脑机交互研究及标准化实践

介绍脑机交互的概念及标准化的必要性,讨论近年来脑机交互的发展状况,重点阐述国内外植入式脑机接口的研究历程,并从脑机交互系统角度提出了脑机交互标准化的思考,同时介绍在脑机交互计算标准化方面的相关实践。

基于ARM的脑机交互信号采集系统设计

在脑机交互(BCI)中,基于ARM以太网接口设计了脑电信号采集系统,主要由以太网控制器、ARM处理器、LCD液晶触摸屏组成。以太网控制器实时接收EEG信号处理器通过以太网发送来的脑电数据包,然后通过SPI接口将数据包送到ARM处理器内部,接收完毕后ARM处理器将数据包层层解封,最终得到脑电数据,进而可对脑电数据进行进一步处理,同时通过LCD液晶屏实时显示脑电图。相对于以电脑为中心的传统脑机交互信号采集系统,该系统具有体积小、能耗低、携带方便和实用化强等优点。试验证明,脑电信号的采集以及一些简单的信号处理可以在该系统中很好地实现。更多的信号处理正在进一步的试验中。本设计将逐步代替电脑,成为脑电信号采集和处理的中心,为脑机交互技术的实际应用提供可能,促进脑机交互研究向小型化,产品化方向发展。

基于Pubmed数据库文献挖掘的近5年脑机交互研究热点的聚类分析

目的:调查有关脑机交互(brain-machine Interfaces,BCI)研究的医学文献,得出近期脑机交互研究热点。方法:应用美国国立医学图书馆开发的Pubmed数据库进行近5年有关脑机交互的文献检索,应用书目共现分析系统(bibliographic Item CO-Occurrence Matrix Builder,BICOMB)进行文献计量分析,SPSS 19.0软件进行聚类分析。结果:通过对脑机交互高频关键词聚类分析绘制树状图,总结得出了3大类研究热点:1)非侵入式的脑机交互信号获取和解码;2)侵入式获取信号的脑机交互研究;3)脑机交互在脑卒中康复中的研究。结论:脑机交互技术目前正在快速发展,但仍需更方便、有效、安全的信号提取及转化技术,以求积极应用于临床治疗。

基于Java3D的脑机交互应用系统设计

目的为在理想环境下研究脑机交互(brain computer interface,BCI)系统,并为系统的实际应用开发做铺垫,本文基于Java3D设计了脑机交互应用系统。方法 EEG信号经分析处理后转换成的实时控制命令,通过TCP/IP协议传给Java3D应用系统,实时控制虚拟小车运动。该应用系统的设计分三步:首先搭建虚拟场景,包括对场景模型的建立以及对场景的布局设计;其次设计虚拟小车的运动,实现小车前进和旋转的连续运动;最后对场景中的模型配置进行碰撞检测,用基于运动想象的EEG分析结果实时控制小车运动,检验本系统的功能。结果 EEG信号可以实时控制虚拟小车进行连续运动,且碰撞检测功能正常。结论研究结果初步证明该应用系统的可行性,为BCI应用系统的设计提供了新颖思路并奠定了良好基础。

脑机交互促进学习有效发生的路径及实验研究——基于在线学习系统中的注意力干预分析

脑机交互是一种实现大脑与计算机之间通信的信息交换技术。目前,其在教育中的应用主要有:将脑机接口植入虚拟现实学习环境、人工智能支持下的自适应学习、教育大数据的搜集与处理和智能学习系统等方式。在这些方式里,计算机对学习者在学习过程中的脑电信号进行监测与识别,从而调控学习行为,可促进有效学习。基于这一思路,形成了在在线英语学习系统中植入脑机接口的研究设计,旨在针对大学英语听力课程,感知和调控学习者的注意力,进而实现自适应学习。通过对X大学100名大一学生进行持续1个月的实验研究,结果发现:脑机交互技术在提高学业成绩和注意力、改善学习态度和自我效能感%创设适合不同学习风格的学习路径方面,都取得了较好的效果。这为脑机交互进入教育实验提供了方法上的尝试,也为技术促进学习的有效发生,探索了新的路径。

基于Java3D的虚拟飞机脑机交互应用系统设计

目的本文基于Java3D设计了虚拟飞机脑机交互(brain computer interface,BCI)应用系统,研究BCI对虚拟飞机的控制效果。方法通过TCP/IP协议将BCI中对脑电信号(electroencephalogram,EEG)分析处理的结果传给Java3D应用系统,进而将结果转换成对应的控制命令,实现实时控制虚拟飞机的飞行,可以直观反映并检验BCI的控制效果。应用系统的设计分为两个步骤:一是搭建三维虚拟场景,其中包括建立场景模型和设计场景的布局;二是虚拟飞机飞行控制的设计,以实现飞机前进和旋转的飞行控制。结果本应用系统能够实时正确通过TCP/IP接收EEG信号的分析结果,实时控制虚拟飞机的连续飞行运动。结论初步验证了Java3D应用系统的可行性,为BCI应用系统的设计提供了新的方法和发展方向。

基于脑机交互技术的学习分析研究

近年来，随着信息通讯技术的发展以及人们对智慧教育重视程度的提高，研究人员越来越关注数据在驱动教育智慧中的巨大潜能。本研究利用脑机交互技术，采集脑电信号，记录学生学习过程中实时的脑电波，根据脑电波波形分析出学生的专注度的情况，从而从注意维度了解学生的认知过程，对此过程进行分析，利用分析结果来评估学习结果。研究成功开发了一种基于脑机交互技术的脑波学习分析工具，设计行动研究实验方案，利用脑波学习分析平台采集学生学习活动过程中的实时数据，对学习分析工具的效果进行分析，探索利用视频分析法、人工观察法以及脑电波数据采集与分析方法，将脑电数据和人工估值进行关联分析，从而得到脑电信息同观测指标问的关联关系。

基于脑机交互的未来混合智能系统设计与实现

人机混合智能是一种发挥人和机器各自优势,将两者结合起来形成优势互补的一种智能。实现人机混合智能的关键之一是如何将人的智能和机的智能有机结合起来,而脑机交互技术提供了一种可能的途径。本文首先辨析了人机混合智能的内涵以及脑机交互在人机混合系统中可能发挥的作用,进而介绍了我们面向军事应用场景构建的人机混合智能头盔系统,其目标是为地面作战人员提供信息与决策辅助。该系统基于脑机交互与人工智能实现了人与机之间高效的智能交互与默契的人机协同,有望在未来的军事应用中发挥作用。

国内外脑机交互技术研究现状及趋势

脑机交互的关键技术是脑电波(EEG)信号的解码,而人的大脑信号具有随时间改变的非稳态本质,探索EEG相对稳定的优秀特征表达非常关键。基于此,通过小波包分解、自适应带通滤波共空间模式、时-频-空多模态分析等人工智能等算法,提高特征表达鲁棒性。

脑机交互认知重构的解释与辩护

脑机交互在人脑与外部环境之间建立起一条双向的信息交流和控制通路,塑造了新的认知范式,重构了人类的认知能力。脑机交互语境下的认知活动呈现出一种认知重构现象,这种认知重构不仅是对传统认知范式和认知表征的突破,还是对认知主体的重新界定、认知客体的技术外显以及认知功能的神经增强,后人类主义的智能认知理论为脑机交互认知重构的合理性做出了有效辩护。深入探赜脑机交互的认知重构对于深刻理解“脑—机”智能认知这种人类未来新型认知形态将具有极为重要的理论价值和现实意义。

基于脑磁图的智能脑机交互关键技术

脑机交互(BCI)是一种变革性的人机交互,旨在绕过外周神经和肌肉系统直接把脑神经的感知觉、表象或思维活动转化为动作,以进一步改善或提高人类的生活质量。脑磁图(MEG)测量神经元电活动产生的磁场,具有非接触式测量、时空分辨率高和准备方便等独特优势,是一种新的BCI驱动信号,基于脑磁图的脑机交互(MEG-BCI)研究具有重要脑科学意义和潜在应用价值。迄今为止,少有文献阐述MEG-BCI涉及的关键技术问题,为此本文聚焦MEG-BCI关键技术,详述了实用MEG-BCI系统中涉及的信号采集技术、MEG-BCI实验范式设计、MEG信号分析和解码关键技术、MEG-BCI神经反馈技术及其智能化方法。最后,本文还讨论了MEGBCI存在的问题和未来发展趋势,期望本文为MEG-BCI创新研究提供更多有益思路。

基于脑机交互接口的心理评测系统

本文介绍了脑机交互技术的基本概念和研究现状,在对脑电波信号进行研究的基础上,使用ThinkGear脑电模块获取脑电信号,在安卓平台下开发游戏软件,选取注意力和平静度两个信号用于游戏。通过游戏对注意力进行锻炼,实现健康心理状态的引导。

基于个性化导联选择策略的脑机交互康复训练临床初步研究

脑机交互(BMI)技术可识别人体运动意图,并控制机器人辅助卒中患者患肢动作,有效刺激肢体运动及感觉反馈神经环路。卒中患者的损伤类型、损伤程度和损伤部位极具个性化,大脑皮层中运动意图的表达可能会出现不同程度的迁移现象。该文提出一种基于个性化导联选择策略的脑机交互康复训练方法,将患者运动意图表达脑区作为BMI系统信号采集点。该研究共纳入3位卒中患者,分别完成10 d的康复训练,采用基于个性化导联选择策略的BMI康复训练方法,所有患者分别在训练前、后进行临床量表评价和脑电信号(EEG)评估。结果显示:受试者在训练后Fugl-Meyer量表评分提升,其中1位出现运动诱发电位,表征神经通路激活。该基于个性化导联选择策略的脑机交互康复训练方法应在大量患者样本中进一步验证。

基于言语想象的脑机交互关键技术

言语表达是一种人类重要的高级认知行为,该行为的实现与人的大脑活动密切相关,真实的言语表达和言语想象都能够激活部分相同的脑区,因此言语想象成为一种脑机交互的新型范式。基于言语想象的脑机接口(BCI)具有自发产生、无需训练、对被试友好等优点,因此受到了众多学者的关注。然而,这一交互技术在实验范式的设计和想象材料的选择方面并不成熟,存在较多亟待讨论的问题。因此,针对这些问题,本文首先阐述了言语想象的神经机制;然后评述了以往的言语想象BCI研究,系统分析了实验范式、想象材料、数据处理等方面的主流方法和核心技术;最后讨论了制约该类BCI发展的关键问题和面临的主要挑战,并展望了言语想象BCI系统在未来的发展和应用前景。

天津滨海新区构建脑机互联产业生态 推动“人机融合”走向现实

日前,以“创建美好的脑机互联产业生态”为主题的全国首届脑—机接口大会在津开幕,来自全国200多家高校、科研院所、临床单位及行业知名企业的院士专家、业内大咖汇聚一堂,聚焦核心元件、关键器件、高端装备、先进算法、应用场景等热点问题,分享脑机交互领域最新技术和前沿成果,进一步激发“政产学研用”整体效能,绘制技术创新与产业升级蓝图。

脑-机交互控制中脑神经电信号提取、传输与控制植入式系统的设计方案(英文)

目的:随着微电子学和显微外科手术水平的发展,使得在生物体脑内直接提取各种信息已成为可能。如何能在人脑与电脑之间建立一种不依靠人脑与人体组织的通信路径?为此探讨获得一个合理的用于脑-机交互控制中脑神经电信号提取、传输与控制植入式系统的设计方案。方法:通过把最新的微电子技术运用到脑电生物信号的提取领域。提出了一种用于脑-机交互控制中的脑神经电信号提取、传输与控制的植入式电子系统设计方案。并对方案中所涉及的关键技术、难点以及可能的解决方法进行了详细讨论。结果:系统方案主要由如下几部分组成:神经电极阵列(16×16个神经电极组成)、低噪声放大器、仪表放大器,多路选择器、A/D转换器(12bit分辨率)、数据压缩、编码器、无线收发器、解码器、控制单元与能量管理单元、可控电流源、射频提能电路或电池以及天线等。系统的工作原理可根据信号的流向分为两部分:①神经电信号的提取与无线发送。②接收脑外的指令,根据指令对脑神经施加相应的电刺激。结论:提出的方案能对16×16的不同深度的脑神经电信号进行采集,数据精度能达到12bit,是一个闭环控制系统。

类脑智能:开拓智能新境界

近年来,随着大脑成像、脑机交互、生物传感、大数据处理等新技术不断涌现,脑科学与计算技术、人工智能、纳米材料、认知心理等学科的交叉融合,正酝酿着重大理论与技术突破,脑科学与类脑研究成为全球科技竞争的焦点。

基于脑机交互技术的康复机器人对卒中后偏瘫康复治疗的临床研究

研究卒中后偏瘫患者接受以脑机交互技术作为基础的康复机器人治疗后取得的临床效果。方法:在本院2020年10月-2021年10月内接收的卒中后偏瘫患者中随机抽选116例,随机对其进行分组,对照组58例接受常规理疗以及针刺治疗,试验组58例以对照组治疗作为基础接受脑机交互技术的康复机器人治疗,对比两组接收治疗前后不同时间段的运动功能评分、平衡功能评分、生活能力评分以及临床治疗效果。结果:治疗前两组患者肢体运动功能、生活能力以及平衡功能评分之间不存在显著性差异(P>0.05);治疗后试验组患者临床康复效果更加良好,肢体运动功能评分、生活能力以及平衡功能评分均高于对照组分数,两组存在显著性差异(P<0.05)。结论:卒中后偏瘫患者在康复治疗过程中接受以脑机交互技术作为基础的康复机器人治疗取得了比较良好的效果,患者各项功能改善明显,具有临床推广价值。

脑机接口研究综述

21世纪被称为“脑研究世纪”,随着脑科学和认知科学的发展,人脑和计算机的界限逐渐被打破,新型智能设备——脑机接口出现。这是一种基于大脑神经活动的新型交流方式,可实现人脑与计算机的直接交流。本文对脑机接口发展概况、当前技术研究进展和未来发展预测进行研究综述。

刍议混合式“金课”教学模式下脑-机交互课程建设

脑-机交互是一门全新的跨多学科人工智能课程,对培养大学生人工智能理论素养与实践操作能力至关重要。同时,该课程的开设对教师的教学方法和技能也提出了更高要求。文章探究了“金课”教学模式的内涵,提出了基于混合式“金课”教学模式的脑-机交互教学改革方案,对该方案的具体实施进行详细分析,为脑-机交互教学改革提供参考。