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腦-機(jī)接口是一門涉及神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、材料學(xué)、電子學(xué)、人機(jī)工程學(xué)和機(jī)械工程等多領(lǐng)域交叉融合的新興學(xué)科。腦-機(jī)接口系統(tǒng)可以在生命體和非生命體之間建立直接的通信橋梁，能夠?qū)⒅袠猩窠?jīng)系統(tǒng)的活動(dòng)轉(zhuǎn)換為人工輸出，從而增強(qiáng)、替代、修復(fù)、補(bǔ)充或改善中樞神經(jīng)系統(tǒng)的正常輸出?，F(xiàn)今，基于頭皮腦電的腦-機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)用最為廣泛。

中國(guó)工程院顧曉松院士科研團(tuán)隊(duì)在中國(guó)工程院院刊《Engineering》2021年第12期發(fā)表《基于腦電圖的腦-機(jī)接口系統(tǒng)在實(shí)用化進(jìn)程中面臨的挑戰(zhàn)》一文。文章在介紹腦-機(jī)接口系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，分析了腦-機(jī)接口系統(tǒng)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)，并從4個(gè)方面總結(jié)了應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的重要研究方向。文章指出，腦-機(jī)接口是涉及多學(xué)科研究領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題，需要不同專業(yè)知識(shí)背景的學(xué)者通力合作，今后的重點(diǎn)研究方向?yàn)槟X-機(jī)交互評(píng)價(jià)新指標(biāo)、腦-機(jī)接口硬件創(chuàng)新提升用戶友好性、低認(rèn)知負(fù)荷腦-機(jī)接口范式、基于皮腦電機(jī)制和特性的腦-機(jī)接口算法開(kāi)發(fā)等。

腦-機(jī)接口（brain-computer interface, BCI）這一術(shù)語(yǔ)最早由Jacques J. Vidal等于1973年提出，距今已有近50年之久。與傳統(tǒng)電子接口在非生命體間實(shí)現(xiàn)信息傳輸不同，BCI系統(tǒng)是在生命體和非生命體之間建立直接的通信橋梁。它能夠?qū)⒅袠猩窠?jīng)系統(tǒng)的活動(dòng)轉(zhuǎn)換為人工輸出，從而增強(qiáng)、替代、修復(fù)、補(bǔ)充或改善中樞神經(jīng)系統(tǒng)的正常輸出。現(xiàn)今，基于頭皮腦電（electroencephalography, EEG）的BCI系統(tǒng)應(yīng)用最為廣泛。

從通信的角度看，編碼策略與解碼策略是EEG-BCI系統(tǒng)中最關(guān)鍵的兩個(gè)環(huán)節(jié)。在BCI領(lǐng)域，編碼策略又被稱為范式，它將用戶的意圖指令轉(zhuǎn)化為可檢測(cè)的腦電信號(hào)；解碼策略又被稱為算法，它旨在提取和識(shí)別相應(yīng)的腦電特征。因此，作為通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵指標(biāo)，信息傳輸速率（information transfer rate, ITR）被廣泛地用于評(píng)估BCI編解碼效率。近十年來(lái)，BCI系統(tǒng)的ITR得到大幅提升。在2010年前后，ITR能夠達(dá)到的最高值僅為1.5 bits?s-1 (bps)，到2015年時(shí)已提升近三倍，當(dāng)前已接近7 bps。

從另一角度看，BCI系統(tǒng)可被視作一種用于處理用戶意圖指令的處理器。因此，針對(duì)BCI系統(tǒng)的指令處理方式及其處理能力進(jìn)行評(píng)價(jià)是必不可少的環(huán)節(jié)。其中一個(gè)直接評(píng)價(jià)指標(biāo)就是指令集的大小，即BCI系統(tǒng)能夠處理的指令類型數(shù)量。該指標(biāo)近十年來(lái)得到顯著提升，從2010年的30個(gè)左右提高至2020年的上百個(gè)。另一個(gè)重要指標(biāo)是BCI的異步性能，即BCI系統(tǒng)是否可以進(jìn)行異步操作，目前該研究方向仍有待發(fā)展。

從第三個(gè)角度看，BCI系統(tǒng)是一種實(shí)時(shí)測(cè)量心理活動(dòng)的儀器。與傳統(tǒng)測(cè)量?jī)x器不同，如EEG放大器僅對(duì)EEG信號(hào)本身進(jìn)行測(cè)量，而B(niǎo)CI系統(tǒng)測(cè)量的是EEG信號(hào)背后所反映的復(fù)雜心理過(guò)程，如區(qū)分被試進(jìn)行的是左手運(yùn)動(dòng)想象還是右手運(yùn)動(dòng)想象。因此，BCI的測(cè)量精度可視為能夠被實(shí)時(shí)解碼的最小腦電特征。實(shí)現(xiàn)解碼的腦電特征越微弱，BCI所觸及的心理活動(dòng)越豐富。2018年，BCI的測(cè)量精度首次突破亞微伏級(jí)別（0.5 µV），顯著拓寬了BCI的應(yīng)用面。

一、挑戰(zhàn)

近年來(lái)BCI技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)，但從實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景走向?qū)嶋H應(yīng)用場(chǎng)景仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。BCI是一門涉及神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、材料學(xué)、電子學(xué)、人機(jī)工程學(xué)和機(jī)械工程等多領(lǐng)域交叉融合的新興學(xué)科。因此，推動(dòng)BCI實(shí)用化需要不同領(lǐng)域?qū)W者的共同努力。

筆者認(rèn)為，當(dāng)前BCI發(fā)展需重點(diǎn)關(guān)注以下兩大方面的挑戰(zhàn)。

（1）當(dāng)前BCI的硬件形態(tài)及穿戴方式限制了其應(yīng)用范圍。目前，EEG-BCI系統(tǒng)通常包括電極、放大器和腦電帽等配件，其硬件形態(tài)及穿戴方式直接決定了BCI的潛在應(yīng)用場(chǎng)景。例如，為獲取高質(zhì)量的腦電信號(hào)，大多數(shù)研究使用的是高精度、多導(dǎo)聯(lián)的腦電采集設(shè)備，但這類設(shè)備體積大、質(zhì)量重、便攜性差，僅能應(yīng)用于科學(xué)研究和醫(yī)療場(chǎng)景。針對(duì)此問(wèn)題，研究人員也已研發(fā)體積較小、質(zhì)量較輕的便攜式腦電產(chǎn)品，但仍需腦電帽或類似裝置來(lái)安放電極。某些更輕便的BCI產(chǎn)品使用結(jié)構(gòu)更緊湊、更易穿戴的頭帶來(lái)固定電極。然而，由于目前的BCI系統(tǒng)能力有限，無(wú)法為健康人群的日常生活帶來(lái)實(shí)質(zhì)性改善，因此這些舒適性差、美觀性低的腦電帽或腦電頭帶仍然難以被普通用戶接受。實(shí)際上，在大多數(shù)情況下，BCI系統(tǒng)對(duì)健康人群的用處是微不足道甚至不明確的。因此，與患者滿懷期望地使用BCI來(lái)替換、修復(fù)、增強(qiáng)、補(bǔ)充或改善大腦神經(jīng)功能不同，健康人群缺乏足夠的動(dòng)力去穿戴現(xiàn)有的BCI裝置。因此，只有改善BCI的硬件形態(tài)與穿戴方式才能真正將這種最直接的人機(jī)通信方式自然地融入日常生活當(dāng)中，也將有助于研究日常工作中的大腦機(jī)制。

（2）當(dāng)前BCI不自然的交互范式損害了其易用性。在過(guò)去的50年中，BCI研究人員大多聚焦于如何進(jìn)一步提高腦-機(jī)之間的ITR，而忽略了二者之間的交互友好性?，F(xiàn)今BCI范式發(fā)展嚴(yán)重停滯不前，現(xiàn)有BCI研究所使用的交互范式幾乎都發(fā)明于30年前，如運(yùn)動(dòng)想象（motor imagery, MI）、P300和穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位（steady-state visual evoked potential, SSVEP）等。這些傳統(tǒng)范式已被證實(shí)能夠在大腦與計(jì)算機(jī)之間實(shí)現(xiàn)有效的信息傳輸。但是，它們與大腦的交互過(guò)程不自然。與傳統(tǒng)的人機(jī)交互方式相比，傳統(tǒng)BCI范式需要占用較多的認(rèn)知資源來(lái)完成指令輸出。例如，基于SSVEP的BCI系統(tǒng)取得了當(dāng)前最高的ITR，指令輸出速度能夠達(dá)到一秒一個(gè)，但為獲得高魯棒性的SSVEP信號(hào)，SSVEP-BCI通常采用閃爍感強(qiáng)烈的大面積視覺(jué)刺激對(duì)指令進(jìn)行編碼。這種方式不僅會(huì)占用大量的視覺(jué)資源，而且，與主觀意圖無(wú)直接關(guān)系的強(qiáng)烈視覺(jué)刺激會(huì)煩擾用戶，使其感到不適。因此，即便基于傳統(tǒng)范式的BCI系統(tǒng)在某些特定場(chǎng)景下能夠正常運(yùn)行，但其不自然的交互方式極大地降低了系統(tǒng)的易用性。

二、未來(lái)研究方向

筆者認(rèn)為上述兩大挑戰(zhàn)是現(xiàn)階段阻礙BCI系統(tǒng)實(shí)用化的主要因素，亟需采取有力措施。同時(shí)，這兩大挑戰(zhàn)皆是涉及多學(xué)科研究領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題，因此需要不同專業(yè)知識(shí)背景的學(xué)者通力合作。在這里，筆者總結(jié)了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)的部分重要研究方向，以望能夠引起學(xué)者們的更多關(guān)注、探討與研究。

（1）腦-機(jī)交互評(píng)價(jià)新指標(biāo)。在以往的研究中，研究人員通常采用分類準(zhǔn)確率和ITR來(lái)評(píng)估BCI系統(tǒng)的性能。然而，這兩項(xiàng)指標(biāo)僅側(cè)重于評(píng)價(jià)BCI系統(tǒng)的信息轉(zhuǎn)換過(guò)程，并不能全面反映真實(shí)復(fù)雜人-機(jī)交互場(chǎng)景中的腦-機(jī)交互過(guò)程。在實(shí)際的腦-機(jī)交互過(guò)程中，需要更多地考慮如何評(píng)價(jià)“人因”在閉環(huán)系統(tǒng)中的作用和影響。因此，從實(shí)用化的角度看，需要設(shè)計(jì)一些更加綜合的指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)BCI系統(tǒng)的整體性能，如腦手效率比（brain-to-hands ratio, BHR）等。具體來(lái)說(shuō)，BHR是指同一用戶在相同任務(wù)中，利用BCI控制所獲成績(jī)與直接用手控制所獲成績(jī)的比值。

（2）BCI硬件創(chuàng)新提升用戶友好性。如前文所述，當(dāng)前BCI的硬件設(shè)備形態(tài)和穿戴方式難以被大多數(shù)健康人群所接受。因此，亟需革新BCI傳感電極、采集電路、集成模式、安裝機(jī)制和穿戴方式，從而推動(dòng)BCI硬件設(shè)備走向微型化、集成化和易用化。例如，EEG采集設(shè)備若能微小至可藏于發(fā)內(nèi)，將會(huì)比目前的笨重形態(tài)更易被用戶接受。

（3）低認(rèn)知負(fù)荷BCI范式。傳統(tǒng)的BCI范式通常會(huì)占用用戶大量的認(rèn)知資源，造成腦-機(jī)交互方式的不自然。因此，筆者強(qiáng)烈建議學(xué)者們從傳統(tǒng)BCI范式研究轉(zhuǎn)向能夠降低用戶認(rèn)知負(fù)荷的新型BCI范式研究。

（4） 基于EEG機(jī)制和特性的BCI算法開(kāi)發(fā)。BCI的解碼是識(shí)別大腦意圖的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在圖像和語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，人類可以清楚地辨認(rèn)待識(shí)別對(duì)象，因此研究人員能夠依據(jù)先驗(yàn)知識(shí)與合理推斷來(lái)指導(dǎo)特征的提取與分類器的構(gòu)建。然而，原始EEG信號(hào)十分復(fù)雜，以至于難以通過(guò)肉眼觀察其背后規(guī)律。而在EEG演進(jìn)規(guī)律與特性未知的情況下開(kāi)發(fā)BCI算法是盲目的。因此，深入理解EEG機(jī)制將有助于指導(dǎo)BCI算法的設(shè)計(jì)，而這一問(wèn)題在以往的大多數(shù)研究中常常被忽略。此外，EEG信號(hào)在不同個(gè)體之間以及同一個(gè)體在不同時(shí)間下均存在顯著變異性，這嚴(yán)重影響了EEG特定響應(yīng)的可重復(fù)性，降低了BCI算法的泛化能力。先進(jìn)的BCI算法需要克服EEG信號(hào)的跨個(gè)體、跨時(shí)間變異性，以構(gòu)建高魯棒性的BCI系統(tǒng)。為實(shí)現(xiàn)這一目的，同樣需要深入理解EEG信號(hào)背后的神經(jīng)機(jī)制。

總而言之，BCI的發(fā)展進(jìn)程已經(jīng)邁入了腦-機(jī)交互階段。因此，除上述四個(gè)方向外，任何與腦-機(jī)自然交互相關(guān)的課題，均應(yīng)在未來(lái)的BCI實(shí)用化進(jìn)程中得到更加深入的研究。