第 23卷 第 2期 山 东 轻 工 业 学 院 学 报 Vo1．23 No．2 2009正 5月 JOURNAL OF SHANDONG INSTITUTE OF LIGHT INDUSTRY Mar． 20o9 文章编号：1004-4280(2009)02—0046—04 脑机接 口技术研究 杨瑞霞 (山东政法学院 信息科学与技术系，山东 济南 250014) 摘要：脑机接 口(Brain—ComputerInterface，BCI)是在人脑和外界之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路 (外周神 经和肌肉组织)的一种通讯系统。该文概述了基于脑电信号(EEG)的BCI技术的基本原理、研究方法、类型、研究 现状 ，并分析了目前存在的问题与应用前景。 关键词：脑机接 口；脑电信号；人机接El 中图分类号：TP391．9 文献标识码 ：A Thestudy ofbrain-computerinterfacetechnology YANG Rui—xia (DepartmentofInformationScienceandTechnology，ShandongInstituteofPoliticalSciencenadLaw，Jinan250014，China) Abstract：Brain—ComputerInterface(BCI)isacommunicationsystem inwhichmessagesorcommands thatanindividualsendstotheexternalworlddonotpassthroughthebrain’Snormaloutputpathways (peripheralnervesandmuscles)．Thispapersummarizedthebasicprinciple，researchmethods，classifica- tionandstatus，theproblemsincurrentstudiesandthedirectionforfutureinvestigationwereanalyzed． Keywords：brain-computerinterface，electroencephalographsignals，human-computerinterface． 医学工程和计算机科学等多学科的交叉技术 J。 0 引言 要想实现脑机接 口，有三个必要条件 ：第一，必 须有一种能够可靠反应大脑思维的信号；第二，这种 对严重神经或肌肉伤残患者来说 “直接用大脑 信号能够被实时且快速地收集 ；第三，这种信号有明 对控制装置是不可能的”…，但是近年来随着脑科 确的分类。 目前可用于脑机接 口的人脑信号有： 学、计算机科学、信号处理技术的飞速发展 以及残疾 EEG(脑电图)、EMG(脑磁图)和 fMRI(功能性核磁 患者的需求意识的不断提高，一项被称作脑机接 口 共振图像)等。目前大多数 BCI研究机构采用的大 (Brain—ComputerInterface，BCI)的技术正在逐步使 脑信号是EEG J。 得人类利用脑信号同计算机或其他装置进行通讯成 为可能。脑机接 口技术是人脑与计算机或其他电子 1 脑机接 口系统的基本结构 设备之间建立的直接 的交流和控制通道 。通过 这种通道，人就可以直接通过脑来表达想法或操作 BCI系统一般都具有信号采集、信号分析和控 其他设备，而不需要通过语言或肢体的动作，是一种 制器三个功能模块 。如图1所示 。 全新的通讯和控制方式 。这对肢体残缺的人来 (1)信号采集 说有着极其重要的意义。因此对于脑机接 口的研究 受试者头部戴一个 电极帽，采集EEG信号，并 是近年来康复医学研究的一个热点。脑机接 口技术 传送给放大器，信号一般需要放大 10000倍左右，经 是一门涉及神经学、心理认知科学、康复工程、生物 过预处理，包括信号的滤波和 A／D转换，最后转化 收稿 日期 ：2009—03—01 作者简介 ：杨瑞霞(1974一)，女，河北省沧州市人，山东政法学院信息科学与技术系讲师，硕士，研究方 向：电子技术与嵌入系统 第2期 杨瑞霞 ：脑机接 口技术研究 47 为数字信号存储于计算机中。 2．1 脑机接 口研究中所使用的脑神经信号 反馈信 学 (呵选 ) (1)P300(诱发电位) ：… … … … … … … … … … … … … … … … … … … ”： P300是一种事件相关电位 (ERP)，在时间相关 刺激 300～400ms后出现的正电位，主要位于中央 皮层区域，其峰值大约出现在时间发生后 300ms， 相关事件发生的概率越小，所引起的P300越显著。 基于P300的BCI的优点是P300属于内部相应，使 用者无需通过训练就可产生P300_l。。。 (2)视觉诱发电位(诱发电位) 图 1 功能模块结构 视觉诱发电位是指从视觉通路的不同水平区域 (2)信号分析 记录的不同生物 电反应，其诱发刺激可以是荧光、闪 利用 FFT、小波分析等算法，从经过预处理的 光刺激 。视觉诱发电位又可以分成短时视觉诱发电 EEG信号中提取与受试者意图相关的特定特征量 。 位和稳态视觉诱发电位两种。 特征量提取后交给分类器进行分类 ，分类器的输 出 (3)时间相关同步或时间相关去同步 电位 (自 即作为控制器的输入 』。 发脑 电) (3)控制器 单边的肢体运动或想象运动，大脑同侧产生事 将已分类的信号转换为实际的动作，如在显示 件相关同步电位 (ERS)，大脑对侧产生时间相关去 器上的光标移动、机械手运动、字母输入、轮椅控制、 同步 电位 (ERD)。ERS、ERD是与运动相关的，主 开电视等 。 要位于感觉运动皮层 。 有些BCI系统还设置 了反馈环节，不仅能让受 (4)皮层慢电位 (自发脑 电) 试者清楚 自己思维产生的控制结果，同时还能够帮 皮层慢电位也称慢波 电位 (SlowCorticalPoten— 助受试者根据这个结果来 自主调整脑 电信号，以达 rials，SCPs)，是皮层 电位的变化，是脑 电信号中从 到预期 目标 。 300ms持续到几秒开云电竞科技有限公司钟的大的负电位或正 电位，能反 应皮层 I和 Ⅱ层的兴奋性，个人可以通过生物反馈 2 基于EEG的脑机接 口研究方法 训练产生这种 电位… 。 (5)自发脑电信号 (自发脑电) 人和动物的大脑 ，特别是皮层细胞，存在着频繁 在不同的知觉意识下，人们脑 电中的不同节律 的自发电活动，无需任何外界刺激。从脑 电极记录 呈现出各异的活动状态 。这些节律是受不同动作或 到的电位是对脑部大量神经元活动的反应，低至微 思想的影响。按照所在频段的不同分类，一般采用 伏级，这种电活动的电位随时间的波动成为脑 电波 希腊字母 (、、y、)来表示不同的自发 EEG信号 (EEG)。EEG反应了大脑组织的电活动及大脑 的 节律。比如 OL节律在 8～13Hz频段，而 节律则在 功能状态，脑 的复杂活动反应在头皮上的电位活动 l3～22Hz频段。 就是EEG轨迹 J。所以理论上，人的意图通过脑 电 采用以上几种脑电信号作为BCI输入信号，具 应该可 以被探测识别 出来 。BCI的前驱 曾经指 出 有各 自的特点和局限。P300和视觉诱发 电位都属 “在理论上，脑 的感觉、运动及认知意识在 自发 EEG 于诱发电位，不需要进行训练，其信号检测和处理方 中应该是可辨识的”，因此 EEG成为 BCI研究的首 法较简单且正确率高。不足之处是需要额外的刺激 选工具。BCI技术就是要通开云电竞科技有限公司过识别这种意图，将之 装置提供刺激 ，并且依赖于人 的某种知觉 (如视 表达为对外部设备的直接控制。由于脑电信号的本 觉)。其它几类信号的优点是可以不依赖外部刺激 质还未知，难以确定一种特定的信号识别方法。假 就可以产生，但需要大量的特殊训练。 设脑 电信号是线性的，那么大多数BCI使用的线 特征提取和转换方法 识别方法足以应用。反之，则线性识别算法对于希 特征提取涉及如何从 EEG中提取少量的有用 望被识别的信号可能是最糟糕的描述。但无论何种 的信息，分别利用这些信息进行不同脑状态的区分。 情况，BCI技术的首要任务就是从 EEG中识别出人 常用的特征提取的算法如：FFvr(FastFourierTrans． 的主观操作意识，并将之表达为对外部设备的直接 formAlgorithm)、相关性分析、AR(Autoregression)、 控制。 参数估计、CSP(CommonSpatialPatterns)、Butter． 48 山 东 轻 工 业 学 院 学 报 第23卷 worth低通滤波、遗传算法等。算法的选择与所利用 点。有些BCI系统还需要较长时间的训练过程，需 的信号特征及电极位置有关。 要受试者掌握改变 自身脑电变化的技巧，需要耗费 信号处理的目标是最终从信号中识别使用者的 大量的时间和精力，容易产生疲惫和反感。 意图并执行，系统的首要任务就是最大化。信噪比， (9)难以持续工作 尤其是当噪声和信号极为相似的时候就显得更为重 目前大多数BCIO系统都只是在特定范围内工 要。提高信噪比的技术有很多，具体有空间及时间 作，系统的连续工作能力受到了限制，受试者难以在 滤波方法、信号平均以及单次识别方法。BCI转换 是实验中实时 “观察”自己所有的意识。 算法把信号特征 (如节律幅值或神经元放 电率)转 (10)个体差异造成很大影响 换为具体的控制命令。 由于每个人的思维方式、行为习惯等都不完全 一 样，需要针对每一类人设计不同的实验参数和训 3 脑机接 口存在的问题及发展趋势 练方法。即使是同一个人，由于他 (她)的生理状 况、情绪态度、操作适用性、目的性等的改变，也可能 BCI是一门新兴的研究领域，涉及计算机科学、 会造成已涉及好的BCI装置无法继续使用。 神经科学、心理认知科学、生物医学工程、数学、信号 面对存在的问题，今后BCI将着重在以下方面 处理、临床医学、自动控制等多个领域，仍有大量的 进行研究：建立通用的功能模型；选择BCI更合适的 问题尚待解决，目前主要存在以下问题 ： 认知任务；研究更好的反馈方法；寻求更加有效的信 (1)速度太慢 号提取方法及相应的算法；将多种研究方法结合；优 从整体l生能上看，大多数信息传输率在20bit／min 化用户和系统的自适应接 口；克服BCI系统 目前还 以下，对于一些实际应用而言还太慢。 只是在安静的实验室环境下进行测试的不足，提高 (2)稳定性不高 其复杂环境的适应性；进行多研究组的合作，开发 系统稳定性随研究方法、受试者和控制系统的 BCI实际应用系统 。 不同变化较大，缺乏 自适应能力。 (3)缺乏统一标准 4 结束语 目前 尚无统一的BCI基础理论框架，兼容性较 差。 BCI为人们提供了全新的与外界进行交流和控 (4)实用性不强 制的方式，人们可以不通过语言和动作来交流，而是 目前的BCI系统大多数都是在特定的实验室环 直接用脑电信号来表达思想、控制设备。目前研制 境下设计的，真正在 Et常生活环境下的应用极少， 的BC1种类很多，它们基于不同的控制信号、具有不 BCI装置的制作费用一般都很昂贵，这些都使得 同的数据传输率、正确率、稳定性和训练时间等。至 BCI系统的实际应用受到限制。 今，大多数BCI仍然处于实验室研究阶段，线)采样信号缺乏具体意义 实际使用的很少，BCI的研究和开发还有很多问题 很难把脑电信号类型与心理

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