脑机接口（典型）框架

2023-08-28 16:34:53   6  举报

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脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）是一种直接在大脑和外部设备之间建立通信路径的技术。典型的BCI框架包括信号采集、预处理、特征提取、分类器设计和反馈控制五个主要模块。首先，通过电极或其他传感器采集大脑的电信号或功能磁共振成像（fMRI）数据；然后，对原始信号进行滤波、降噪等预处理操作；接着，从预处理后的信号中提取有用的特征，如事件相关电位（ERP）或局部一致性（ReHo）；之后，利用机器学习算法训练分类器，实现对大脑意图的识别；最后，根据分类器的输出结果，设计相应的反馈控制策略，以实现与外部设备的交互。

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大纲/内容

解析层

信号采集层

应用层

应用层:在应用层，外部交互设备可以被解码层所获得的命令激活和执行。BCI 应用包括单词拼写、互联网浏览器、轮椅控制和机器人假肢等。

解码层: 在解码层，机器学习技术用于解析大脑信号特征，而这些特征可用于实现用户控制外部设备的意图，或帮助临床医生检测对命令或功能通信的响应。传统的脑信号解码机器学习技术包括线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等。

信号预处理层:信号预处理是为了提高大脑信号的质量，突出信号的特征。对于 EEG-BCI 系统，信号预处理的标准化术语包括参考、眼伪影去除、时频空域滤波、降维等。对于fMRI-BCI，预处理标准化术语包括切片定时、运动校正、空间归一化、平滑、滤波、协方差回归等。

安全与隐私保护标准

脑机接口（典型）框架

信号采集层:脑机接口系统使用多种脑信号，包括脑电图(EEG)、功能磁共振成像(fMRI)、功能性近红外光谱技术（fNIRS）、峰值、脑磁图(MEG)、皮层脑电图（ECoG）等。对于每种类型的数据，信号记录装置和设置应分别标准化。对于脑电图信号，可能的标准化术语是电极位置、信号记录的采样率、时间和空间分辨率的要求、数据流格式等。对于fMRI 信号，可能的标准化术语包括切片数、重复次数等。

数据层

反馈层

脑机算法标准

神经数据标准(格式、共享、通讯等)

基础共性

反馈层:反馈层是闭环 BCI 系统的一个特殊组成部分。开环 BCI 系统中没有这样的层。对于闭环 BCI 系统，它的实时性能将以视觉、听觉或触觉的方式反馈给用户。具有反馈层的闭环 BCI系统可以帮助用户自我调节，达到更好的神经可塑性。

伦理标准

特征提取层:特征提取就是从大脑信号中提取与用户神经系统状态相对应的特定特征。经典的脑信号特征包括时间特征(如相位锁定值)、频率特征(如功率谱密度)、空间特征(如共同空间格局)等。

脑机应用标准

脑机I/0接口标准

术语标准

系统参考架构与标准