1 什么是脑机接口
脑机接口(Brain-Computer Interface,简称,BCI)是指一种系统或设备,它通过解码大脑的电生理信号来与外部计算机或设备进行直接的通讯。BCI的目的是在不依赖身体运动的情况下实现大脑与计算机之间的信息交换。
2 相关概念
2.1 脑电图(EEG)
最常用的脑机接口技术之一,通过在头皮上放置电极来监测大脑活动。EEG信号就是通过捕捉大脑皮层的电话动来获取的。
2.2 神经信号(Neural Signals)
神经元之间传递信息的电信号,是脑机接口的核心数据来源。
2.3 侵入式脑机接口(Invasive BCI)
需要通过手术在大脑中植入电极,以直接获取神经信号。信号精度高,分辨率高,医疗风险高。
2.4 非侵入式脑机接口(Non-Invasive BCI)
通过外部设备读取大脑的电话动。安全性高,信号准确性和分辨率相对较低。
2.5 半侵入式脑机接口(Semi-Invasive BCI)
通常将电极放置在头骨下但不进入脑组织。这种方法在信号质量和安全性之间取得了一定的平衡。
2.6 信号处理(Signal Processing)
对从大脑中获取的神经信号进行分析,过滤、解码,以提取有用的信息。
2.7 模式识别(Pattern Recognition)
用于识别和分类大脑话动中的特定模式,以使将这些模式与特定的设备指令相关联。
3 脑机接口系统（BCI）的组成
3.1 信号采集（Signal Acquisition）
便捷高效的获取脑电信号是实现脑机接口的前提
- 脑电信号：这是BCI系统的核心。通过电极或其他传感器（例如EEG电极、ECoG电极、fNIRS传感器等）从大脑表面或内部获取神经活动的信号。
- 设备：用于记录和放大信号的设备，如EEG（脑电图）仪、ECoG（皮层电图）仪等。
3.2 信号预处理（Signal Preprocessing）
- 过滤：移除噪声和不相关的信号，如电源噪声或肌电信号。
- 信号增强：放大有用的信号，以提高后续处理的准确性。
3.3 特征提取（Feature Extraction）
- 时域、频域分析：提取特定频率或时间窗口内的神经活动特征。
- 空间特征：分析电极之间的空间关系，提取与特定脑区相关的信号特征。
3.4 特征分类（Feature Classification）
- 分类算法：使用机器学习算法（如SVM、神经网络、LDA等）将提取的特征分类，以识别用户意图或命令。
- 模式识别：将不同的信号模式与特定的动作或命令相关联。
3.5 应用接口（Application Interface）
- 控制设备：将分类后的信号转化为具体的指令，用于控制外部设备，如机械臂、计算机界面或其他电子设备。
- 反馈机制：将系统的状态或控制结果反馈给用户，通过视觉、听觉或其他感官形式提供反馈，以提高用户的控制精度。
4 小结
脑机接口是一种不依赖于人脑正常输出通路的通信系统，通过获取脑信号EEG，从中提取人脑思维活动的特征信息，并借此驱动和控制相关设备。
