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南通大学顾晓松院士团队：基于脑电图的脑-机接口系统在实用化进程中面临的挑战丨Engineering

时间：2022-12-14 来源： 浏览：

南通大学顾晓松院士团队：基于脑电图的脑-机接口系统在实用化进程中面临的挑战丨Engineering

原创 许敏鹏 等 Engineering
Engineering

engineering2015

《Engineering》是中国工程院院刊主刊，工程类综合性期刊，旨在为全球提供一个高水平的工程科技重大成果发布交流平台，报道全球工程前沿，促进工程科技进步，服务社会、造福人类。中国科技期刊卓越行动计划领军期刊。 中英文出版，全文开放获取。

收录于合集

本文选自中国工程院院刊《Engineering》2021年第7卷，原文出自：Current Challenges for the Practical Application of Electroencephalography-Based Brain–Computer Interfaces

脑-机接口（brain-computer interface, BCI）这一术语最早于1973年提出，距今已有近50年之久。BCI系统与传统电子接口不同，后者是在非生命体间实现信息传输，而BCI系统是在生命体和非生命体之间建立直接的通信桥梁；它能够将中枢神经系统的活动转换为人工输出，从而增强、替代、修复、补充或改善中枢神经系统的正常输出。如今，基于头皮脑电图（electroencephalography, EEG）的BCI系统应用最为广泛。
从通信的角度看， 编码策略与解码策略是EEG-BCI系统中最关键的两个环节 。在BCI领域，编码策略又被称为范式，它将用户的意图指令转化为可检测的脑电信号；解码策略又被称为算法，它旨在提取和识别相应的脑电特征。因此，作为通信系统中的关键指标，信息传输速率（information transfer rate, ITR）被广泛地用于评估BCI编解码效率。近十年，BCI系统的ITR得到大幅提升。在2010年前后，ITR能够达到的最高值仅为1.5 bit· s -1 （bps），到2015年时已提升近三倍，当前已接近7 bps。
从另一角度看， BCI系统可被视为一种用于处理用户意图指令的处理器 。因此，针对BCI系统的指令处理方式及其处理能力进行评价是必不可少的环节。其中一个直接评价指标就是指令集的大小，即BCI系统能够处理的指令类型数量。该指标近十年来得到显著提升，从2010年的30个左右提高至2020年的上百个。另一个重要指标是BCI的异步性能，即BCI系统是否可以进行异步操作，目前该研究方向仍有待发展。
从第三个角度看， BCI系统是一种实时测量心理活动的仪器 。BCI系统与传统测量仪器不同，如EEG放大器仅对EEG信号本身进行测量，而BCI测量的是EEG信号背后所反映的复杂心理过程，如区分被测试者是左手运动想象还是右手运动想象。因此，BCI的测量精度相当于能够被实时解码的脑电特征的微弱程度。实现解码的脑电特征越微弱，BCI所触及到的心理活动越丰富。2018年，BCI的测量精度首次突破亚微伏（0.5 µV）级别，显著拓宽了BCI的应用面。
近年来BCI技术发展突飞猛进，但从实验室场景走向实际应用场景仍然面临诸多挑战。BCI是一门涉及神经科学、计算机科学、材料学、电子学、人机工程学和机械工程等多领域交叉融合的新兴学科。因此，推动BCI实用化需要不同领域学者的共同努力。
南通大学顾晓松院士团队提出了当前 BCI发展面临 的挑战以及未来的研究方向 。他们 认为，当前BCI发展需重点关注两大方面的挑战： （1）当前BCI的硬件形态及穿戴方式限制了其应用范围 ； （2） 当前BCI不自然的交互范式损害了其易用性 。除此，他们还认为上述两大挑战是现阶段阻碍BCI系统实用化的主要因素，亟需采取有力措施。同时，这两大挑战皆是涉及多学科研究领域的复杂问题，因此需要不同专业知识背景的学者通力合作。此外，他们总结了应对上述挑战的部分重要研究方向（ 脑-机交互评价新指标、BCI硬件创新提升用户友好性、低认知负荷BCI范式、基于EEG机制和特性的BCI算法开发 ），并 希望能够引起学者们的更多关注、探讨与研究。

此外， 研究人员认为上述两大挑战是现阶段阻碍BCI系统实用化的主要因素 ，亟需采取有力措施。同时，这两大挑战皆是涉及多学科研究领域的复杂问题，因此需要不同专业知识背景的学者通力合作。在这里， 研究人员总结了应对上述挑战的部分重要研究方向，以望能够引起学者们的更多关注、探讨与研究 ，分别是：（1）脑-机交互评价新指标；（2）BCI硬件创新提升用户友好性；（3）低认知负荷BCI范式；（4）基于EEG机制和特性的BCI算法开发。

总而言之， BCI的发展进程已经迈入了脑-机交互阶段 。因此，除上述四个方向外， 任何与脑-机自然交互相关的课题，均应在未来的BCI实用化进程中得到更加深入的研究 。

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原文链接：http://www.engineering.org.cn/ch/10.1016/j.eng.2021.09.011

以上内容来自：Minpeng Xu,  Feng He,  Tzyy-Ping Jung,  Xiaosong Gu,  Dong Ming. Current Challenges for the Practical Application of Electroencephalography-Based Brain–Computer Interfaces [J]. Engineering, 2021, 7(12): 1710-1712.

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