面向生命健康领域的脑机接口技术展望 | 中国生

面向生命健康领域的脑机接口技术展望

赵新刚（中国科学院沈阳自动化研究所）

脑机接口技术的重要意义

脑机接口（brain computer interface，BCI）是一种特殊的通信系统，它能够使大脑与外界环境进行“直接”的信息交流，而不依赖于人体的运动系统或外周神经。大脑不同的思维意识会产生不同的神经元电活动，而脑机接口系统对这些神经电活动信号进行处理，提取出具有明确意义的特征信号来控制外界的设备。对那些无法直接使用键盘、鼠标或其他接口设备的残疾患者来说，脑机接口系统可能是其唯一可行的通信系统。传统脑机接口系统致力于帮助重度残疾用户发送消息或命令，最新的研究也开始寻求帮助健康用户提升能力或进行状态监控。在这些领域，脑机接口都具有广阔的应用价值。

脑机接口系统主要由三部分组成：信号提取、信号处理与分析，以及控制信号的转化与系统整合。信号提取。脑信息提取方法分为侵入式和非侵入式两类。侵入式方法将电极植入颅骨或脑皮层，测量神经元集群放电时产生的脉冲信号，这种方法测量的脑信号具有较好的时间分辨率，噪声干扰也较小，但手术具有一定的风险。非侵入式测量方法包括头皮脑电图（electroencephalograph，EEG）、功能性磁共振、功能性近红外光谱（functional near infrared spectroscopy，fNIRS）、脑磁图（magnetoencephalography，MEG）等。此类信号的采集不需要将芯片植入颅内，但相应的信号会受到各种噪声干扰。其中，EEG 信号由于具有较好的时间分辨率、相对便宜的价格以及便携性，是目前应用最为广泛的脑信号采集技术。信号处理与分析。从信号采集系统得到的脑信号是一种微弱的复杂信号，常常混有各种伪迹或噪声，给信号的处理和分析增添了许多难度。通常，在实施信号检测或分析之前，必须进行预处理（如去噪、分离、分类等），然后再作进一步的特征提取和分析处理。信号处理与分析是脑机接口系统的核心技术之一，是把使用者的脑电输入信号转换为控制外界装置的输出信号的关键步骤。控制信号的转化与系统整合。脑机接口技术是一种在很多场景都有良好应用前景的通用支撑性技术，针对不同的应用开发各自的控制信号提取方法并与系统整合，是脑机接口系统研究的重要一环。从信号处理算法中得到的指令因为技术限制可能无法完全满足实用的要求，需要将脑机接口技术与人体行为学、智能决策理论、机器人等技术进行更深层次的融合，以提升脑机接口技术的实用性。

脑机接口作为一种新型的人机交互技术，在生命健康领域的很多场景中都具有重要的应用前景。脑机接口系统可以替代患者因受伤或疾病而失去的部分身体功能（如脑控拼写系统、脑控轮椅等），或者可以帮助患者恢复自身的功能（如使用脑控功能电刺激来恢复患者的运动功能）。除此之外，脑机接口系统还可以帮助用户进行强化自身能力的训练。例如，基于脑机接口的中风患者康复训练可以帮助恢复大脑—肢体神经通路，达到更好的康复训练效果。便携式的脑机接口系统会使患者的运动康复成为其生活的一部分，还可以通过解码截瘫患者大脑信号控制外骨骼或刺激肢体肌肉来帮助患者行走。

未来脑机接口系统的目标是整合各种生物信号（特别是大脑活动信号），将人、机器、环境三者无缝地连接起来。越来越多的应用将使用大脑信号作为重要的信息来源。我们会看到脑机接口在健康、医疗、游戏、教育等各种专业领域的广泛应用，尤其是健康、游戏、教育等领域的应用将把大脑和程序联系起来，实现人与系统全面的交互共融。例如，使用脑机接口系统进行大脑生理心理状态的监控，监测司机的注意力以保证其驾驶过程的安全性，监测学生学习时大脑负荷以保证较好的学习效率，甚至人们可以根据检测到的自身的疲劳程度，来判断是否要在当下做出一些重要决策。

脑机接口技术发展现状

自从1929 年“人类脑电图之父”Hans Berger 发现人的头皮脑电信号后，全世界的许多研究所和研究者开始关注脑电信号处理技术与方法。从1973 年脑机接口系统的雏形被首次提出开始，关于脑机接口的研究已经历时40 余年。虽然早期的研究取得了一些很有价值的研究成果，但是受当时技术条件的限制，脑机接口研究未能取得实质性进展。20 世纪90 年代，随着信息技术和计算机技术的高速发展，脑机接口技术研究进入了一个新的发展时期。

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