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BCI

脑机接口(Brain Computer InterfaceBCI)是一种基于脑功能检测技术实现人脑与计算机或其他电子设备通讯和控制的系统,它不依赖人体的外周神经系统及肌肉组织,是一种新的人机接口方式,在康复医学和控制领域有应用前景。近年来,BCI技术发展迅速,常见的BCI研究方法主要有基于EEGBCI和基于fNIRSBCI

1.基于EEGBCI研究

基于EEGBCI系统,通过实时或短时提取分析出脑电中反映大脑不同状态的信号来实现控制。根据BCI利用的脑电信号和方式不同,主要采用以下研究方法:

(1)P300事件相关电位法

P300是一种事件相关电位,其峰值大约出现在事件发生后300ms,相关事件发生的概率越小,所引起的P300越显著。比较典型的BCI应用为虚拟打字机,其原理即操作者想要输出的字符会引起更大的P300,进而被识别出来,准确率可达80%以上,其优点为使用者无须通过训练就可产生P300

(2)稳态视觉诱发电位法

当受到一个固定频率的视觉刺激的时候,人的大脑视觉皮层会产生一个连续的与刺激频率有关(刺激频率的基频或倍频处)的响应,称为稳态视觉诱发电位(SSVEP),例如用“思维”拨打电话:测试者只需盯着键盘上某个按不同频率在闪烁的数字,电脑就会自动把这个数字拨打出来。

(3)事件相关同步或去同步法

研究表明,单边的肢体运动或想象运动,大脑对侧产生事件相关去同步电位(ERD),大脑同侧产生事件相关同步电位(ERS),因此,受试者只需想象做动作(如左手动或右手动),经过训练,便可控制外部设备运动,正确率可达90%以上。

(4)皮层慢电位法

皮层慢电位(SCP)是皮层电位的变化,持续时间为几百毫秒到几秒,健康人和瘫痪病人通过反馈训练学习,使SCP幅度产生正向或负向偏移,进而使人能够自由拼写单词,实现与外界的文字交流。

(5)自发脑电信号法

α节律和mu节律,8~13Hz,与人的松弛状态有关,枕部视觉皮层α可反映视觉松弛状态,感觉运动皮层mu节律反映运动松弛状态。人脑产生强的自发脑电的能力可通过生物反馈或操作训练得到加强,根据反馈调节EEG,人脑壳通过训练来学会控制设备。

(6)植入电极法

植入颅内的微电极具有较高的空间和频率分辨率,能提供电极附近少数神经元的店活动信息,且不受肌肉运动的影响,具有较好的位置稳定性,适合特定的病人或特定的场合。

2.基于fNIRSBCI研究

fNIRS作为一种无损光学脑成像技术,可用于构建脑机接口以识别操作者肢体控制意图.例如利用fNIRS技术测量参试者的手臂伸展、腿部伸展和手指敲击的前额皮层(prefrontal cortex,PFC)和运动功能皮层(motor cortex,MC)的血氧变化信号,并利用fNIRS的生理特征和支持向量机建立fNIRS-BCI分类器,结果表明手臂伸展、手指敲击和腿部伸展的四分类fNIRS-BCI平均正确率分别可达89.32%,88.66%,91.35%