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腦機接口技術(shù)

腦機接口是在人腦與計算機或其它電子設備之間建立的直接的交流和控制通道,通過這種通道,人就可以直接通過腦來表達想法或操縱設備,而不需要語言或動作,這可以有效增強身體嚴重殘疾的患者與外界交流或控制外部環(huán)境的能力,以提高患者的生活質(zhì)量。腦機接口技術(shù)是一種涉及神經(jīng)科學、信號檢測、信號處理、模式識別等多學科的交叉技術(shù)。

  背景

  直接用大腦思維活動的信號與外界進行通信,甚至實現(xiàn)對周圍環(huán)境的控制,是人類自古以來就追求的夢想。自從1929年HansBerger第一次記錄了腦電圖以來,人們一直推測它或許可以用于通信和控制,使大腦不需要通常的媒介—外周神經(jīng)和肢體的幫助而直接對外界起作用。然而,由于受當時整體科技水平的限制,加之對大腦思維機制了解尚少,這方面的研究進展甚微。

  腦機接口(Brain-ComputerInterface,BCI)技術(shù)形成于20世紀70年代(1973年,Vidal),是一種涉及神經(jīng)科學、信號檢測、信號處理、模式識別等多學科的交叉技術(shù)。20多年來,隨著人們對神經(jīng)系統(tǒng)功能認識的提高和計算機技術(shù)的發(fā)展,BCI技術(shù)的研究呈明顯的上升趨勢,特別是1999年和2002年兩次BCI國際會議的召開為BCI技術(shù)的發(fā)展指明了方向。目前,BCI技術(shù)已引起國際上眾多學科科技工作者的普遍關(guān)注,成為生物醫(yī)學工程、計算機技術(shù)、通信等領域一個新的研究熱點。

  BCI簡介

  BCI是一種連接大腦和外部設備的實時通信系統(tǒng)。BCI系統(tǒng)可以把大腦發(fā)出的信息直接轉(zhuǎn)換成能夠驅(qū)動外部設備的命令,并代替人的肢體或語言器官實現(xiàn)人與外界的交流以及對外部環(huán)境的控制。換言之,BCI系統(tǒng)可以代替正常外圍神經(jīng)和肌肉組織,實現(xiàn)人與計算機之間或人與外部環(huán)境之間的通信。

  BCI技術(shù)的核心是把用戶輸入的腦電信號轉(zhuǎn)換成輸出控制信號或命令的轉(zhuǎn)換算法。BCI研究工作中相當重要的部分就是調(diào)整人腦和BCI系統(tǒng)之間的相互適應關(guān)系,也就是尋找合適的信號處理與轉(zhuǎn)換算法,使得神經(jīng)電信號能夠?qū)崟r、快速、準確地通過BCI系統(tǒng)轉(zhuǎn)換成可以被計算機識別的命令或操作信號。

  BCI系統(tǒng)原理及概念

  神經(jīng)科學的研究表明,在大腦產(chǎn)生動作意識之后和動作執(zhí)行之前,或者受試主體受到外界刺激之后,其神經(jīng)系統(tǒng)的電活動會發(fā)生相應的改變.神經(jīng)電活動的這種變化可以通過一定的手段檢測出來,并作為動作即將發(fā)生的特征信號.通過對這些特征信號進行分類識別,分辨出引發(fā)腦電變化的動作意圖,再用計算機語言進行編程,把人的思維活動轉(zhuǎn)變成命令信號驅(qū)動外部設備,實現(xiàn)在沒有肌肉和外圍神經(jīng)直接參與的情況下,人腦對外部環(huán)境的控制.這就是BCI的基本工作原理。

  第一次BCI國際會議給出的BCI的定義是:“腦計算機接口(BrainComputerInterface)是一種不依賴于正常的由外圍神經(jīng)和肌肉組成的輸出通路的通訊系統(tǒng)”。BCI完全不依賴肌肉和外圍神經(jīng)的參與,直接實現(xiàn)腦和計算機的通信.這對完全沒有活動能力的患者(如腦中風,肌萎縮性(脊髓)側(cè)索硬化,腦癱等)的輔助治療和語言功能、行為能力的恢復,對特殊環(huán)境中外部設備的控制,甚至對娛樂方式的改進都具有非常重要的意義。

  BCI系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

  基于各種不同的需求,人們已經(jīng)設計出多種可以在實驗室中進行演示的基于腦電的BCI原型系統(tǒng)。原理上,BCI系統(tǒng)一般由輸入、輸出和信號處理及轉(zhuǎn)換等功能環(huán)節(jié)組成。輸入環(huán)節(jié)的功能是產(chǎn)生、檢測包含有某種特性的腦電活動特征信號,以及對這種特征用參數(shù)加以描述。信號處理的作用是對源信號進行處理分析,把連續(xù)的模擬信號轉(zhuǎn)換成用某些特征參數(shù)(如幅值、自回歸模型的系數(shù)等)表示的數(shù)字信號,以便于計算機的讀取和處理,并對這些特征信號進行識別分類,確定其對應的意念活動.信號轉(zhuǎn)換是根據(jù)信號分析、分類之后得到的特征信號產(chǎn)生驅(qū)動或操作命令,對輸出裝置進行操作,或直接輸出表示患者意圖的字母或單詞,達到與外界交流的目的。作為連接輸入和輸出的中間環(huán)節(jié),信號分析與轉(zhuǎn)換是BCI系統(tǒng)的重要組成部分。在訓練強度不變的情況下,改進信號分析與轉(zhuǎn)換的算法,可以提高分類的準確性,以優(yōu)化BCI系統(tǒng)的控制性能。BCI系統(tǒng)的輸出裝置包括指針運動、字符選擇、神經(jīng)假體的運動以及對其他設備的控制等。

  BCI的分類

  第一次BCI國際會議根據(jù)輸入信號的性質(zhì)把BCI系統(tǒng)分成兩大類,即:使用自發(fā)腦電信號的BCI系統(tǒng)和使用誘發(fā)腦電信號的BCI系統(tǒng)。

  基于自發(fā)腦電的BCI系統(tǒng)是應用自發(fā)腦電作為系統(tǒng)的輸入特征信號。其特點是,受試者經(jīng)過訓練之后能夠自主地控制腦電變化,從而直接控制外部環(huán)境,但通常需要對受試者進行大量的訓練,容易受其身體狀況、情緒、病情等各種因素的影響。

  誘發(fā)腦電信號的BCI系統(tǒng)使用外在刺激誘發(fā)大腦皮層相應部位的電活動產(chǎn)生變化,并以其作為特征信號。外部誘發(fā)BCI系統(tǒng)不需要對受試者進行過多的訓練,但需要特定的環(huán)境(如排成矩陣的閃爍視覺刺激輸入),這不利于系統(tǒng)的推廣和應用。

  在系統(tǒng)輸出模式上,前者能使操作者把指針移到任意的二維或者多維位置,而后者只能使操作者在所列出的選項中進行選擇。根據(jù)信號檢測的方式不同,也可以把BCI分為電極內(nèi)置式和電極外置式兩種基本形式。

  電極內(nèi)置式信號檢測方法使電極直接和大腦皮層接觸或進入大腦皮層,測量的信號噪聲小、損失低,但由于涉及外科手術(shù),操作復雜,需要具有專業(yè)技術(shù)的操作人員,而且容易感染。

  電極外置式信號檢測方法,操作簡單,安全,有利于BCI系統(tǒng)的推廣,但由于電極距離信號源較遠,噪聲較大.在BCI系統(tǒng)設計中,使用何種方案應根據(jù)信號的特征、測量技術(shù)的水平以及實際要求的精度等因素綜合考慮。

  BCI關(guān)鍵技術(shù)

  BCI系統(tǒng)由信號的產(chǎn)生、處理、轉(zhuǎn)換、輸出以及開關(guān)和時鐘等單元組成。在BCI技術(shù)的發(fā)展中,信號分析和轉(zhuǎn)換算法是其最為重要的研究內(nèi)容。

  源信號的獲取

  BCI源信號的獲取過程包括信號的產(chǎn)生、檢測(電極記錄)、信號放大、去噪和數(shù)字化處理等。

  人類大腦能夠產(chǎn)生多種信號,包括電的、磁的、化學的以及對大腦活動的機械反應等各種形式。這些信號可以通過相應的傳感器進行檢測,從而使得BCI的實施成為可能。由于對磁和化學等信號的檢測技術(shù)需要更高的要求,目前BCI信號的獲取主要基于技術(shù)相對簡單、費用較為低廉的EEG檢測技術(shù)。

  信號的產(chǎn)生

  根據(jù)要獲取的信號的特征和性質(zhì),必須采取相應的產(chǎn)生特征信號的方法。信號產(chǎn)生方式包括利用視覺誘發(fā)電位、利用事件相關(guān)電位、模擬虛擬環(huán)境以及自主控制腦電等多種形式。

  信號的檢測

  信號的檢測方法依賴于待測神經(jīng)電信號的性質(zhì).根據(jù)電極類型,BCI系統(tǒng)可以分為電極內(nèi)置式和電極外置式兩種基本形式。

  信號的處理方法

  BCI系統(tǒng)中的信號處理包括信號預處理、特征提取、識別分類等過程.傳統(tǒng)的腦電信號分析方法是對信號進行多次檢測并進行均值濾波,再用統(tǒng)計學的方法尋找EEG的變化規(guī)律.這種方法信息傳輸率低,也不能滿足實時控制的需求.目前對EEG信號的處理一般采用對單次訓練信號進行研究.其中特征提取和識別分類是BCI信號處理最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。

  BCI中的特征提取方法

  特征提取就是以特征信號作為源信號,確定各種參數(shù)并以此為向量組成表征信號特征的特征向量.特征參數(shù)包括時域信號(如幅值)和頻域信號(如頻率)兩大類,相應的特征提取方法也分為時域法、頻域法和時-頻域方法。

  特征信號的分類識別

  特征信號分類是基于腦電信號根據(jù)不同的運動或意識能使腦電活動產(chǎn)生不同響應的特性,確定運動或意識的類型與特征信號之間的關(guān)系.信號分類結(jié)果的好壞取決于兩個方面的因素:一是要進行分類的特征信號是否具有明顯的特征,即特征信號的性質(zhì);二是分類方法是否有效。幾種具有代表性的BCI特征信號分類綜述如下:人工神經(jīng)網(wǎng)絡;貝葉斯-卡爾曼濾波;線性判別分析;遺傳算法;概率模型。

  BCI的應用

  作為一種多學科交叉的新興通信技術(shù),目前,BCI的研究大多處于理論和實驗室階段,離實際應用還有一定的差距。但從其性能來看,BCI系統(tǒng)及其技術(shù)將在涉及人腦的各個領域發(fā)揮重要的作用,尤其是對于活動能力嚴重缺失患者的能力恢復和功能訓練具有重要意義。目前,對BCI應用的研究主要集中在以下幾個方面:

  交流功能

  這類研究的目的是提高語言功能喪失患者與外界的交流能力。

  環(huán)境控制

  目前,對BCI環(huán)境控制的研究主要是基于虛擬現(xiàn)實技術(shù).虛擬現(xiàn)實具有相對安全和目標可移動的特點,它能為訓練和調(diào)整神經(jīng)系統(tǒng)活動提供一個安全可靠的環(huán)境。受試者大腦發(fā)出操作命令,這種命令不是由肌肉和外圍神經(jīng)傳出并執(zhí)行,而是由BCI系統(tǒng)經(jīng)過檢測、分析和識別相應的腦電信號,確定要進行的操作,然后由輸出裝備對目標進行控制。

  運動功能恢復

  由BCI系統(tǒng)完成腦電信號的檢測和分類識別過程,然后把命令輸出給神經(jīng)假體,完成已經(jīng)失去功能的外圍神經(jīng)應有的功能,或者把命令信號輸出給輪椅上的命令接受系統(tǒng),完成運動、行走等功能,使四肢完全喪失功能的患者能夠在無人照看的情況下自己進行一些簡單的活動,或進行功能性的輔助訓練。

  其他領域的應用

  從理論上講,只要有神經(jīng)電參與的通信系統(tǒng),都可以應用BCI技術(shù),如適用于殘疾人的無人駕駛汽車,就是把操作過程中腦電信號的一系列變化,由BCI系統(tǒng)實時的轉(zhuǎn)換成操作命令,實現(xiàn)無人直接駕駛的目的。

 


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