腦-計算機接口技術在醫學領域的應用*

趙俊龍 賈花萍

(渭南市中心醫院康復科 渭南 714000) (渭南師范學院數學與信息科學學院 渭南 714099)

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?醫學信息研究?

腦-計算機接口技術在醫學領域的應用*

趙俊龍 賈花萍

(渭南市中心醫院康復科 渭南 714000) (渭南師范學院數學與信息科學學院 渭南 714099)

介紹腦-計算機接口系統的結構、工作原理，重點闡述該技術在醫學領域中的應用，包括癲癇自動檢測及分類、康復訓練、麻醉深度檢測等方面，指出腦-計算機接口技術面臨的挑戰。

1 引言

對嚴重神經或肌肉傷殘患者來說直接用大腦控制裝置是不可能的,但是近年來隨著腦科學、計算機科學、信號處理技術的飛速發展以及殘疾患者需求意識的不斷提高，一項被指作腦-計算機接口(Brain-computer Interface, BCI)的技術,使得人類利用腦信號同計算機或其他裝置進行通訊成為可能。腦-計算機技術是指在人腦和計算機或其他電子設備之間建立的直接交流和控制通道。通過這種通道，人就可以直接通過腦來表達想法或操作其他設備，而不需要通過語言或肢體的動作，是一種全新的通訊和控制方式[1]。這對思維正常但有運動障礙的人來說有著極其重要的意義。在腦-計算機接口中，“腦”是指神經系統或者有機生命形式的腦，而并不僅僅指抽象的“思想”，“機”是指任何用于處理或計算的設備，其形式可以從簡單電路到硅芯片。

腦-計算機接口技術是一門涉及神經學、心理認知科學、康復工程、生物醫學工程和計算機科學等多學科的交叉技術[2]，近年來隨著計算機技術、信號處理技術及認知神經科學的快速發展，“腦-計算機”接口技術逐步走向了實用化，已成為腦信息領域和生物醫學工程領域的研究熱點。

2 腦-計算機接口系統結構及其基本工作原理

2.1 系統結構

簡單地說，腦-計算機接口技術就是將人類的思維和計算機相結合，即在人腦與計算機之間建立一條通信電路。圖1是簡單的腦-計算機接口系統結構圖，通過實體界面如計算機界面刺激腦組織傳遞特有的感覺信息，這種刺激編碼后經大腦認知，產生特定的目的，通過大腦命令，計算機產生相應的行為。如浙江大學2012年2月向世界展示了最新的“腦-計算機”研究成果，一只約5歲、頭上戴著電極帽的猴子，帽子上的電極連在計算機上，通過科研人員的指揮，猴子做出了抓、勾、握、捏4種不同的手部動作[3]。

圖1 腦-計算機接口系統結構

2.2 工作原理

腦-計算機接口系統的基本工作原理，見圖2，一般包括信號采集、信號分析及信號控制3個功能模塊。來自外界的刺激信號對大腦產生相對應的神經電活動(即EEG信號)，該信號與即將發生的肢體活動相對應，計算機對其進行預處理和特征提取等分析處理后，采用各種分類算法進行識別，通過識別結果判斷引發腦電變化的動作意圖，經過計算機傳輸和外部驅動設備作用，將動作意圖轉換成為機器的實際動作。

圖2 腦-計算機接口系統的基本工作原理

3 腦-計算機接口技術在醫學領域的應用

3.1 癲癇自動檢測及分類

癲癇是由大腦神經細胞異常放電所引起的,以短暫中樞神經系統功能失常為特征的慢性神經系統疾病[4-5]。癲癇發作具有反復性、突發性和暫時性等特點[6]，會給病人身體和大腦帶來巨大傷害，甚至危及生命。癲癇的發作信息在腦電信號中有顯著的表現，因此多數研究都基于此展開：如汪春梅[7]提出用近似熵和小波分析方法提取癲癇腦電特征,對癲癇腦電信號進行分類檢測,提高了檢測率；袁琦[8]提出用分形幾何理論方法對癲癇腦電進行分類識別及自動檢測，能夠更好地區分癲癇發作期和間歇期的腦電，同時他提出的多導長程腦電癲癇發作檢測方法對癲癇發作進行預報，具有良好的性能；Adeli等[9]利用小波變換檢測失神性癲癇患者腦電信號中的棘慢復合波，發現可以在時頻域獲得腦電信號的瞬態特征；Lasemidis等[10]在短程最大Lyapunov指數基礎上建立癲癇發作預測系統，在設置確定參數情況下，可預測到82%的癲癇發作，提前預報時間超過70分鐘。此外，腦電刺激療法治療癲癇病目前已進入臨床試驗階段。因此對癲癇腦電信號的檢測與記錄，對于癲癇的病灶定位、預測及病情分析具有重要的意義。

3.2 中風病人和肢體損傷病人的康復訓練

在中風病人和肢體損傷病人的康復訓練中，腦-計算機接口技術可以幫助殘疾人或失去運動能力的老年人進行主動康復訓練，BCI護理機器人可以從事基本護理工作，提高殘疾人或老年人的生活質量[11]。孫克偉[12]提出腦-計算機接口技術和功能性電刺激(FES)技術結合的中風康復系統，將大腦由于想象肢體運動而產生的腦電信息作為控制命令來控制FES對肢體進行刺激,使其能夠完成某種特殊動作,實現康復效果。李明芬[13]提出采用腦-計算機接口對手三里、外關進行經皮電刺激，用運動想象期間的在線準確率及相關去同步事件評價治療前后患者腦電信號的變化，發現經過治療后，腦-計算機接口組患者在線準確率明顯高于對照組及治療前,能顯著改善中風患者的運動功能。

3.3 麻醉深度檢測

腦-計算機接口技術在醫療檢測方面也具有非常大的應用前景。Berger在氯仿麻醉時曾經測量過腦電信號的變化，Gibbs等用腦電信號監測術中麻醉藥的作用。計算機技術在醫學領域中的研究與應用，使利用腦電信號進行麻醉深度監測成為可能。但是由于腦電信號微弱性及非線性特點，在臨床應用時存在指標延時、不明確、誤報問題。梁振虎[14]提出腦電信號熵麻醉深度監測方法，提出排序熵、小波稀疏度測量、Hurst指數等非線性指標估計方法。黃力宇等[15]提出用腦電互信息序列和復雜度分析反應異氟醚麻醉條件下患者的麻醉情況，計算時間短 ,適合臨床使用。麻醉醫生可以通過腦電信號監測病人的麻醉深度信息來減少或降低麻醉藥物對病人大腦的損害。

3.4 老年癡呆病及認知功能

2003年1月英國《自然科學》雜志登載了旅美華人學者申勇的最新發現，老年癡呆癥并非基因突變所致，而是腦部的一種蛋酶活性過大，導致大量淀粉在腦內形成塊狀沉淀造成的[16]。隨著年齡的增長，老年人的認知功能逐漸衰退,發生不同的生理和病理過程, 形成不同的老年認知狀態。盛倩倩[17]對不同認知功能狀態下的老年人進行研究時發現,正常老年人腦電復雜度并不是均勻分布,左半球具有明顯優勢,而輕度認知功能障礙患者雙側半球腦電復雜度無差異,己喪失該優勢。翟靜波[18]將腦電指標用于阿爾茲海默病的發病機制和早期預警研究，利用腦電指標與認知功能的關聯性，揭示腦電信號有可能是用于評價認知功能狀態的敏感指標。

3.5 腦血管病

在評價急性腦血管病的病情及其預后方法中，腦電信號可以準確定位局部異常活動。某些特殊腦電對急性腦血管病病情及預后有明顯的指示意義，在超早期的溶栓治療中具有重要的意義，是一般影像學方法所無法比擬的。在急性腦血管病的診療中，定量腦電分析方法在臨床上的應用也成為未來的發展方向，尤其在判斷病情、預后及監測中較為實用。

3.6 康復領域及其他方面

康復醫學是促進病、傷、殘者康復的一門醫學學科，是斷預防醫學、臨床醫學之后的第三醫學，主要研究有關功能障礙的評定和處理等問題[19]。張春芳等[20]指出建立中國殘疾與康復信息數據庫的必要性，收集國內外的康復最新研究信息,對殘疾人的康復起到重要的作用[22-23]。清華大學開發的聽覺目標辨識的腦-計算機接口技術、視覺運動起始的腦-計算機接口技術、偽隨機編碼的高速視覺腦-計算機接口技術，讓人腦通過思維控制機器人踢足球成為現實。其中，聽覺認知強化的新型腦-計算機接口技術將能夠幫助像物理學家史蒂芬·霍金這樣的“漸凍人”通過聽覺腦電活動來表達自己的思想，與外界溝通。腦-計算機接口技術在生物體的神經系統與外部環境之間建立一種新型神經信息交流與控制通道,為神經的功能修復提供了一種新方法。在感覺功能修復、運動功能修復、神經精神疾病和腦積水治療領域的臨床應用將日趨廣泛。腦-計算機接口技術旨在開發用于神經疾病治療的新技術和殘障人士康復的新設備。

此外，在假肢控制方面，用思想控制輪椅，對于被截肢者，用思想控制義肢及各種神經假體設備，也可以幫助他們進行運動功能重建和生活自理，提高殘疾人的生活質量。在搶險、救援及人類無法進入的危險區域，也可以借助神經假體來完成。在視覺和聽覺假體方面，腦-計算機接口技術的應用包括人工電子耳蝸、腦干植入、合成視覺、人造硅視網膜等方面。此外，腦-計算機接口專家加州大學伯克利分校神經學副教授Jose Carmena通過在鼠類上植入腦-計算機接口研究大腦神經回路。2014年他參與了美國軍方7 000萬美元的研究項目。該項目將通過大腦植入物分析、控制情緒，治療美國士兵的多種精神疾病。未來將大大降低因精神疾病造成的自殺事件。目前，腦電圖己成為評價腦功能狀態的重要指標，被廣泛應用于中樞神經系統疾病、精神性疾病的診斷和研究。同時，在心理學和認知科學研究領域也有著廣泛的應用。

4 腦-計算機接口技術面臨的挑戰

經過多年的努力，腦-計算機接口技術的研究取得了不少令人欣慰的結果，但不可否認的是尚處于發展的初期，大多數腦-計算機接口技術還處于實驗室階段，大部分測試在正常人中進行，在殘疾人中測試較少。通過研究腦-計算機接口技術，人們對腦電產生的神經生理學機制產生認識，了解神經系統及其大腦功能，為解釋大腦活動的本質提供重要線索。但腦-計算機接口技術要進入實際應用階段，還有很多問題等待解決。(1)連接到神經系統會導致永久性腦損傷，造成感覺、運動的損失，或持續疼痛。(2)病毒的攻擊可能引發腦部疾病。(3)由于腦電信號十分微弱，如何減少干擾成分、提取有效信號特征、找到最優的特征提取算法和分類算法值得探討。(4)需要用有線連接到設備，是非便攜式的，需要攜帶電腦。(5)系統存在分辨率不高和通訊速度慢等問題[22-23],有運動障礙殘疾人與外界進行交流時，實時性要強，要能夠接近正常人間的交流速度。(6)現有設備價格昂貴，不適合普通人購買。(7)系統要滿足用戶的個體差異。(8)在現實中應用時要減少電極數量，降低使用的復雜程度，增強腦-計算機接口系統的穩定性和兼容性。隨著對這些問題的充分認識和逐步解決，腦-計算機接口技術最終將走出實驗室，進入人們的生活。

5 結語

腦-計算機接口技術為人們提供了全新的與外界進行交流的方式，人們可以不通過語言和動作，直接用腦電信號來表達思想、控制設備，這為智能機器人的發展提供了一個更為靈活的信息交流方式。至今該技術真正投入實際使用的很少，研究和開發還有很多問題需要解決。但是應該相信隨著計算機科學、神經生物學、數學、智能控制等各個相關學科的不斷發展與融合，腦-計算機接口技術將逐步應用于現實，造福人類。

1 Vaughan TM,Heetderks WJ, Trejo LJ,et al. Brain-computer Interface Technology: a review of the second international meeting[J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2003,11(2): 94-109.

2 楊瑞霞.腦機接口技術研究[J].山東輕工業學院學報(自然科學版),2009,(2):46-49.

3 周瑋，古越.浙大課題組實現猴子“意念”控制機械手[EB/OL].[2014-02-20].http://www.news.zju.edu.cn/news.php?id=35019.

4 Sanei S, Chambers J A. EEG Signal Processing[M]. Chichester:John Wiley &Sons Ltd,2007:161.

5 Gandhi T, Panigrahi B K, Bhatia M, et al. Expert Model for Detection of Epileptic Activity in EEG Signature[J]. Expert Systems with Applications, 2010,37(4):3513-3520.

6 Niedermeyer E. Silva F L, Electroencephalography: basic principles,clinical applications, and related fields[M]. 5th Ed. Philadelphia:Lippincott Williams &Wilkins, 2005: 526.

7 汪春梅.癲癇腦電信號特征提取與自動檢測方法研究[D].上海:華東理工大學,2011.

8 袁琦.癲癇腦電的分類識別及自動檢測方法研究[D].濟南:山東大學,2014.

9 Adeli H. Zhou Z，Dadmehr N. Analysis of EEG Records in an Epileptic Patientusing Wavelet Transform[J]. Journal of Neuroscience Methods, 2003, 123(1): 69-87.

10 Lasemidis L D，Shiau D S, Chaovalitwongse, et al Adaptive Epileptic Seizure Prediction System[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2003,50(5): 616-627.

11 高諾,魯守銀,張運楚，等.腦機接口技術的研究現狀及發展趨勢[J].機器人技術與應用，2008,(4):16-19.

12 孫克偉.基于腦電和功能性電刺激的中風康復系統的研究[D]. 秦皇島：燕山大學,2011.

13 李明芬.基于腦機接口的經皮穴位電刺激療法對缺血性中風恢復期患者上肢運動功能的影響[D].福州:福建中醫藥大學,2014.

14 梁振虎.EEG熵算法及麻醉狀態監測應用研究[D].秦皇島：燕山大學,2012.

15 黃力宇,王偉勛,鞠烽熾，等.用腦電互信息及復雜度預測異氟醚麻醉時患者對切皮刺激的反應[J].中國生物醫學工程學報，2003,22(2): 97-103

16 老年癡呆緣于腦部的一種蛋白酶活性過大[J].醫學情報工作,2003,(3): 221.

17 盛倩倩.輕度認知功能障礙與正常老年人記憶、腦電改變的縱向研究[D].天津：天津醫科大學，2013.

18 翟靜波.老年輕度認知功能障礙向阿爾茲海默病轉歸的腦電特征研究[D].太原：山西醫科大學,2011.

19 韓玲革,趙玉虹.國外理療與康復信息資源研究[J].醫學信息學雜志,2008, 29(6): 27-29.

20 張春芳,邱卓英,林偉，等.《中國殘疾與康復信息數據庫》的建設與應用[J].醫學信息學雜志,2010,31(2): 30-32.

21 我國數字醫療設備與系統標準化工作全面啟動[J].醫學信息學雜志,2011,32(7):61.

22 Wolpaw J R, Mcfarland D J, Vaughan T M. Brain-computer Interface Research at the Wadsworth Center[J]. IEEE on Rehabilitation Engineering, 2000, 8(2): 222-226.

23 Prurtscheller G, Neuper C, Guger C, et al. Current Trends in Graz Brain-computer Interface (BCI) Research[J]. IEEE Trans Rehabilitation Engineering,2000, 8(2):216- 219.

Application of Brain - computer Interface Technology in Medical Field

ZHAOJun-long,

RehabilitationDepartment,WeinanCentralHospital,Weinan714000,China；JIAHua-ping，CollegeofMathematicsandinformationScience,WeinanNormalUniversity,Weinan714099,China

The paper introduces the structure and working principle of brain - computer interface system, elaborates the application of the technology in medical field, including automatic detection and classification of epilepsy, rehabilitation training and anesthetic depth monitoring, pointing out the challenges brain - computer interface technology faces.

Brain-computer interface; EEG; Medical; Application

2015-05-20

趙俊龍，主治醫師，發表論文4篇。

陜西省教育廳專項科研計劃項目(項目編號：14JK1256)；陜西省自然科學基礎研究計劃項目(項目編號：2014JM1026)；2014年渭南師范學院校級特色學科建設項目(項目編號：14TSXK02)。

R-058

A 〔DOI〕10.3969/j.issn.1673-6036.2015.07.011

〔關鍵詞〕 腦-計算機接口；腦電信號；醫學；應用