脑机接口研究概述

2017-04-14武警工程大学李方博刘方毅

电子世界 2017年21期

关键词：脑机诱发电位信号处理

武警工程大学李方博刘方毅

脑机接口研究概述

武警工程大学李方博刘方毅

脑机接口(BCI)是在人脑和外界之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的一种通讯系统,概述了BCI技术的基本原理、研究方法、类型和研究现状,并分析了存在的问题与应用前景.

脑机接口;脑电图;生物医学信号;数字信号处理

1 绪论

脑-机接口(brain computer interface,BCI)脑是在人脑与计算机或其他电子设备之间建立直接的交流和控制的通道.

BCI建立的人脑与外部计算交流控制的通道不依赖正常的由外周神经和肌肉组成的输出通路的通信系统,控制信号直接来自中枢神经系统并被转化为外部的控制信号,是一种全新的交流和控制方式[1].

BCI诞生之初就引起了人们极大的关注度,许多研究者对此技术展开了合理的科学幻想,但受制与当时的信息技术水平,直到近20年得益于信息技术、神经工程等学科的发展,各类BCI研究才有了较为丰硕的成果.

1.1 研究背景和意义

为神经肌肉疾病、中风或外伤造成严重残疾的患者提供基本生活保障的目标一直是BCI研发的主要动力,得益于医学技术的发展,很多疾病造成的严重神经、肌肉受损的患者也可以存活很久,这些患者对于交流、移动性、自主神经功能的修复或者替代具有常人难以理解的渴望、迫切需要类似BCI的技术来提高生活品质.

对于健康的人群,BCI娱乐系统可以带来前所未有的感官体验;对于学生,BCI系统可以帮助其提高注意力或许有助于提升学习效果;对于某些特种行业,BCI为其提供更多的控制手段.因此,目前BCI的不断深入研究仍具有巨大的现实意义.

1.2 国内外研究现状

1924年德国耶那大学精神病学教授Hans Berger发现了人类大脑产生的电信号可以从头皮记录.20世纪70年代起,研究员就开始了对BCI的持续研究,直到近20多年,人类对于中枢神经系统(CNS)的深入了解、系统设计的新理念等多学科的发展和交叉理解,使人们更容易实现BCI系统的研究、设计,才有了该领域的飞速发展和大量新的研究机构的加入.

1.2.1 BCI国内现状

国内在BCI领域具有较为全面的研究,涉及多种不同类别的BCI,也取得了公认的研成果.国内BCI研究的主要资金来源是政府, 供资实体包括科技部、国家自然科学基金委员会、高技术研究开发计划等[2].

2）更加完善数据采集系统、设备管理系统、数据展示系统、门禁授权系统、实验室监控系统等智能控制模块的互联，系统部署安全可控、信息化、标准化、智能化的开放共享实验室。

清华大学的高上凯等人在基于非入侵式的稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potentials,SSVEP)的BCI系统研究上达到了国际领先的地位.2015年,清华大学、中科院半导体研究所、加州大学合作,在《PNAS》发表重要研究,他们成功实现了基于非入侵式的SSVEP脑机接口系统,达到了迄今为止最快的信息传递率.

浙江大学在脑控小鼠研究上取得先进水平,使用BCI系统的人可以通过无线控制携带侵入式脑电极包的小鼠走迷宫.

华南理工大学在多模态的脑机接口方面取得不俗进展,利用P300事件相关电位、SSVEP、慢皮层电位(Slow Cortical Potentials,SCP),感觉运动节律(Sensorimotor rhythms,SMR)等信号设计的串联或者并联BCI在实用化取得丰硕成果.设计出利用P300事件相关电位成公检测出植物人残存意思的BCI.

1.2.2 BCI国际现状

从外文文献检索brain computer interface相关文献,2000年前论文数量仅有个位数,2003年前不到百篇,之后到2016年年均388篇,2011年达到历史最高的732篇.

2006年世界技术评估中心在世界范围内对BCI相关机构进行了调查发现,侵入式BCI系统几乎全部集中在北美,非侵入式主要来在欧洲和亚洲.我国几乎全是非侵入式的BCI研究.

2 BCI系统的构成

为了达到在人脑与计算机或其他电子设备之间建立直接的交流和控制通道的目的,BCI系统主要由三大模块组成:信号采集模块、信号处理模块、控制器模块.

2.1 信号采集模块

信号采集模块是指用来采集大脑中能够准确反映意识、思维的信号的设备,根据人体生物医学信号的分类,大脑常见信号有脑活动产生的电、磁信号、脑活动代谢信号.

电、磁信号具有时间和空间分辨率高的特点,相比于脑磁图(Magnetoencephalography,MEG)的设备成本高、笨重、易受干扰的特点,常用脑电图(EEG)来获取脑活动信息.在反映脑代谢信号中,功能性红外光谱成像和功能磁共振成像可用于BCI系统.

以上不同脑信号获取方式可以获得微观、中微观、宏观层面的脑信号,各有各自的优势和特点.

2.2 信号处理模块

信号处理模块是将采集到的脑信号进行处理以得到能够反映不同思维活动的信息,是实现BCI系统的核心部分,信号处理涉及医学、生物学、模式识别、机器学习、信号的建模与仿真等相关理论,具有较高难度,是BIC研究的一个关注点.

针对不同BCI使用的脑信号,其处理方法有以下种类:经典数信号处理、统计数字信号处理、现代数字信号处理[3].

2.2.1 经典数字信号处理

在短时间内、特定环境下可以假设脑信号是线性平稳的,于是能用经典数字信号处理的理论来研究脑信号,其方法包括并不限于Z变换、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、无限长单位冲击响应(IIR)数字滤波器、有限长单位冲击响应(FIR)数字滤波器、信号采样.

2.2.2 统计数字信号处理

此类方法是从统计、估计的角度研究近似平稳随机的脑信号,包括对脑信号的描述、自相关函数的估计、经典功率谱估计、现代功率谱估计、维纳滤波、自适应滤波.

2.2.3 现代数字信号处理

现代数字信号处理主要针对非平稳和非线性的信号处理,由于变换把时间与频率联系到一起,但是其对时间和频率的分辨率不能同时提高,但是BCI研究者非常希望能够得到同时具有高时间、高频率分辨率的信号,基于以上,发展出了时频联合分析、滤波组、小波变换等现代数字信号处理理论.

2.3 控制器模块

控制器是将反映大脑思维意识的信号用来控制外部特定设施,实现使用者目的的模块.控制器模块是BCI系统里非常有特色的部分,早期BCI的使用人群主要是患有严重神经肌肉疾病的患者,设计符合患者需求的控制器模块具有不同于常规的设计要求,需要充分调查研究患者的需求,不能以自己的需求代替患者的需求.

3 现有脑机接口

现有脑机接口大多以脑电信号为基础,根据脑电信号的成因可分为自发性脑电信号/诱发性脑电信号.

常见脑电信号分类:

慢变皮层电位(SCP):慢变皮层电位(Slow Cortical Potential,SCP)反映的是头皮脑电中的低频部分产生的缓慢的电压变化,持续时间为几百毫秒到几秒,能反映皮层兴奋性,与运动和皮层激活有关,具有较大正负电位差异,负向的慢皮层电位与运动相关的皮层活动有关,而正向的慢皮层电位与皮层兴奋程度的下降有关.

事件相关P300:P300是指潜伏期为300ms左右、呈正向峰值的事件相关电位.可在Oddball试验模式下出现,即对同一感觉通路提供一系列刺激,刺激分为两种,一种刺激出现的概率很大如85%;另一种刺激出现的概率很小如15%.两种刺激出现的顺序是随机的.对受试者来说偏差刺激具有偶然性,P300是一种内源性诱发电位,反映了特定的脑认知信息.

稳态视觉诱发电位(SSVEP): 视觉诱发电位(VEP)是指神经系统接受视觉刺激所产生的特定电活动,属于外源性诱发响应.VEP在某种程度上反映了脑的视觉信息处理中的电生理机制,不同模式的视觉刺激所产生的脑电模式也不同.根据刺激频率的高低,可以将VEP分为瞬态视觉诱发电位(Transient Visual Evoked Potential,TVEP)和稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP).目前研究比较多且相对简单和成熟的还是稳态视觉诱发电位

基于运动想象的事件相关去同步/事件相关同步(ERD/ERS):大脑功能之一是参与运动的计划和运动的控制,由于α、β频谱显示出与运动行为密切相关的事件相关去同步化/同步化(Event Related Desynchroniza-tion/Synchronization,ERD/ERS)现象,吸引了许多脑运动功能研究者的关注.