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導(dǎo) 讀

腦機(jī)接口（brain computer interface, BCI）是指在人腦與計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備之間建立的直接交流和控制通道，通過這種通道，用戶可直接通過大腦思維來表達(dá)想法或操縱設(shè)備。本篇主要對(duì)腦機(jī)接口發(fā)展歷程與組成結(jié)構(gòu)進(jìn)行整理介紹。

腦機(jī)接口發(fā)展歷程與組成結(jié)構(gòu)

1、腦機(jī)接口發(fā)展歷程

腦機(jī)接口最早可以追溯到 1924 年，德國(guó)精神科醫(yī)生 Hans Berger 在患者頭部檢測(cè)到微弱的腦電波，繼而發(fā)明了腦電圖 (electroencephalogram, EEG)，這意味著腦機(jī)接口的雛形誕生。至今，腦機(jī)接口先后經(jīng)歷了理論萌芽期、概念論證期和技術(shù)爆發(fā)期，目前已經(jīng)進(jìn)入產(chǎn)業(yè)發(fā)展期1。

自腦電圖發(fā)明到1970年，腦機(jī)接口領(lǐng)域處于理論萌芽期，早期的腦機(jī)接口電極精度低、風(fēng)險(xiǎn)大且效果差；

1970−1999年，腦機(jī)接口處于概念論證期。得益于計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)發(fā)展，尤其是20世紀(jì)90年代“腦的十年”，歐美各國(guó)相繼啟動(dòng)了大型腦計(jì)劃，推動(dòng)了腦機(jī)接口技術(shù)的進(jìn)步。在這一階段，腦機(jī)接口的概念在研究界達(dá)成共識(shí)，初步研發(fā)出“P300拼寫器”、基于運(yùn)動(dòng)想象 (motor imagery, MI) 的腦機(jī)接口和基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位 （steady- state visual evoked potentials, SSVEP）的腦機(jī)接口；研究人員開始重視 EEG 分析并通過EEG幫助嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)障礙患者與環(huán)境或計(jì)算機(jī)通信和交互；

2000−2019年，腦機(jī)接口領(lǐng)域處于技術(shù)爆發(fā)期。研究人員開始使用先進(jìn)的腦電信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并采用新型大腦信號(hào)獲取技術(shù)，開發(fā)出新的腦機(jī)接口范式。同時(shí)，早期的腦機(jī)接口如基于 P300 和視覺誘發(fā)電位的腦機(jī)接口性能明顯提升，逐步進(jìn)入臨床試驗(yàn)。2013年，腦機(jī)接口開始臨床應(yīng)用，如癱瘓患者控制神經(jīng)假體、慢性腦卒中康復(fù)等。2015年，Minev 等提出了柔性神經(jīng)植入物幫助提升神經(jīng)義肢的長(zhǎng)期性能的相關(guān)研究，侵入式腦機(jī)接口進(jìn)入高速發(fā)展期。2017年，研究人員開始利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行腦電信號(hào)的編解碼。2019年，Neuralink 公司利用神經(jīng)手術(shù)機(jī)器人植入96根電極，直接通過USB-C接口讀取大腦信號(hào);天津大學(xué)和中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)聯(lián)合研發(fā)出國(guó)產(chǎn)芯片“腦語者”；

2020 年至今，腦機(jī)接口領(lǐng)域進(jìn)入產(chǎn)業(yè)發(fā)展期，其特點(diǎn)是開發(fā)出多款植入式腦機(jī)接口產(chǎn)品，成立了一批初創(chuàng)企業(yè)，人與機(jī)器的交互性能得到很大提升。

2、腦電信號(hào)分類2

不同類型腦電采集設(shè)備獲取的信號(hào)圖譜及圖譜的特性是不同的。從信號(hào)的時(shí)域、空域分辨率來說，侵入式腦機(jī)接口設(shè)備獲取的信號(hào)相對(duì)高于非侵入式設(shè)備獲取的信號(hào)。常用的神經(jīng)電生理信號(hào)包括腦電圖（EEG）、腦皮層電圖（ECoG）、局部場(chǎng)電位（LFP）、動(dòng)作電位（AP）或“峰電位（Spike）”信號(hào)等，這些主要通過神經(jīng)電極進(jìn)行采集。

圖.神經(jīng)信號(hào)的幅度和頻率范圍3

腦電圖（Electroencephalograph，EEG）通過細(xì)胞外空間的體積傳導(dǎo)，將大腦大區(qū)域內(nèi)神 經(jīng)元活動(dòng)的集體動(dòng)態(tài)記錄為電場(chǎng)，通常在頭皮上和周圍使用間距超過1 厘米的電極陣列進(jìn)行測(cè)量。在這樣的距離下，來自大腦的生物電位信號(hào)的帶寬低于100 Hz。

植入式的方法由于距離神經(jīng)元更近，可以從電信號(hào)中得到更為豐富的神經(jīng)活動(dòng)信息。雖然用微電極在細(xì)胞內(nèi)記錄產(chǎn)生強(qiáng)烈而清晰的電壓信號(hào)（~70 mVp-p），但由于需要膜穿透，它通常會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)元死亡。這種方法通常在臺(tái)式記錄設(shè)備中使用，而不太適用于高通道數(shù)的移動(dòng)神經(jīng)記錄。

ECoG使用電極直接記錄大腦皮層表面的電活動(dòng)，記錄電場(chǎng)的空間分辨率可以大大提高 (<5 mm2)。記錄細(xì)胞外的鋒電位信號(hào)和局部場(chǎng)電位，即周圍神經(jīng)元的平均電活動(dòng)，被廣泛利用。

顱內(nèi)神經(jīng)元峰電位（Spike）的信號(hào)振幅通常約為 50 - 500 μVp-p，頻率范圍為 0.5 Hz - 10 kHz，而局部場(chǎng)電位（LFP）的振幅在 0.5 - 5 mVp-p 左右，頻率范圍為1 - 300 Hz。Spike 信號(hào)由于揭示了大量關(guān)于細(xì)胞間通信和網(wǎng)絡(luò)的信息而被廣泛關(guān)注。LFP 記錄已被表明更適合慢性長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，由于 LFP 是多個(gè)神經(jīng)信號(hào)分量的平均和，因此解碼和識(shí)別目標(biāo)神經(jīng)元的信號(hào)要困難得多。另一方面，spike 直接測(cè)量目標(biāo)神經(jīng)元的信號(hào)，具有比 LFP 更高的時(shí)間和空間分辨率。因此現(xiàn)有全植入腦機(jī)接口設(shè)備通常同時(shí)對(duì) LFP 以及 spike 進(jìn)行采集，以實(shí)現(xiàn)在不同尺度對(duì)神經(jīng)活動(dòng)信息進(jìn)行分析。

3、腦機(jī)接口組成機(jī)構(gòu)

腦機(jī)接口系統(tǒng)主要由大腦、腦信號(hào)采集、腦信號(hào)處理與解碼、控制接口、機(jī)器人等外設(shè)和神經(jīng)反饋構(gòu)成。

圖.BCI系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)示意圖4

腦信號(hào)采集：是腦機(jī)接口系統(tǒng)的重要組成部分，是其實(shí)用化的瓶頸之一，采集到高質(zhì)量的腦信號(hào)至關(guān)重要。采集大腦活動(dòng)的方法有多種，原則上均可為 BCI 系統(tǒng)提供輸入信號(hào)，這些方法中包括 EEG、皮層電位（ECoG）、顱內(nèi)神經(jīng)元峰電位（Spikes），局部場(chǎng)電位（LFP）。

圖.不通腦電信號(hào)空間分辨率以及信號(hào)頻率

ECoG 和 Spikes 是侵入式采集電信號(hào)的方法，雖然具有較高的空間分辨率、良好的信噪比和更寬的頻帶，但目前這類 BCI 仍面臨著幾個(gè)難題:有創(chuàng)帶來的安全性問題、難以獲得長(zhǎng)期穩(wěn)定的記錄、需要相關(guān)醫(yī)護(hù)人員長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)地觀察。與 ECoG 和 Spikes 相比，EEG 是從頭皮無創(chuàng)記錄的，具有安全、易于采集和價(jià)格低廉的特點(diǎn)。根據(jù)腦電采集過程對(duì)大腦的侵入程度，腦機(jī)接口可分為侵入式、非侵入式與半侵入式。

圖.不同的檢測(cè)大腦電活動(dòng)方式

腦信號(hào)處理和解碼：腦信號(hào)中通常包含多種噪聲，例如與腦功能無關(guān)的神經(jīng)信號(hào)、工頻干擾、眼電和肌電偽跡等，這會(huì)在一定程度上降低信號(hào)的質(zhì)量，為此需要對(duì)腦信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理以剔除偽跡并提高信噪比。腦信號(hào)預(yù)處理后，通常根據(jù)特定的BCI范式所設(shè)計(jì)的腦功能任務(wù)相關(guān)的神經(jīng)信號(hào)規(guī)律來提取特征。提取到可分性好的的腦信號(hào)特征之后，可以采用先進(jìn)的模式識(shí)別技術(shù)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練分類模型。

控制接口：根據(jù)具體的通信或控制應(yīng)用要求，控制接口把上述解碼的用戶意圖所表征的邏輯控制信號(hào)轉(zhuǎn)換為語義控制信號(hào)，并由語義控制信號(hào)轉(zhuǎn)化為物理控制信號(hào)；

機(jī)器人等外部設(shè)備：與腦機(jī)接口通信或可控制的外部設(shè)備是多種多樣的，視具體的應(yīng)用而不同，可以是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)（操作其字符輸入/光標(biāo)移動(dòng)等），也可以是機(jī)器系統(tǒng)（如康復(fù)機(jī)器人、神經(jīng)假肢和輪椅等）；

神經(jīng)調(diào)控與神經(jīng)反饋：神經(jīng)調(diào)控與神經(jīng)反饋是腦機(jī)接口的重要組成部分，是實(shí)現(xiàn)雙向腦機(jī)交互的關(guān)鍵技術(shù)。應(yīng)用光聲電磁等物理手段可以直接對(duì)大腦活動(dòng)進(jìn)行調(diào)控，亦可應(yīng)用條件反射和人腦可塑性通過神經(jīng)反饋把用戶的腦活動(dòng)特征、解碼結(jié)果以及與外設(shè)通信。

資料來源：

[1] 阮梅花,張麗雯,凌婕凡等.2023年腦機(jī)接口領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢(shì)[J].生命科學(xué),2024,36(01):39-47.

[2] 王浩傳.全植入腦機(jī)接口微系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].杭州電子科技大學(xué),2023.

[3] Zhang M, Tang Z, Liu X, et al. Electronic neural interfaces[J/OL]. Nature Electronics, 2020, 3(4): 191-200.

[4] 資料來源：2022腦機(jī)交互神經(jīng)調(diào)控前沿進(jìn)展白皮書