脑机接口的伦理问题及对策

 随着神经科学对人脑信息编码和加工机制的深入揭示以及脑机接口技术的日益革新，脑机接口的范围和精度得到了快速扩大和提升，应用场景也越来越广泛。伴随着技术与应用的发展，潜在的伦理问题逐渐暴露。本文结合脑机接口研究进展，分析其可能存在的安全、隐私、公平及自由意志等问题，提出降低伦理风险、让脑机接口更好地服务人类的建议。     

脑机接口技术研究方法

脑机接口（BCI）是一种基于脑电信号实现人脑与计算机或其他电子设备通讯和控制的系统，它不依赖人体的外周神经神经系统及肌肉组织，是一种新的人机接口方式，在康复医学和控制等领域有应用前景，近年来，脑机接口技术发展迅速。概述了采用事件相关电位P300、稳态视觉诱发电位（SSVEP）、事件相关同步或去同步9ERS／ERD）皮层慢电位（SCP）、自发EEG信号、植入电极等实现脑机接口技术的研究方法，讨论和比较了各种研究方法的特点和局限，介绍了脑机接口的发展现状和存在的问题，并对其应用前景进行了展望。     

实现"人机物"三元融合——谈脑机接口中的人脑优势发挥

脑机接口技术是指在大脑或者脑类器官与人工电子设备之间建立起不依赖于常规大脑信息传递通道的通讯与控制技术[1].完整的脑机接口系统包括神经信号采集与处理、神经信号编解码控制设备和信息反馈等(如图1所示). 具体而言,腑机接口通过信号采集设备从生物大脑内采集原始脑电信号,经过放大、滤波、数模转换等步骤转换为可被计算机识别的...     

教育领域中的脑-机接口应用：动向与挑战

 概述了脑-机接口技术与理念,总结了脑-机接口个体化、实时化和场景化3个重要技术特点;从学习状态识别、学习者个体特质测评和学习障碍干预3方面梳理了脑-机接口在教育领域的研究成果;探讨当前研究存在的问题,从理解、优化现有教育场景和开创新型教育场景等方面展望了脑-机接口未来的应用方向。     

基于脑电信号的脑机接口技术

<正>脑机接口技术是一种新型的人机交互技术,其研究始于1970年左右,最初研究的目的是用于给身体残疾的患者提供一种与外界交流的方式。在过去20年里,已经陆续有些脑机接口被应用于肌萎缩侧索硬化症(amyotrophic lateral sclerosis)等疾病的康复中。一、脑机接口技术简介1.脑机接口技术的内涵脑机接口(Brain-Computer Interface)是一种直接连接大脑和计算机及外部设备的通讯系统,一种辅助通信微     

2018年脑机接口研发热点回眸

 脑机接口提供了人脑与外部设备之间的直接通信通道,它的独特之处是不依赖于外周神经和肌肉组织。近年来,脑机接口领域发展迅速,脑机接口研究正在不断扩展,其应用范围也在不断扩大。本文综述了2018年脑机接口领域在系统应用与关键技术方面所取得的重要研究进展,展望了脑机接口智能化、移动化的发展新趋势,并提出脑机接口伦理风险的新思考。     

基于粒子群优化支持向量机康复下肢外骨骼的脑电控制研究

为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface, BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram, EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern, CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明：经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。所提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象(motor imagery, MI)的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。     

基于运动想象脑电的在线脑机接口实验

针对脑机接口技术的研究和应用设计了基于运动想象脑电信号的在线机器人控制系统,包括USB脑电放大器、开放接口的采集和实验平台、基于小波变换和AR模型系数的特征提取算法、机器人控制电路、机器人.20位受试者在该系统上分别进行了80次在线试验,比较分析了3种不同手部运动想象脑电信号的区分度,运动想象脑电对机械手控制的平均准确度分别达到了85%,88%和90%.该控制系统为基于脑电信号的在线机器人控制系统的实现和识别率的提高提供了新思路,同时也为在线脑机接口技术的实验研究以及实际应用带来了方便.     

基于长短期记忆网络的解码器设计及闭环脑机接口系统构建

随着脑机接口技术的发展,该技术在残疾人肢体功能恢复等方面应用越来越广泛。首先,在简介经典单关节信息传输模型基础上,设计并训练基于长短期记忆网络的解码器,代替原有脊椎电路通路将大脑信号传递给假肢;其次,为了在感觉反馈通路缺失时,仍能准确地恢复肢体运动功能,结合基于无模型控制策略设计的辅助控制器,构建闭环脑机接口系统,实现恢复关节活动障碍者缺失的感觉反馈通路从而实现跟踪期望轨迹的目的。由仿真可知,基于长短期记忆网络设计的解码器的离线解码效果良好。构建的闭环脑机接口系统对期望轨迹的跟踪以及缺失信息通路的恢复的结果验证了无模型控制辅助控制器良好的控制性能以及构建的闭环脑机接口系统的有效性。     

脑-机接口技术综述

脑-机接口(brain computer interface,BCI)是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立的直接的交流和控制通道,通过这种通道,人就可以直接通过脑来表达想法或操纵设备,而不需要语言或动作.脑-机接口是一种全新的通讯和控制技术.对脑-机接口技术的发展、研究现状、工作原理以及涉及的关键技术进行了较为详细地综述.     

混合脑机接口的研究现状及应用

随着多学科的发展,脑-机接口(brain-computer interface,BCI)技术取得了飞速发展,已成为脑科学、神经医学、人工智能等领域的研究热点。多项研究表明,多模态混合BCI(hybrid brain-computer interface,hBCI)比仅使用一种脑电信号(单模态)的BCI拥有更高的识别率和更好的稳定性。针对基于脑电图(electroencephalography, EEG)和肌电图(electromyography,EMG)的hBCI技术的研究现状与应用情况进行了分析与阐述,并总结了近年来EEG和EMG信号处理的主要方法,并针对目前国内外研究现状中所存在的问题,提出了在脑肌电混合BCI方向的潜在创新点,以期促进基于EEG和EMG的混合BCI在实际应用中进一步发展。     

基于脑电的脑机接口刺激系统的研制

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的一种通讯系统.脑机接口刺激系统的作用是通过对受试者施加一定的外界刺激来诱发具有一定特征的脑电波.本研究基于多种刺激模式的脑机接口视觉刺激器,采用计算机编程,在计算机屏幕上实现了基于VEP、P300、想象运动的3类刺激模式.该系统能够通过特定的刺激从而有效地诱发出可识别特征的脑电信号,采用XML技术使得该刺激系统具有较强的可扩展性,可以满足脑机接口实验的需要.     

脑-机接口中脑波的拾取及滤噪的研究

脑-机接口（BCI）是在人脑和计算机或其他电子设备之间建立的一种直接信息交流和控制通道,是一种不依赖于常规大脑输出通路（外周神经和肌肉组织）的全新信息交流系统．BCI作为一种全新的信息交换与控制技术,将能为瘫痪病人,特别是那些丧失了基本肢体运动功能但思维正常的患者,提供一种与外界进行信息交流与控制的新途径,正受到越来越广泛的关注．脑-机接口中脑波的拾取及滤噪是其重要的环节,本文对脑-机接口中拾取脑波及干扰克服的方法进行了研究和分析．     

脑机接口在康复医疗领域的应用研究综述

脑机接口(brain-computer interface,BCI)是在大脑与外部设备之间建立的不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的一种人机交互技术,为肌肉或神经末稍受损的患者提供新的人机交互手段.作为智能康复机器人研究的方向之一,BCI在康复治疗和运动辅助中具有重要的研究价值,并在神经康复、功能假体辅...     

采用Fisher线性判别分析进行MEG信号的分类

脑磁图(MEG)具有比脑电(EEG)信号更高的时空分辨率,可以作为输入信号建立脑-机接口系统.提出一种脑磁图的特征提取和分类方法,首先对MEG信号进行预处理,然后提取时域特征,最后采用Fisher线性判别分析进行分类.将该算法用于2008年脑-机接口数据竞赛的数据集Ⅲ,该数据集为一个典型的采用MEG信号的脑-机接口系统.离线分析结果表明,该算法取得了很好的分类准确率,对两个测试者(S1和S2)的分类正确率分别为5946%和4324%.与其他方法相比,该方法简单有效,运算速度快,具有较高的参考价值.     

脑-机接口中空域滤波技术现状与进展

作为一种特殊的人-机交互模式,脑-机接口(brain-computer interface,简称BCI)技术已成为当前脑科学和智能信息处理领域的研究热点.其中,基于头皮脑电(electroencephalography,简称EEG)的BCI(EEGBCI)技术因具有良好的安全性和可操作性,吸引了研究者的广泛关注.但头皮EEG非常有限的空间分辨率和易受干扰等特性,很大程度上限制了EEG-BCI技术的实用化进程.因此,EEG信号处理和模式识别新方法研究已成为BCI领域的一个关键问题.在现有的信号处理方法中,空域滤波技术在EEG伪迹消除和任务相关神经活动获取方面表现出了较明显的优势,近年来在EEG-BCI系统实现研究中得到了广泛应用.论文以运动想象BCI(motor imagery BCI,简称MIBCI)为应用背景,对独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和共同空间模式(common spatial pattern,简称CSP)两种代表性空域滤波方法的原理及其性能进行介绍、分析和比较,总结出两种方法各自的优势和不足,并给出了改进思路.同时指出,ICA空域滤波方法在运动想象脑-机接口系统实现中更具应用潜力.     

基于感觉运动BCI系统的EEG手部运动分类

对于残疾人或者运动不便的健全人,感觉运动相关的BCI（Brain Computer Interface）系统是十分必要的.BCI系统的关键部分是对EEG（Eletroencepalograph）信号的采集、提取和分类.本文研究的是手部三种动作在运动执行的情况下,人脑产生的EEG信号的不同.利用EEG信号在运动时发生于大脑感觉运动皮层区域的ERS（Event-Related Synchronization）和ERD（Event-Related Desynchronization）现象,运用EMD（Empirical Mode Decomposition）等算法进行信号的特征提取,然后进行分类,得出了平均准确率为78.75％的良好结果.此次研究提供了一种基于EMD新的有效的运动相关BCI系统研发中的EEG信号的特征提取算法.     

EEG Signal Denoising and Feature Extraction Using Wavelet Transform in Brain Computer Interface

Electroencephalogram (EEG) signal preprocessing is one of the most important techniques in brain computer interface (BCI). The target is to increase signal-to-noise ratio and make it more favorable for feature extraction and pattern recognition. Wavelet transform is a method of multi-resolution time-frequency analysis, it can decompose the mixed signals which consist of different frequencies into different frequency band. EEG signal is analyzed and denoised using wavelet transform. Moreover, wavelet transform can be used for EEG feature extraction. The energies of specific sub-bands and corresponding decomposition coefficients which have maximal separability according to the Fisher distance criterion are selected as features. The eigenvector for classification is obtained by combining the effective features from different channels. The performance is evaluated by separability and pattern recognition accuracy using the data set of BCI 2003 Competition, the final classification results have proved the effectiveness of this technology for EEG denoising and feature extraction.