什么是脑机接口技术，何为脑机接口

很多朋友对什么是脑机接口技术，何为脑机接口不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

脑机接口的概念

脑机接口的应用是指允许用户与计算机进行交互以测量用户大脑活动的设备。它以其独特的优势加速了医疗器械行业的变革，并将继续下去。脑电图可以识别大脑的能量和频率模式，已经成为测量头皮电活动的常用方法。人工智能(AI)和机器学习(ML)可以提高评估和开发BCI应用程序的准确性和可靠性。

接下来，我们将深入讨论这一领域，并介绍测量脑电波所需的信号链中的一些关键电子元件，以及AI如何集成这些元件。

脑机接口和脑电图会产生振荡电压，其典型值非常小，以百万分之一伏特计量。因此，通常使用脑电图来收集和分析这些脑电波电压，这是一种记录头皮电活动的电生理监测方法，用于捕捉直接发生在颅骨下的与脑电波直接相关的信号。

通过脑电图进行的脑机接口通信可以是单向的，也可以是双向的。双向交流允许信息双向流动，从而向大脑提供反馈和进一步的调整。脑电图可采用无创、半创和有创技术：有创脑电图是指将设备直接植入大脑并建立连接；半侵入式脑电图是在大脑皮层表面放置电极；非侵入性通常通过在头骨上放置一个带有各种电极的盖子来实现。

脑电图的时间分辨率为0.05秒，空间分辨率约为10毫米.除了脑电图中使用的电学技术，其他技术如磁学和新陈代谢也可以用于收集数据。

脑电波通常根据频率分为五类(表1)，而医学研究人员将其分为五个波段，每个波段对应不同的大脑状态。例如，记忆和回忆等关键活动通常在带处理，但也有例外。研究人员使用这些波段来分析当信号太小、太大或达到最佳值时可能会发生什么。表1:脑电波分为五类，每个频率范围都是标称值，不是绝对值。(来源：作者)

频带频率(Hz)Delta 0.5-3 theta 3-8 alpha 8-12 beta 12-38 gamma 38-42 EEG对脑电波信号进行采集和数字化处理，然后进行处理，提取特征，利用翻译算法进行分类。当然，也可以打印或记录下来，以备将来分析。信号输出可用于产生器件命令，以提供与电机控制、运动/移动以及环境条件或刺激相关的指令。因此，脑机接口可以帮助残疾人更好地控制外部环境。脑-机接口与人类状况

因为人类的生物学，我们的感官和智力有根本的局限性。可以想象，脑机接口和植入物可以增强或提供新的感官信息，增强生物能力。人和机器的操作模式不同，在融合时要特别注意如何实时提取和交换信息。

此外，还需要许多其他操作来了解指导大脑的单个可寻址神经元之间的协调如何在环境中工作，同时保持与接口的数字可寻址域的协调。

脑-机接口研究

目前脑机接口的研究方向是帮助人类，包括恢复或增强人的视觉，恢复残疾肢体的运动，帮助恢复和纠正各种神经损伤和疾病。脑图可以帮助我们更好地理解人类的思维如何转化为人类的行为，进而刺激增强的学习、新的或增强的人类感知和新的嵌入式自主神经系统。让我们看两个例子来理解BCI可以继续发展和统治的领域。

超人认知亿万富翁埃隆马斯克(Elon Musk)正在积极研究脑机接口的问题。他是Neuralink的创始人之一，neural ink是一家开发植入式脑机接口的神经技术公司，致力于创造先进的脑机接口工具。公司创始人认为，有了合适的团队，这项技术的应用前景会更广阔。Neuralink正在探索植入超细电子导线的可行性，这种导线可以让神经活动进入大脑。

马斯克的既定目标之一是实现“超人认知”。发明家和未来学家雷库兹韦尔(Ray Kurzweil)认为，人工智能的特点是具有非凡的模式识别能力。他将人工智能视为一个进化的自组织层次系统，运行在生物模式识别机器环境中。

马斯克的目标是实现超人认知，因为他希望人类可以更熟练地谈判，以理解更强大的人工智能的出现和传播，人工智能越来越擅长模式识别。

在观察脑机接口如何增强人类感知时，我们可以参考互联网基金会创始人尼尔哈比森(Neil Harbisson)的案例。他被公认为世界上第一个电子人。哈里森天生色盲，他在头骨中永久植入了一根天线，通过听觉来辨别颜色，通过听觉来弥补视觉上的局限。正因如此，哈里森积极倡导将科技融入人体未来生活的理念。传感器集线器

为了支持脑机接口技术的发展，人类采用传感器中枢以各种方式收集其他生物特征信息。传感器中枢使用多个传感器和一个微控制器来收集和分析大量脑电波无法直接访问的人体参数，包括人体脉搏、心率、脉搏氧饱和度(SpO2)和估计血压的信息。高质量数据

由于大脑信号非常微弱，整个电子信号链的设计要优先考虑降低噪声、杂散和虚假信号。患者可能通过体育锻炼、出汗、眼球运动、心律等诱发这些问题。50Hz/60Hz噪音、电极皮肤接触问题和电缆移动都可能导致电气错误。

考虑到以上原因，在选择电子元器件时，应尽量选择高精度、低噪声、高分辨率的信号链产品。因此，有必要选择低噪声放大器(LNA)、单位增益缓冲器和精密模数转换器(ADC)，以防止引入无用信号，并提供准确可靠的数据分析能力。使用差分放大器和带通滤波器也能保证高质量数据的传输。针对EEG的ADC建议

这里为脑电信号链设计者推荐一款ADC，即ADI公司的AD7177-2 32位sigma-delta模数转换器(ADC)(图2)。该系列器件是一款低噪声、快速建立、多路复用2/4通道(全差分/伪差分)ADC，可用于低带宽输入。对于完全建立的数据，AD7177-2的最大通道扫描速率为10kSPS (100 s)。其输出数据速率范围为5SPS至10kSPS。

AD7177-2 ADC集成了关键的模拟和数字信号调理模块，允许设计人员单独配置每个模拟输入通道。

另外还有德州仪器的ADS1299-x 24位模数转换器(ADC)，是一款4/6/8通道、低噪声、24位同步采样- ADC。ADS1299-x集成了颅外脑电图和心电图(ECG)应用的所有常见功能，不仅集成度高，而且性能优异，可以创建一个可扩展的医疗设备系统，大大降低体积、功耗和整体成本。人工智能与脑机接口技术

人工智能、机器学习、深度学习(DL)都支持基于脑电的脑机接口。深度学习提供了脑电信号自动分类的工具，可用于各种应用和其他卷积神经网络(CNN)训练。人类现有的专业知识足以支撑人工智能技术。

我们的愿望是消除伪迹，提高数据质量，继续实现人工智能技术的进步，让测得的脑电信号持续指数级增长时，可以通过DL技术被人工智能分类。

结论基于脑电波的脑机接口技术依赖于高性能的电子信号链。仔细选择测量脑电波和其他身体功能所需的所有关键电子元件以提高设计的可靠性是非常重要的。AI和DL技术不仅有助于更好地解读动态脑电波数据，还可以帮助人类从脑机接口中获得更多好处。脑机接口(Brain-computer interface，BCI)是一种新的人机接口方法，它最终将为我们遇到的心理障碍提供治疗，尤其是作家将面临的创意枯竭问题。

审计郭婷

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