腦-機接口技術及其應用研究

武警工程大學研究生管理大隊 陳 思

腦-機接口技術及其應用研究

武警工程大學研究生管理大隊 陳 思

腦-機接口（BCI）技術是指不依賴于人的神經末梢，在大腦與外部設備之間建立起來的直接連接通路。作為一種新興技術，BCI在國際上得到了廣泛的關注，其傳輸速度和分類精度也已經取得了顯著的進展。本文首先介紹了BCI系統的基本組成部分，而后對BCI的發展歷史進行概述，最后總結了BCI技術的應用前景。

腦-機接口；基本結構；應用前景

0　引言

腦-機接口（BCI）技術，是在人和外部設備之間建立的，不依賴于人的神經末梢和肌肉組織的一種信息傳輸通路。通過該系統，人們可以不需要語言和動作而直接對設備進行操作，實現大腦信息的傳輸。BCI技術需要神經科學、計算機、心理學、統計學等多學科的密切協作才能實現，是一門交叉學科，具有較強的發展前景。

1　基本結構

腦-機接口系統一般由信號采集模塊，信號分析模塊和控制器等三大部分組成。

1.1信號采集模塊

信號采集設備分為嵌入型和非嵌入型。嵌入型設備需要通過外科手術將電極植入顱內，雖然這種方式具有準確的定位性和較高的分辨率，但是這是一種有創傷的記錄方式，因此主要用于病患被試。我們在實驗中大多采用的是非嵌入設備，將電極貼在頭皮表面，例如電極帽等，是一種無創傷性的信號采集方式。

1.2信號處理模塊

信號處理模塊將采集到的信號進行分析處理，識別腦電信號，分析出大腦對外部設備的控制指令。信號處理包括信號預處理、特征提取和特征分類三部分。

（1）信號預處理：信號預處理的目的是為信號進行特征提取和分類做準備，去除不必要的成分和干擾，例如去除眼電等。主要方法有空間濾波和帶通濾波等。

（2）特征提取：在信號預處理的基礎上，提取出能識別大腦意圖的信號特征。當前常用的特征提取方法主要有時域、頻域和時頻域等。

（3）特征分類：對提取特征進行分類分析，確定大腦運動或意識與信號特征的關系。常用的分類方法有線性判別分析、貝葉斯-卡爾曼濾波、人工神經網絡、支持向量機、遺傳算法等。其中，人工神經網絡應用較為廣泛。

2　BCI腦電信號模式研究

腦電信號是實現BCI技術的基礎，具有一些顯著的特點：（1）微弱且容易受到心電、眼電等人體其他電信號的干擾；（2）容易受到人的精神狀態的影響；（3）信號的產生和識別受到實驗模式等外部因素的影響。當前，可用的腦電信號主要包括：P300電位、慢皮層電位（SCP）、穩態視覺誘發電位（SSVEP）以及自發腦電信號等。

P300電位：是指當一個常規的刺激序列中突然出現一個新的刺激時，在其出現后的300ms左右，在大腦的頂區會產生一種正波成份，主要集中于中央視覺區。1965，年Sutton 等發現了P300 電位［1］。這是一種認知電位，目標閃爍的時間間隔會直接影響該電位的強弱。

慢皮層電位（SCP）：是一種事件相關電位，是指從頭皮腦電信號中分析得到的時間相關電位中小于2Hz的成分，主要集中于中央腦區，因此被稱為慢皮層電位。1957 年Brookhart 等首次提出慢皮層電位［2］。事件相關電位需要被試主動參與，識別刺激并作出反應。

視覺穩態誘發電位（SSVEP）：這是一種誘發性電位，是在受到閃爍刺激時，大腦視覺中樞產生的一種電位反應，不需要對被試進行訓練就能夠產生。

自發腦電信號：在沒有刺激的情況下，大腦會自發產生一些頻段的節律，常用希臘字母（α、β、γ等）表示。其中，α節律為8到12Hz，β節律在13到29Hz，γ節律為30到50 Hz。

3　BCI發展歷史

20世紀30年代，腦-機接口技術開始走入人們的視線。當時，Hans Berger 首先發明了能夠用來記錄腦信號的儀器，1969年，Jacques Vida 第一次使用了腦-機接口這一名詞。1973 年， Vidal 博士通過對大腦和計算機之間通訊的研究，開啟了腦-機接口研究時代。

腦-機接口技術自興起后就得到了廣泛關注，并取得了顯著進展。1991年，美國Wolpaw等人通過被試改變自身的μ節律來實現光標移動的功能，提出了腦電控制的概念。從那時起，BCI的研究進入了正式發展階段。而后，國際上了分別于1999 年、2002 年和2006年舉辦了三次BCI國際數據競賽（Data Competition），這是國際上唯一的腦-機接口競賽。20世紀末，全球只有不到6個專門從事BCI研究的組織，2002年，這樣的組織迅速增加，達到40個，2007年，這樣的機構則達到數以百計［3］。當前，越來越多的大學、組織，甚至是商業公司都對BCI的研究產生了濃厚的興趣。1988年，Favill等人利用P300電位實現了大腦對虛擬打印機的直接控制。1999 年首次在Nature 上發表了與BCI有關的文獻［4］。

國內研究機構主要有清華大學、華中科技大學、重慶大學、天津大學、上海交通大學、西安交通大學等。其中，清華大學的高上凱教授研究團隊對SSVEP的特征提取方法進行了深入的研究，設計出了高傳輸率的SSVEP-BCI系統。

國外的研究機構主要有Harvard University， MIT， University of California， University of Cambridge， 以及日本的一些專業研究機構和公司等。

4　BCI技術的應用研究

4.1BCI技術在康復醫學領域的應用研究

BCI技術在醫學領域的應用最為廣泛，尤其是在康復醫學領域，該技術為有行動障礙的病患提供了一種與外界溝通的有效途徑。許多影響行動障礙的疾病，例如腦癱、肌萎縮性脊髓側索硬化癥（ALS）等，癥狀主要表現為雖然大腦能夠正常思考，但是運動調節功能障礙、肌肉不受控制，因此無法將大腦思維傳遞給外界，久而久之，就會導致大腦思維功能的退化。著名物理學家霍金就患有ALS，即“神經漸凍癥”，目前沒有治療和康復的辦法，但是腦-機接口能夠為他們提供一定的幫助。中國有一位名為王甲的年輕人，就通過“眨眼睛”的方式完成了《人生沒有如果》一書［5］。

奧地利Graz 大學的Pfurtscheller等人，發明了基于BCI的腦控手矯形器［6］。

近年來，很多科學家還致力于將虛擬現實與腦-機接口技術相結合，為病患被試帶來一種全新的康復方式。

4.2BCI技術在軍事領域的應用

BCI技術在軍事領域的應用前景光明，但是真正應用還沒有全面展開。當前，美軍對該技術的關注和發展尤為突出。美國國防部前副部長Fred Charles在其著作《國家的自我毀滅》中，對腦電技術在軍事方面的影響給予了關注。美國國防部信息戰專家Thomas在題為《大腦沒有防火墻》的文章中提出了“感知操縱”的概念，美軍正沿著這一思路進行研。

在未來信息化戰爭中，基于腦-機接口的相關技術的應用是一種必然的趨勢。在2010年熱映的電影《阿凡達》中，其遠程操控作戰就利用了腦控的概念。2013年，美國國防部高級研究計劃署（DARPA）中披露，要通過腦控技術，對軍隊進行全新的武裝。此外，美國空軍也在積極研究腦控技術在飛行員訓練中的應用。

4.3BCI技術在其他領域的研究

隨著社會的發展進步，BCI技術也為廣大電子愛好者帶來了福音。谷歌公司開發的智能眼鏡開創了全新的電子市場，該產品一公布，就引起了廣大電子興趣愛好者的廣泛關注，成為電子市場的新寵。索尼等其他電子巨頭也在致力于該技術的開發。

近年來，腦電波測謊技術飛速發展，BCI技術為其提供了科學依據，我國已經將基于事件相關單位的腦-機接口技術應用于刑事案件的偵查中［7］。

此外，開發商還將BCI技術應用于游戲軟件的開發中，他們開發出通過大腦的腦電波來控制意念的小游戲，例如意念炸水果、意念花園等。

5　結束語

本文首先介紹了BCI系統的基本構成，對關鍵腦電信號模式進行研究，而后概括了BCI的發展歷史和現狀，最后對其現實應用進行了研究。在科技深入人類生活的現代社會，BCI技術在理論和應用上都日趨成熟，應用領域不斷拓展，相信在不久的將來，BCI技術將走出實驗室，廣泛應用于人類的日常生活中。

［1］Sutton S，Braren M，Zubin J，John E R.Evoked-potential correlates of stimulus uncertainty. Science，1965，150（3700）：1187：1188.

［2］Pfurtscheller G，M.uller G R，Pfurtscheller J， Gerner H J，Rupp R. Thought”-control of functional electrical stimu-lation to restore hand grasp in a patient with tetraplegia. Neuroscience Letters， 2003，351（1）： 33：36.

［3］Mason S G，Bashshati A，Fatourechi M，Navarro K F，Birch G E. A comprehensive survey of brain interface technology designs. Annals of Biomedical Engineering， 2007，35（2）：137：169.

［4］Birbaumer N，Ghanayim N，Hinterberger T，Iversen I， Kotchoubey B，K.ubler A，Perelmouter J，Taub E，Flor H.A spelling device for the paralysed.Nature，1999，398（6725）：297：298.

［5］洪波.從霍金到阿凡達：腦機接口植入讓你的思想“讀”出來［EB/OL］. http：//www.eeworld.com.cn/medical_electronics/article_201608176795. html，2016-08-17.

［6］王行愚，金晶，張宇，王蓓.腦控：基于腦機接口的人機融合控制［J］.Acta Automatica Sinica， vol. 39， no. 3，pp. 208，221， 2013.

［7］付翠.時間相關電位在刑事測謊中的應用［J］.政法學刊，2005，05.