2022年脑机接口研究进展.pdf
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1、文章编号:1003-0530(2023)08-1355-12第 39 卷 第 8 期2023 年8 月信号处理Journal of Signal ProcessingVol.39 No.8Aug.20232022年脑机接口研究进展陈小刚1 陈菁菁2 刘冰川3 高小榕3(1.中国医学科学院生物医学工程研究所,天津 300192;2.清华大学社会科学学院心理学系,北京 100084;3.清华大学医学院生物医学工程系,北京 100084)摘 要:脑机接口(brain-computer interface,BCI)旨在大脑与外部环境之间建立一种不依赖于外周神经系统的交流与控制通道,从而实现大脑与外部设
2、备的直接交互。脑机接口的初衷是帮助运动障碍患者利用其意图直接控制辅助设备,提高患者生活质量并重拾生活信心。随着脑机接口技术的发展,脑机接口应用已拓展至游戏娱乐、学习教育、智能家居和军事等领域。作为脑科学与类脑智能研究的重要部分,脑机接口已成为多个国家的科技战略重点。随着脑科学、计算科学、人工智能等领域快速发展,脑机接口技术的进步步伐加速,脑机接口已成为全球科技前沿热点。脑机接口技术主要涉及硬件、软件和算法,其中硬件主要包括脑信号采集与处理器件,是保障脑机接口性能的前提;软件的优化将降低脑机接口系统的使用门槛,惠及更多人群;算法则主要是对脑信号进行分析与处理,以又准又快地解读用户意图。脑机接口在
3、硬件、软件和算法三方面的技术进步不仅推进脑机接口从实验室演示走向实际应用,同时也将拓宽脑机接口的应用范围。因此,本文从关键技术、典型应用等方面着手对2022年脑机接口领域的研发热点进行回顾和梳理,以期增进脑机接口研究现状的了解。同时,对当前脑机接口技术发展进行总结与展望,希望能够为脑机接口领域的研究者提供有益的借鉴与启示。关键词:脑机接口;硬件;软件;算法;应用中图分类号:R318 文献标识码:A DOI:10.16798/j.issn.1003-0530.2023.08.003引用格式:陈小刚,陈菁菁,刘冰川,等.2022年脑机接口研究进展 J.信号处理,2023,39(8):1355-13
4、66.DOI:10.16798/j.issn.1003-0530.2023.08.003.Reference format:CHEN Xiaogang,CHEN Jingjing,LIU Bingchuan,et al.Research progress of brain-computer interface in 2022 J.Journal of Signal Processing,2023,39(8):1355-1366.DOI:10.16798/j.issn.1003-0530.2023.08.003.Research Progress of Brain-computer Interf
5、ace in 2022CHEN Xiaogang1 CHEN Jingjing2 LIU Bingchuan3 GAO Xiaorong3(1.Chinese Academy of Medical Sciences&Peking Union Medical College Institute of Biomedical Engineering,Tianjin 300192,China;2.Department of Psychology,School of Social Sciences,Tsinghua University,Beijing 100084,China;3.Department
6、 of Biomedical Engineering,School of Medicine,Tsinghua University,Beijing 100084,China)Abstract:Brain-computer interface(BCI)is to establish a communication and control channel between the brain and the external environment that does not depend on the peripheral nervous system,so as to realize the d
7、irect interaction between the brain and external devices.The original intention of BCI is to help patients with movement disorders directly control auxiliary equipment with their intentions,improve the quality of life of patients and regain their confidence in life.With the development of BCI techno
8、logy,BCI application has expanded to the fields of game entertainment,learning and education,smart home and military.As an important part of brain science and brain-inspired intelligence research,BCI has become the strate收稿日期:2023-02-24;修回日期:2023-04-12基金项目:国家重点研发计划(2022YFC3602803);国家自然科学基金(62171473,
9、U2241208);天津市应用基础研究多元投入基金面上项目(21JCYBJC01500)信号处理第 39 卷gic focus of science and technology in many countries.With the rapid development of brain science,computing science,artificial intelligence and other fields,the pace of progress in BCI technology has accelerated,and BCI has become a hot spot at t
10、he forefront of global science and technology.BCI technology mainly involves hardware,software,and algorithms.The hardware mainly includes acquisition and processing apparatuses for brain signal,which are the prerequisites for ensuring the BCI performance.software optimization will lower the thresho
11、ld for using the BCI and benefit more individuals.Algorithms are mainly to analyze and process brain signals to accurately and quickly interpret user intentions.The technical progress of BCI in hardware,software and algorithm will not only promote BCI from laboratory demonstration to practical appli
12、cation,but will also broaden the scope of BCI application.Therefore,this article reviewed and sorted out the hotspots in the field of BCI in 2022 from the aspects of key technologies and typical applications,in order to enhance the understanding of the current status of BCI research.At the same time
13、,it summarized and looked forward to the current development of BCI technology,hoping to provide useful reference and inspiration for researchers in the BCI field.Key words:brain-computer interface;hardware;software;algorithm;application1引言脑机接口(brain-computer interface,BCI)在大脑与外部环境之间建立一种全新的不依赖于外周神经或
14、肌肉的交流与控制通道,从而实现大脑与外部设备的直接交互。从这个意义上说,任何大脑与外部设备直接相互作用的系统都可以被视为脑机接口系统1。近年来,随着对大脑功能理解的深入、监测脑活动的神经接口技术以及人工智能技术的发展,脑机接口的发展速度明显加快。与此同时,脑机接口的规划布局和投资支持力度也进一步加大。在2022年9月上海印发的 上海打造未来产业创新高地发展壮大未来产业集群行动方案 中,脑机接口作为五大产业集群中未来健康的一个方向备受瞩目。2022 年,多家国内外脑机接口企业获得融资。例如,致力于研发血管内脑机接口的Synchron宣布完成超额认购7500万美元C轮融资;博睿康宣布完成数亿元C轮
15、融资;脑虎科技宣布完成数亿元人民币A轮融资。这些融资事件表明投资机构正加速对脑机接口行业的投资布局。2022年 11月,埃隆 马斯克旗下Neuralink公司的发布会再次将脑机接口技术推上“热搜”。埃隆 马斯克在发布会上展示了一只名为Sake的猴子如何通过仅用大脑控制一个虚拟键盘来打字。虽然这只猴子不会拼写,但它可以追踪屏幕上用黄色高亮显示的按键,植入猴子颅内的N1植入物能够读取大脑活动,以在屏幕上移动光标,最终拼写了两个完整的句子。回眸2022年,脑机接口领域科研探索和技术创新保持活跃,代表性研究成果和应用探索进展亮点纷呈。2关键技术进展2.1硬件脑机接口的硬件主要是采集与处理脑信号的一系列
16、器件,包括采集脑信号的传感器、信号放大器和模数转换器以及处理脑信号并将其转换指令的器件。按照脑信号采集方式不同,脑机接口主要分为侵入式和非侵入式两类2。侵入式脑机接口获取的脑信号通常具有较高的空间分辨率和时间分辨率,促进了后续高精度信号解码;然而侵入式方法也存在手术风险且随着时间推移记录信号质量会出现衰退。非侵入式脑机接口获取信号方式无创,更适合在大规模人群中使用。作为脑机接口的关键器件,电极决定着所采集脑信号的空间分辨率和质量,是保障脑机接口性能的前提。随着微纳加工技术和电极材料不断发展,用于侵入式脑机接口的电极趋向于柔性、小型化、高通量和集成化发展。加州大学圣地亚哥分校及合作研究团队利用先
17、进的双面光刻微加工工艺实现了1024个通道穿透硅微针阵列(penetrating silicon microneedle array,SiMNA),且皮层覆盖面积为 12.812.8 mm2,并在啮齿类动物上对 SiMNA 进行了测试3。SiMNA因具有柔性背衬可以均匀地贴合大脑复杂的曲面。此外,SiMNA还是光学透明的,允许同时对神经元活动进行光学成像和电生理记录。美国麻省总医院及合作研究团队开发了一种基于高密度硅阵列的Neuropixel探针(Neuropixel 1.0-S)(图1),能够同时记录受试者200余个个体神经元活动,实现在单个神经元水平上大规模记录受试者的神经活1356第 8
18、 期陈小刚 等:2022年脑机接口研究进展动,极大提升了神经信号采集的时空分辨率,为研究人类的认知加工及其功能障碍提供了有力的研究工具4。来自卡耐基梅隆大学的研究团队开发了利用3D纳米颗粒打印方法定制微电极的方法,使得定制电极具有高电极密度、较小的肉眼组织损伤和优秀的信噪比,而且3D打印的定制方法允许灵活的电极重构5。加州大学圣地亚哥分校及合作研究团队使用铂纳米棒(PtNRGrids)作为电极,构建了一个具有高集成、高时空分辨率、低阻抗的微电极阵列6。PtNRGrids具有1024或2048个传感器的网格可用于可靠地记录和处理直接来自人类和大鼠大脑皮层信号。PtNRGrids能够记录和解析清醒
19、状态下患者在执行抓取任务时大脑皮层精细、复杂的脑信号。此外,PtNRGrids还以1 mm的高空间分辨率确定了接受癫痫组织手术切除患者的癫痫信号。西南交通大学及合作研究团队研发一种具有超软、组织粘附和免疫逃逸性能的导电水凝胶,并验证该水凝胶能够克服与脑组织的力学和生物学性能的不匹配性,实现体内炎症水平下的免疫逃逸,有望助力于侵入式脑机接口长期监测脑电信号7。在非侵入式脑机接口中,基于脑电的脑机接口因无创、系统简单易操作、价格相对低廉等优势而得到广泛应用。当下基于水凝胶的脑电电极的研发也较为活跃。天津大学及合作研究团队研制了基于弹性体-水凝胶复合物的柔性电极(图2),能够高质量地检测脑电信号,并
20、成功应用于脑机接口研究8。德克萨斯大学奥斯汀分校及合作研究团队设计一种长期稳定且电极-皮肤界面阻抗低的导电聚合物-水凝胶脑电电极,可在29天内保持低于湿电极的阻抗9。清华大学及合作研究团队开发了一种银纳米线/PVA水凝胶/三聚氰胺海绵(AgPHMS)半干脑电电极,用于长期监测脑电信号10。中国科学院半导体研究所及合作研究团队开发一种用于脑电信号采集的预置凝胶(pre-gelled,PreG)电极,该电极具有安装时间短、舒适度好的优势11。通常认为脑电信号的空间分辨率越高,对身体精细活动(如手指活动)的解码准确率越高。得益于电极材料的发展和高密度电极制作工艺的进步,韩国科学技术院及合作研究团队利
21、用直接连接头皮且能够提供超高密度脑电记录的柔性电极网格实现了高密度脑电信号的获取。常规脑电图的电极间距平均为6065 mm,而该研究因采用密集分布且小尺寸电极,使得电极间距可减小至8.6 mm,实现手指活动分类12。受试者的平均分类准确度为64.8%,中指与无名指的平均准确度最高,达70.6%。超高密度脑电记录系统为更精准的分类提供了强大的技术支撑。近年来,无线通信技术的发展促进了脑机接口硬件无线化程度的提升,已实现多种脑信号的无线传输。清华大学团队研制出了一款可进行实时蓝牙传输的神经刺激器,该刺激器能够在植入后同步采集多通道的局部场电位信号,并通过蓝牙传输的方式传送至体外分析平台13。该神经
22、刺激器在一名帕金森病患者上进行了临床试验,以丘脑底核局部场电位信号的运动信息为驱动,利用神经刺激器图2基于弹性体-水凝胶复合物的柔性电极8Fig.2Flexible electrodes based on elastomer-hydrogel composites8图1Neuropixel 1.0-S探针4Fig.1Neuropixels 1.0-S probes41357信号处理第 39 卷蓝牙传输的特点,实现了多平台信号的同步分析,进而实现了基于丘脑底核运动信息的脑机接口控制范例。这是在已知研究中首次实现的基于脑深部核团局部场电位运动信息的全植入式脑机接口(图3)。基于光电信号等物理场的神
23、经调控方式具有无线操控、时空分辨率高、响应快、副作用小等优点,也是近年来脑机接口领域的研究热点。清华大学及合作研究团队开发了用于光电激发和抑制神经活动的生物可吸收薄膜硅二极管,在光照情况下可产生极化电场,对离体和在体的神经信号进行选择性的无线激活和抑制,可为基础神经科学研究和临床应用提供有效的技术支撑14。2.2软件脑机接口软件涉及刺激呈现、数据采集、信号处理与输出、系统级操作协议等多个关键技术环节。脑机接口软件的核心目的是促进各种脑机接口方法的实施、验证和传播。2022年11月,天津大学团队发布了一款脑机接口领域的综合性开源软件平台MetaBCI(图4)。针对脑机接口领域数据分布散乱、算法复
24、现困难、在线系统效率低的问题,MetaBCI规范了脑机接口数据结构与预处理流程、开发了通用的解码算法框架、利用双进程和双线程提高在线系统实时效率,由此提供了面向脑机接口软件层面全链条开发的解决方案。MetaBCI基于全球开源的高级语言python开发,代码托管至Github公有仓库,配套使用说明手册,并且提供技术支持。迈阿密大学及合作研究团队开发一个独立于输入和输出设备的便携式、模块化脑机接口软件平台,并将其应用于颈脊髓损伤患者15。该平台包括带有两个硬膜下四触点电极的美敦力Activa PC+S系统、一台固定在受试者轮椅背面的小型计算机、一个定制的手机应用程序和一个作为末端执行器的机械手套。
25、患者可以使用移动用户界面无缝操作,无需日常校准,且无需技术人员在家进行设置,展示了脑机接口系统居家使用的可行性。2.3算法算法是脑机接口系统的关键组成部分,主要是对脑信号进行分析与处理,以又准又快地解读用户意图。目前,经典的机器学习方法仍展现出较大优势,但同时深度学习方法正愈发频繁地应用于脑机接口。北京航空航天大学及合作团队提出一种基于张量的频率特征组合的方法(tensor-based frequency feature combination,TFFC),通过结合张量到矢量投影、快速傅里叶变换、共空间模式和特征融合来构建新的特征集,以深入挖掘运动想象脑机接口的频率信息16。华东理工大学及合作
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