脑机接口中脑电图-近红外光谱联合分析进展研究

脑机接口(BCI)能将受试者意图相关的大脑活动转化为外部设备控制指令,在神经疾病治疗、运动康复等方面具有较高应用潜力。BCI的实现需从人脑获取有意义的信号,而脑电图(EEG)可以反映神经电活动,主要用于对反映实时性要求较高的BCI系统;近红外光谱(NIRS)主要反映血流动力学水平,一般用于神经生理状态等需要精确定位脑活跃区域的研究。EEG和NIRS因其非侵入、方便穿戴、成本较低等优点,成为BCI的重要信号获取方法。相比于单模态BCI系统,基于EEG-NIRS联合分析的混合BCI系统由于具有更丰富的信号特征,在生理状态检测、运动想象等领域得到了越来越多的关注与研究。该文从EEG-NIRS联合分析在脑机接口中应用的研究现状出发,在数据和特征融合程度、层面上归纳最近的相关领域研究现状,并对EEG-NIRS信号处理手段的研究前景进行了展望。

医工领域研究生教育国际化新思维:来自全英文课程建设实践的思考

研究生教育国际化对于高校培养高层次创新型人才具有重要意义,全英文研究生专业课程建设是推动国际化教学的重要手段,也是“双一流”建设的内在要求。目前,我国研究生教育国际化主要存在英语环境营造不足、专业内容高阶性不够、课程思政建设不足、教学方式单一、学科交叉融合不足、实践环节设置不够等问题,本文对天津大学四门全英文课程的建设工作进行回顾,总结了相关课程“跨学院”、“跨学位”、“跨年级”、“跨国家”的四跨特色。同时,从全英文专业课程内容设计、课程思政、授课方式、评价标准、环境营造、师资队伍建设以及新思维下国际人才培养教育模式等几个方面来探讨中国高等教育国际化的发展方向及策略。

基于多模态影像的脑龄预测模型与应用

脑龄预测是借助脑影像数据进行建模与分析,客观评估大脑成熟与老化程度的一种分析技术。随着人工智能算法的发展,脑龄预测的相关研究近年呈现快速增长态势。已有研究普遍认为脑龄预测有助于评估大脑的健康状态,是监测大脑异常发育和老化的有效指标,具有预测大脑异常老化和病变发生的巨大潜力。针对近年来脑龄预测领域的发展,从脑龄分类、脑龄模型及其临床应用等几方面,综述该领域的最新研究进展,并进一步概述脑龄研究未来发展的挑战和趋势。

想象动作诱发生理信息检测及其应用研究:回顾与展望

想象动作(MI),或称运动想象,指大脑仅有动作意图但不实际执行,反映人对动作的期望及对将要发生真实动作的预演。MI与真实执行动作有相似的认知过程,由此可揭示运动行为心理过程与真实动作控制之间的关系。故MI成为探究动作执行时神经心理过程、检测大脑激活状态和研究大脑神经网络功能的重要工具。MI研究已历经数十年发展,检测手段和动作模式日益更新;MI诱发脑电同时含有认知心理和神经生理信息,已广泛用于人机交互,成为脑机接口控制的重要方法;MI还用于损伤脑区神经回路重建和帮助中风患者康复训练。MI生理信息检测及其应用具有重要科学意义和研究价值,本文主要回顾了相关研究方法(含MI过程检测手段、常用MI模式、MI在人机交互和康复中应用),简要讨论了所存在的问题并展望其未来发展,以期促进MI的深入研究与开发应用。

基于人机信息交互的助行外骨骼机器人技术进展

外骨骼机器人是集人体信息检测、机器人自动控制、神经工程等多学科知识于一身的高科技成果.本文简要介绍了外骨骼机器人研发技术现状和应用市场前景,分别从外骨骼动力驱动和运动测量技术角度剖析了支撑典型外骨骼机器人实现其运动辅助功能的主要技术基础,重点从神经信息交互角度出发,讨论了构建人机信息交互环路中的技术瓶颈,以及如何更为高效准确地获取人体运动意图.最后展望了其未来技术研发方向.

基于生理信号的脑力负荷检测及自适应自动化系统研究：40年回顾与最新进展

人-机系统的脑力负荷评估和作业过程中的脑力负荷检测是工效学的重要研究内容,基于生理信号实时脑力负荷监测能够实现根据脑力负荷在人-机系统中在作业人员与自动化系统之间动态分配任务,即自适应自动化,进而能够优化人-机系统设计、避免过高的脑力负荷、降低人误风险。基于生理信号实现脑力负荷的检测研究从最早NASA的探索性研究至今已有40多年,近十多年逐渐成为工效学中新的研究热点,并且基于脑电、心电、功能性近红外光谱的自适应自动化在诸如模拟飞行、模拟无人机控制等任务中已被证明能够改善作业绩效和作业人员的主观感受。但近年来部分研究报告也表明基于生理信号的脑力负荷检测存在跨人、跨时间、跨任务的挑战,未来还有较大发展空间。本综述将回顾基于生理信号的脑力负荷检测和基于脑力负荷的自适应自动化40年来的研究历程和最新研究进展。

运动相关皮质电位在运动康复领域的应用

大脑在想象或执行身体运动时产生的运动相关皮质电位(MRCPs)因富含大量运动信息、有较严格的锁时和锁相特征而有利于揭示人体运动神经机制、指导运动康复训练以及疗效评价,故受到运动康复领域研究人员的关注.尤其近年随着基于脑电(EEG)的脑-机接口(BCI)技术在康复领域应用的快速发展,利用MRCPs提取大脑运动信息特征逐渐成为运动康复型BCI的研究热点.本文介绍了MRCPs信号的3个时段分量特点及与之对应的皮质激活区,并从运动意图检测、运动参数识别、运动神经机制探索和康复训练效果评价4个方面综述了将MRCPs信号检测和特征解码用于运动康复领域的研究现状,总结归纳了存在问题并分析了未来MRCPs在康复医学中应用的可行性.笔者认为融合MRCPs与其他运动特征信息用于指导运动康复训练实践应是未来运动康复领域发展的主要趋势.

心率变异(HRV)信号的谱分析方法研究

近年来 ,心率变异 (HRV)分析作为一种无创检测心脏功能的手段 ,因其可以定量评估自主神经系统活动以及心脏的内在动力学机制、解释和预测心脏的运动过程而获得广泛应用 ,并成为心电信号处理中的研究热点之一。本文采用改进的HRV谱分析方法———参数分析法 ,通过Marple算法建立自回归 (AR)模型 ,计算功率谱密度 (PSD)函数 ,然后分离各极点 ,得HRV的分离谱 ,以期为心血管疾病的早期诊断。

基于异步并行诱发策略的混合范式脑-机接口技术

稳态视觉诱发电位(SSVEP)与事件相关电位中P300成分相结合的混合范式脑-机接口(SP-BCI)系统可同时诱发两种特征脑电信号并综合前者的高信噪比和异步兼容特点及后者的大指令集优势,具有提高系统信息传输速率的潜在能力,但现有脑电诱发范式未能充分发挥上述特长.本文提出一种SSVEP按各自频率异步诱发和阻断(SSVEP-B)且与P300并行诱发的新策略,并融合SSVEP-B与P300特征信息进行脑电分类识别.经10名健康年轻被试离线测试实验结果表明,被试总体平均分类正确率为84.5!,系统最高理论信息传输速率为89.5 bit/min,表明新型诱发策略有助于提高BCI信息识别正确率和信息传输速率,有关研究思路与技术可供混合范式脑-机接口系统设计与推广应用参考.

混沌动力学在心率变异分析中的应用

目的利用混沌动力学方法进行心率变异信号的非线性特征描述和检测。方法根据Takens延迟方法进行心率变异信号的状态空间重构,结合奇异值分解技术给出规律的吸引子形态,并通过相关积分计算相应的信号关联维值。结果以实例形式给出健康人心率变异信号的典型吸引子和相应关联维计算结果。结论混沌动力学在心率变异信号处理中的应用有望为某些心脏疾病的辅助临床诊断和治疗提供一个新的途径。

功能性电刺激技术在截瘫行走中的应用研究进展

截瘫是由脊髓损伤所造成的双下肢严重残疾,近年来的发病率呈显著上升趋势。截瘫最主要的病症就是行走能力的丧失。经过40多年的研究表明,功能性电刺激技术能成功地恢复截瘫患者的部分运动功能,是现代康复工程领域很有应用前景的一项新技术,正在受到越来越多的重视。本文专门针对用于截瘫行走的功能性电刺激技术,介绍了与之相关的背景知识和研究进展。

步行器助行步态稳定性监测系统研究

针对步行器助行过程中存在的安全问题,研制了一套步态稳定性监测系统。阐明了该系统的工作原理以及系统设计方案;通过相应的校准实验和对步行器使用者所进行的临床测试,证明了该系统具有精确、实时、使用方便的优点,并有望在康复临床中得到进一步的应用。

基于WRI曲线图的截瘫FES行走稳定性评估新方法

本研究介绍了利用步行器倾翻指数 (WRI)曲线图来评估截瘫功能性电刺激 (FES)行走稳定性的新方法。其主要构件是一套基于标准步行器的测试系统 ,该系统可以实时获得三维上肢支撑力数据 ,进而转化成行走过程中的纵向和侧向WRI曲线图来显示量化的行走稳定性水平。有关实验校准和临床测试结果均表明新方法在稳定性评估方面有很好的临床应用前景 ,并有望在截瘫FES设计及康复训练中发挥作用。

基于危势轨迹图的截瘫FES行走步态分析新技术研究

提出了危势轨迹图技术新概念,并以此为基础进行截瘫功能性电刺激(FES)行走的步态信息分析和处理.危势轨迹图技术是利用步行器倾翻指数作为评估因子来直观显示截瘫患者在行走过程中步态稳定性的时空表现,其核心构件为一套基于12导联应变片电桥网络的步行器测力系统.通过相应的系统校准和临床测试结果表明,该技术是集测量、处理、显示、分析功能于一体而形成的一个较完整的研究手段,可用于截瘫的临床康复指导,并有望为未来FES闭环反馈控制系统的研制奠定基础.

高强度聚焦超声在肿瘤治疗中的焦域模型

高强度聚焦超声 (High intensity focused ultrasound,HIFU)技术作为一种新兴的肿瘤微创外科治疗技术 ,正日益引起人们的高度重视。尤其是相对于某些浅表肿瘤 ,如乳腺癌 ,HIFU技术可以在保证治疗效果的同时 ,最大限度的减低治疗过程对患者的伤害。本文根据细胞热致死理论 ,利用 Ω值表达式法对 HIFU治疗过程中的焦域形成进行了仿真数学模型的建立 ,并通过非相干多元阵自聚焦系统建立实验模型进行试验 ,结果表明本文提出的焦域模型对实际加热过程的模拟是可靠的 。

肿瘤热疗及相关超声实用新技术研究进展

全面介绍了肿瘤热疗研究及以高强度聚焦超声为代表的超声实用新技术在肿瘤热疗领域的应用进展 ,深入探讨和展望了二者的发展现状及存在问题。

用于脑机接口的感觉刺激事件相关电位研究进展

脑机接口研究的目的就是在人脑和计算机或其他电子设备之间建立一种直接联系,使人们可以通过思维来直接控制计算机或外部设备。感觉刺激诱发的事件相关电位是基于脑电的脑机接口系统研究中备受关注的一种信号模式,按其刺激模式的不同又可分为视觉、听觉、体感等单一感觉通道刺激诱发的和跨感觉通道刺激诱发的事件相关电位。事件相关电位研究的发展表明:相对于单一感觉通道,跨感觉通道刺激诱发的事件相关电位具有波幅高、潜伏期短且含有高维度空间分布信息的特点,可弥补单一感觉诱发事件相关电位信息过少、不利识别的缺陷,从而提高信息转化速度和分类准确率,在脑机接口中具有更高的实用价值。

人体信息检测与智能人机交互

人体信息检测旨在感知并获取人的多部位、多层次、多状态的原始信息，经处理与识别，最终得到所需有用信息。人体信息自然种类繁杂、属性多样，所需检测技术亦须能广纳博采、洞察秋毫、知微度渐。而人机交互技术是近年兴起通过计算机（或机器）控制界面，以对话方式实现人体与机器信息交流的高新技术。

脑-机接口:开启人机共融之路

2016年10月21日，由中国自主研发的在轨脑-机交互系统在天宫二号上成功实现了人类首次太空脑-机交互实验。人-智能机器人联合探测将是未来航天发展的趋势，该系统的建立和成功测试为未来深入开展先进交互技术在轨适应性研究和技术应用起到了重要推动作用。此举不仅为世界航天史谱写了新的篇章，也让黑科技“脑-机接口”技术开始走入百姓视野，引起了社会的广泛兴趣。

用于截瘫FES行走的三维上肢力动态测量系统

功能性电刺激(FES)技术已被广泛用于截瘫病人行走能力的恢复,但作为评估截瘫FES行走效率的重要指标,三维上肢力状况的研究至今仍十分有限,亟待深入开展。本文研制出了一套可用于截瘫FES行走的三维上肢力动态测量系统,该系统在一个标准步行器框架上装备有 12个应力应变片电桥,通过专用的隔离放大及A/D转换装置与计算机相连,经过标定后,截瘫FES行走时的上肢支撑力数据就可以被系统实时获得并显示。测力系统在应变片位置的确定以及“冗余-优化”方法的采用等多个方面保证了测量的可靠性和准确性,后续的校准实验显示系统的非线性、交互干扰和力学精度误差分别小于 2. 901%, 3. 188%和 1. 01%。研究中,一例截瘫患者作为志愿者按照正常的FES行走训练程序进行了相关测试,以验证新系统在行走能力评估方面的临床前景,结果表明其可用于: 1)截瘫FES行走效率的评估; 2)病人自我训练的控制指导; 3)作为反馈信号选择一种有效的FES模式和阵列。