺運動皮層激活程度強弱實時反饋的游戲項目，可以提升他們對感覺運動皮層激活程度的自我控制能力，從而改善自閉癥的癥狀。類似的腦機接口神經反饋訓練范式也有望在多動癥、抑郁癥等治療中發揮積極作用。

腦機接口挑戰

無論是何種腦機接口應用，其當前可實現的性能距離人們在科幻作品中的設想還有很長的路要走。除了傳感技術上的局限外，更關鍵的挑戰在于我們對大腦工作機制的了解還十分有限。神經科學領域學者對大腦工作機制的持續探索發現是腦機接口系統實現的核心基礎，而神經工程領域基于這些探索發現所提出的大腦計算神經模型、神經編碼與解碼方法，則為腦機接口實踐應用提供關鍵技術方法支撐。隨著近年來世界各國紛紛啟動腦計劃，如美國的BRAIN Initiative、歐盟的Human Brain Project、 日本Brain/Minds Project 等，有望在不久的將來在腦研究方面取得突破性的進展，從而為腦機接口技術的進一步發展帶來全新的機遇。

特別值得一提的是，中國腦計劃的“腦科學與類腦智能”這一重點發展方向強調腦研究與人工智能研究的結合，可能為腦機接口提供新的突破口。

參考：

伍冬睿教授的腦機接口簡介

混合腦機接口實驗及其應用研究

基于SSVEP的便攜式腦機接口系統構建方法與關鍵技術研究

腦機接口BCI學習交流QQ群：941473018