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BCI

腦機接口(Brain Computer Interface,BCI)是一種基于腦功能檢測技術實現人腦與計算機或其他電子設備通訊和控制的系統,它不依賴人體的外周神經系統及肌肉組織,是一種新的人機接口方式,在康復醫學和控制領域有應用前景。近年來,BCI技術發展迅速,常見的BCI研究方法主要有基于EEGBCI和基于fNIRSBCI。

1.基于EEGBCI研究

基于EEGBCI系統,通過實時或短時提取分析出腦電中反映大腦不同狀態的信號來實現控制。根據BCI利用的腦電信號和方式不同,主要采用以下研究方法:

(1)P300事件相關電位法

P300是一種事件相關電位,其峰值大約出現在事件發生后300ms,相關事件發生的概率越小,所引起的P300越顯著。比較典型的BCI應用為虛擬打字機,其原理即操作者想要輸出的字符會引起更大的P300,進而被識別出來,準確率可達80%以上,其優點為使用者無須通過訓練就可產生P300。

(2)穩態視覺誘發電位法

當受到一個固定頻率的視覺刺激的時候,人的大腦視覺皮層會產生一個連續的與刺激頻率有關(刺激頻率的基頻或倍頻處)的響應,稱為穩態視覺誘發電位(SSVEP),例如用“思維”撥打電話:測試者只需盯著鍵盤上某個按不同頻率在閃爍的數字,電腦就會自動把這個數字撥打出來。

(3)事件相關同步或去同步法

研究表明,單邊的肢體運動或想象運動,大腦對側產生事件相關去同步電位(ERD),大腦同側產生事件相關同步電位(ERS),因此,受試者只需想象做動作(如左手動或右手動),經過訓練,便可控制外部設備運動,正確率可達90%以上。

(4)皮層慢電位法

皮層慢電位(SCP)是皮層電位的變化,持續時間為幾百毫秒到幾秒,健康人和癱瘓病人通過反饋訓練學習,使SCP幅度產生正向或負向偏移,進而使人能夠自由拼寫單詞,實現與外界的文字交流。

(5)自發腦電信號法

α節律和mu節律,8~13Hz,與人的松弛狀態有關,枕部視覺皮層α可反映視覺松弛狀態,感覺運動皮層mu節律反映運動松弛狀態。人腦產生強的自發腦電的能力可通過生物反饋或操作訓練得到加強,根據反饋調節EEG,人腦殼通過訓練來學會控制設備。

(6)植入電極法

植入顱內的微電極具有較高的空間和頻率分辨率,能提供電極附近少數神經元的店活動信息,且不受肌肉運動的影響,具有較好的位置穩定性,適合特定的病人或特定的場合。

2.基于fNIRSBCI研究

fNIRS作為一種無損光學腦成像技術,可用于構建腦機接口以識別操作者肢體控制意圖.例如利用fNIRS技術測量參試者的手臂伸展、腿部伸展和手指敲擊的前額皮層(prefrontal cortex,PFC)和運動功能皮層(motor cortex,MC)的血氧變化信號,并利用fNIRS的生理特征和支持向量機建立fNIRS-BCI分類器,結果表明手臂伸展、手指敲擊和腿部伸展的四分類fNIRS-BCI平均正確率分別可達89.32%,、88.66%,91.35%。 



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