脑机接口：用于互联世界的神经信号处理

脑机接口 (BCIs) 是一种快速发展的技术，它在人脑和外部设备之间建立了一条直接的通信通道。在每个 BCI 的核心是神经信号处理，这是一个复杂的过程，用于获取、解码和将大脑活动转化为可操作的指令。本文探讨了 BCI 背景下神经信号处理的基本原理，涵盖了围绕这项变革性技术的各种技术、应用、挑战和伦理考虑。

什么是脑机接口 (BCI)？

BCI 系统允许个人仅使用他们的大脑活动与他们的环境互动。这是通过记录神经信号、处理这些信号以识别特定模式，并将这些模式转化为控制外部设备（如计算机、假肢或通信系统）的命令来实现的。BCI 为瘫痪、神经系统疾病以及其他损害运动功能或沟通的疾病患者带来了巨大的希望。

神经信号处理的作用

神经信号处理是任何 BCI 系统的基石。它涉及一系列步骤，旨在从大脑产生的复杂且嘈杂的信号中提取有意义的信息。这些步骤通常包括：

• 信号采集：使用各种技术（例如，EEG、ECoG、LFP）记录大脑活动。
• 预处理：从原始信号中去除噪声和伪影以提高信号质量。
• 特征提取：识别预处理信号中与特定精神状态或意图相关的相关特征。
• 分类/解码：训练机器学习模型以将提取的特征映射到特定命令或操作。
• 控制接口：将解码后的命令转化为控制外部设备的操作。

神经信号采集方法

有几种方法用于采集神经信号，每种方法都有其自身的优点和缺点。方法的选择取决于诸如侵入性、信号质量、成本和应用要求等因素。

脑电图 (EEG)

EEG 是一种非侵入性技术，使用放置在头皮上的电极记录大脑活动。它相对便宜且易于使用，使其成为 BCI 研究和应用的热门选择。EEG 信号对与不同认知任务相关的大脑活动的变化敏感，例如运动想象、心算和视觉注意力。然而，由于头骨和头皮衰减信号，EEG 信号通常是嘈杂的并且空间分辨率较低。

示例：一个使用 EEG 的 BCI 系统，允许瘫痪的人通过想象他们手或脚的动作来控制计算机屏幕上的光标。

脑电图描记术 (ECoG)

ECoG 是一种更具侵入性的技术，涉及将电极直接放置在大脑表面。与 EEG 相比，这提供了更高的信号质量和空间分辨率，但需要手术植入电极。ECoG 通常用于接受癫痫手术的患者，这为研究大脑活动和开发 BCI 系统提供了机会。

示例：加州大学旧金山分校的研究人员使用 ECoG 开发了一种 BCI，该系统允许瘫痪的个人通过在计算机屏幕上拼写单词来进行交流。

局部场电位 (LFP)

LFP 记录涉及将微电极植入脑组织中，以测量局部神经元群体的电活动。与 ECoG 相比，这项技术提供了更高的空间和时间分辨率，但具有高度侵入性。LFP 记录通常用于动物研究和一些涉及深度脑刺激的临床应用。

示例：使用 LFP 记录进行动物研究，以解码运动意图并控制机器人肢体。

单单元记录

单单元记录是最具侵入性的技术，涉及插入微电极以记录单个神经元的活动。这提供了关于大脑活动的最高详细程度，但在技术上具有挑战性，并且通常仅限于研究环境。

示例：使用单单元记录进行的研究，以研究学习和记忆的神经机制。

预处理技术

原始神经信号通常被噪声和伪影污染，例如肌肉活动、眨眼和电源线干扰。预处理技术用于去除这些伪影并提高特征提取前的信号质量。

• 滤波：应用带通滤波器以去除不需要的频率分量，例如电源线噪声（50 Hz 或 60 Hz）和慢漂移。
• 伪影去除：使用诸如独立分量分析 (ICA) 或公共平均参考 (CAR) 等技术去除由眨眼、肌肉活动和其他来源引起的伪影。
• 基线校正：通过减去平均基线活动来去除信号中的慢漂移。

特征提取方法

特征提取涉及识别预处理信号中与特定精神状态或意图相关的相关特征。然后使用这些特征来训练机器学习模型以解码大脑活动。

• 时域特征：直接从时序数据中提取的特征，例如振幅、方差和过零率。
• 频域特征：从信号的频谱中提取的特征，例如功率谱密度 (PSD) 和频带功率。
• 时频特征：捕获时间和频谱信息的特征，例如小波和短时傅立叶变换 (STFT)。
• 空间特征：捕获大脑活动空间分布的特征，例如公共空间模式 (CSP)。

分类和解码算法

分类和解码算法用于将提取的特征映射到特定命令或操作。这些算法根据训练数据学习大脑活动和预期操作之间的关系。

• 线性判别分析 (LDA)：一种简单且广泛使用的分类算法，它找到最佳分离不同类的特征的线性组合。
• 支持向量机 (SVM)：一种强大的分类算法，它找到最佳超平面来分离不同的类。
• 人工神经网络 (ANN)：复杂的机器学习模型，可以学习特征和类之间的非线性关系。
• 深度学习：机器学习的一个子领域，它使用具有多层的深度神经网络来学习数据的复杂模式。深度学习在 BCI 研究中显示出有希望的结果，特别是在解码复杂的运动任务方面。
• 隐马尔可夫模型 (HMM)：可用于解码顺序大脑活动（例如语音或运动序列）的统计模型。

脑机接口的应用

BCI 具有广泛的潜在应用，包括：

• 辅助技术：为瘫痪、肌萎缩侧索硬化症 (ALS)、脊髓损伤和其他神经系统疾病患者提供沟通和控制能力。这包括控制轮椅、假肢和通信设备。
• 康复：通过提供关于运动意图的反馈并促进神经可塑性来帮助中风患者的康复。
• 沟通：使患有闭锁综合征的个体能够通过在计算机屏幕上拼写单词或控制语音合成器进行交流。
• 游戏和娱乐：通过允许玩家使用他们的想法来控制游戏角色和环境，从而创造新的和身临其境的游戏体验。
• 大脑监测：监测注意力、疲劳和压力等认知状态，用于教育、航空和其他高需求环境。
• 神经反馈：提供关于大脑活动的实时反馈，以帮助个人学习调节他们的大脑功能并提高认知能力。

挑战和未来发展方向

尽管 BCI 研究取得了重大进展，但仍存在一些挑战：

• 信号变异性：大脑活动可能会随时间和个体而发生显着变化，这使得开发稳健且可靠的 BCI 系统具有挑战性。
• 低信噪比：神经信号通常很弱且嘈杂，这使得提取有意义的信息变得困难。
• 有限的信息传输率：通过 BCI 传输信息的速率仍然相对较慢，这限制了可以执行的任务的复杂性。
• 长期稳定性：植入式 BCI 系统的性能可能会随着时间的推移而下降，这归因于组织瘢痕形成和电极位移等因素。
• 伦理考量：BCI 的开发和使用引发了若干伦理问题，包括隐私、安全、自主性和滥用的可能性。

未来的研究工作将侧重于解决这些挑战并开发更先进的 BCI 系统。这包括：

• 开发更 sophisticated 的信号处理算法：利用 advanced 机器学习技术，例如深度学习，以提高大脑解码的准确性和可靠性。
• 开发新的和改进的电极技术：创建 more biocompatible、stable 且能够 recording high-quality 神经信号的电极。这包括探索新材料和微制造技术。
• 开发个性化 BCI 系统：通过适应 individual 的独特大脑活动模式和认知能力，定制 BCI 系统以适应 individual。
• 提高 BCI 系统的可用性和可访问性：使 BCI 系统更易于使用，并且对残疾人来说更容易访问。
• 解决伦理问题：制定有关 BCI 开发和使用的伦理准则和法规，以确保负责任地使用它们并造福社会。

全球视角下的 BCI 研究

BCI 研究是一项全球性事业，主要的 research 团队位于北美、欧洲、亚洲和澳大利亚。每个地区都为该领域带来了独特的专业知识和观点。例如：

• 北美：侧重于 BCI 技术的转化研究和商业化，并获得了政府机构和私营公司的 significant 投资。
• 欧洲：侧重于基础研究以及 advanced 信号处理算法和电极技术的开发。
• 亚洲：快速增长的 BCI 研究 community，侧重于开发用于辅助技术和医疗保健应用的低成本和可访问的 BCI 系统。日本和韩国在机器人技术和人机接口方面处于领先地位。
• 澳大利亚：专注于开发用于康复和运动恢复的 BCI 系统，在研究人员和临床医生之间建立了 strong 的合作关系。

国际合作和数据共享对于加速 BCI 研究的进展并确保这项技术的好处惠及世界各地的人们至关重要。

伦理考量与神经伦理学

BCI 技术的快速发展带来了重大的伦理考量，必须 carefully 解决。这些考量属于神经伦理学的范畴，该学科研究神经科学研究及其应用的伦理、法律和社会影响。

关键的伦理考量包括：

• 隐私：保护 individual 的大脑数据隐私，并防止未经授权的访问或滥用。
• 安全：确保 BCI 系统免受黑客攻击和操纵。
• 自主：在使用 BCI 系统时，保留 individual 的自主性和决策能力。
• 能动性：定义当 BCI 系统出错或造成伤害时，由谁负责。
• 认知增强：使用 BCI 增强认知能力的伦理影响，以及造成不平等的可能性。
• 访问和公平：确保 BCI 技术可供所有可以从中受益的个人使用，无论他们的社会经济地位或地理位置如何。

制定 governing BCI 开发和使用的伦理准则和法规至关重要，以确保负责任地使用它们并造福社会。这需要 researchers、clinicians、ethicists、policymakers 和公众共同努力。

结论

脑机接口代表着一项 revolutionary 的技术，它有可能改变残疾人的生活并增强人类能力。神经信号处理是使 BCI 能够将大脑活动转化为可操作指令的关键组成部分。虽然仍然存在 significant 的挑战，但 ongoing 的研究和开发工作正在为 more advanced、reliable 和 accessible 的 BCI 系统铺平道路。随着 BCI 技术的不断发展，解决伦理考量并确保 responsible 地使用它，造福所有人至关重要。

这项技术虽然复杂，但蕴含着巨大的前景，对于任何对人机交互和辅助技术的未来感兴趣的人来说，理解其 underlying 原理至关重要。