初识脑机接口技术

最新推荐文章于 2025-04-27 21:38:58 发布

原创

最新推荐文章于 2025-04-27 21:38:58 发布 · 829 阅读

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#人工智能

本文介绍了BCI的基本概念，包括其作为通信系统的角色，以及实时性、高保真性和安全性的关键要求。文章详细讨论了几种BCI实现方式，如视觉诱发电位、慢皮层电位、P300诱发电位和mu/beta节律。此外，提到了EEG等测量方法，并展望了BCI技术面临的挑战和未来发展方向，包括信号处理算法和机器学习的运用。

前言

最近在尝试学习一些科技论文，由于主题可以任意选择，于是我挑选了一直都比较感兴趣的脑机接口(Brain Computer Interface)方向来学习，期间利用GPT辅助查找并学习了了一些综述论文，主题是对 Brain–computer interfaces for communication and control这篇文章一些拙劣的总结

什么是BCI

BCI是一门结合了神经科学、计算机科学、生物医学的多方面的学科，BCI是一种通信系统，它不通过大脑的正常输出通道（外周神经和肌肉）来传递信息

个人理解的一个狭义的实现流程应该如下

通过可穿戴或者嵌入式的传感器设备采集大脑的生物信号，同时还需要保证以下几种性质

1 实时性：因为脑电信号的跳变过程是很快的（当然也有不需要高实时性的BCI方案，后面我会提及），因此对庞大数据的采集和处理变得尤为重要，这就要引出当下火爆的神经网络来实现特征提取和分类

2 高保真性：由于脑电信号的不稳定性，些许轻微的误差都能导致最终分析结果的极大偏差，例如一个表示兴奋的电位被系统解析成了不高兴，这显然是不行的

3 安全性：大家都知道市面上有不少BCI设备是要侵入人体的，因此对材料的选型也很关键，同时硬件支持也必不可少，我最近关注到的光子芯片就能处理这些特定的矩阵运算问题