42、神经自适应技术前沿研究进展

神经自适应技术前沿研究进展

1. 基于电刺激的可穿戴设备研究

近年来，利用电肌肉刺激（EMS）和功能性电刺激（FES）的研究取得了显著进展，研究者们成功创造出更小的可穿戴设备。这些设备与机械执行器（如外骨骼）有很强的相似性，但在感知和硬件层面有其独特之处。

通过EMS，研究人员可以模拟虚拟现实中的碰撞和墙壁等场景。例如，利用可穿戴设备中的电动执行器，在移动设备上实现了相关功能。这种可穿戴方法为虚拟现实等领域带来了新的交互体验。

后续，基于FES的接口的下一步发展方向是与用户的自主意图实现自适应，例如利用生理数据（如肌电信号和运动皮层活动）构建自适应控制回路。

下面是一个简单的流程示意：

graph LR
    A[可穿戴设备] --> B[电肌肉刺激（EMS）]
    B --> C[模拟虚拟现实场景]
    C --> D[用户交互体验]
    A --> E[功能性电刺激（FES）]
    E --> F[自适应控制回路]
    F --> G[结合用户自主意图]

2. 利用可穿戴传感器测量学术压力

心理概念（如焦虑）可以通过一系列可穿戴传感器在自然环境中进行测量。然而，在野外收集心理生理信号时，会存在噪声、伪影和基线漂移等干扰因素。因此，在进行数据分析之前，需要使用数据处理方法去除这些不必要的影响。

研究团队收集了十名受试者十天内的心理生理数据（如心率和皮肤电反应），其中五天处于“压力”状态（接近学术截止日期），另外五天处于“非压力”状态。使用Microsoft Band 2和安卓智能手机进行数据收集，确保了数据集的生态有效性。

在数据处理方面，运用Savitzky - Golay和移动中位数平滑技术，能够区分运动数据中的真实峰值和人工峰值，从而去除噪声的影响。以下是数据收集和处理的步骤：
1. 数据收集 ：使用Microsoft Band 2和安卓智能手机收集十名受试者十天的心理生理数据。
2. 数据分类 ：将数据分为“压力”和“非压力”两种状态。
3. 数据处理 ：应用Savitzky - Golay和移动中位数平滑技术去除噪声。
4. 数据分析 ：分析处理后的数据，识别焦虑时刻。

步骤	操作内容
数据收集	使用Microsoft Band 2和安卓智能手机收集数据
数据分类	分为“压力”和“非压力”状态
数据处理	应用Savitzky - Golay和移动中位数平滑技术
数据分析	识别焦虑时刻

3. 移动脑/体成像（MoBI）研究空间知识获取

传统的大脑成像研究要求参与者保持静止，这限制了对人类导航的神经科学研究。移动脑/体成像（MoBI）技术为研究提供了新的视角，它可以研究在交互式稀疏虚拟现实（VR）环境中行走时脑电图（EEG）的有效源动态。

研究人员记录了参与者在探索VR迷宫环境时的同步高密度EEG和全身运动捕捉数据。使用Oculus Rift DK2进行视觉呈现，通过PhaseSpace Impulse X2运动捕捉系统记录位置和方向的变化。

数据分析主要关注无约束探索和导航过程中的空间知识获取。目前的研究结果表明，在实际空间运动中获取的EEG数据具有足够的质量，可以进行数据分析和挖掘，并且在人类空间认知方面有重要发现。以下是研究的主要流程：

graph LR
    A[参与者] --> B[探索VR迷宫环境]
    B --> C[记录EEG和运动捕捉数据]
    C --> D[分析导航行为事件]
    D --> E[加权信息摄取和空间信息表示]
    E --> F[AMICA分离独立成分]
    F --> G[时频分析和有向信息测量]

4. 自定步长BCI应用中的运动想象任务信号分析

自定步长脑机接口（BCI）应用通常根据流式信号的最后n秒选择当前的运动想象任务。然而，这种使用固定大小窗口的方法忽略了EEG信号的动态特性。

研究提出了一种动态选择窗口大小的方法，决策基于滤波后信号的行为。使用小波变换作为滤波方法，而不是常用的巴特沃斯滤波器。因为小波方法能够捕捉和保留具有动态频率响应的信号，而巴特沃斯滤波器通常用于静态频率响应的信号。

研究使用了BCI Competition IV的数据集1和2a进行信号分析和模式识别。只对与运动任务相关的EEG通道进行研究。将信号滤波到感觉运动节律（SMR 12.5 - 15.5 Hz）频段，发现滤波后的信号具有振幅单调增减的特性，将相邻两个局部最小值之间的部分称为“突发”。

对突发的研究发现，各通道和运动任务类型的突发数量相似，且所有组都有相同的七个主导突发长度，这些主导长度占总突发计数的60%以上。以下是信号处理的步骤：
1. 数据选择 ：选择BCI Competition IV的数据集1和2a。
2. 通道筛选 ：只选择与运动任务相关的EEG通道。
3. 滤波方法 ：使用小波变换（Bump Wavelet）进行滤波。
4. 信号处理 ：将信号转换并只保留12.5 - 15.5 Hz的频率。
5. 突发提取 ：通过简单的启发式步骤提取突发。

步骤	操作内容
数据选择	选择BCI Competition IV的数据集1和2a
通道筛选	选择与运动任务相关的EEG通道
滤波方法	使用小波变换（Bump Wavelet）
信号处理	保留12.5 - 15.5 Hz的频率
突发提取	通过启发式步骤提取突发

5. 各项研究的综合对比与潜在应用场景

为了更清晰地了解上述各项研究的特点和差异，我们对它们进行了综合对比，如下表所示：
|研究领域|研究方法|主要成果|潜在应用场景|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|基于电刺激的可穿戴设备研究|利用电肌肉刺激（EMS）和功能性电刺激（FES），结合电动执行器|创造更小的可穿戴设备，模拟虚拟现实场景|虚拟现实交互、康复治疗|
|利用可穿戴传感器测量学术压力|使用Microsoft Band 2和安卓智能手机收集心理生理数据，应用Savitzky - Golay和移动中位数平滑技术处理数据|去除噪声，提高焦虑识别准确性|心理健康监测、教育领域|
|移动脑/体成像（MoBI）研究空间知识获取|记录同步高密度EEG和全身运动捕捉数据，分析导航行为事件|获取高质量EEG数据，有人类空间认知重要发现|导航辅助系统、虚拟现实游戏|
|自定步长BCI应用中的运动想象任务信号分析|使用小波变换滤波，提取“突发”进行研究|发现信号“突发”特性，各通道和任务类型突发有相似规律|脑机接口设备、智能家居控制|

从这个对比中可以看出，不同的研究虽然侧重点不同，但都在神经自适应技术领域有着各自的贡献，并且都有广阔的潜在应用场景。

6. 研究面临的挑战与未来展望

尽管上述研究取得了一定的成果，但也面临着一些挑战。例如，在基于电刺激的可穿戴设备研究中，如何更好地实现与用户自主意图的自适应控制回路，还需要进一步探索更精准的生理数据采集和分析方法。在利用可穿戴传感器测量学术压力的研究中，野外数据收集的无监督性导致噪声和伪影难以完全去除，这对数据处理算法的要求极高。移动脑/体成像（MoBI）研究中，数据的分析和挖掘还需要更高效的算法和模型，以更好地理解人类空间认知的机制。自定步长BCI应用中的运动想象任务信号分析，虽然发现了信号的“突发”特性，但如何将其更好地应用到实际的脑机接口设备中，还需要解决很多技术难题。

未来，随着技术的不断发展，这些研究有望取得更大的突破。例如，可穿戴设备可能会更加小型化、智能化，能够实时准确地采集和分析生理数据。数据处理算法会更加先进，能够更有效地去除噪声和伪影，提高数据的质量和分析的准确性。脑机接口技术可能会更加普及，应用到更多的领域，如医疗康复、智能家居、虚拟现实等。以下是未来研究可能的发展路径：

graph LR
    A[当前研究成果] --> B[技术改进]
    B --> C[可穿戴设备小型化智能化]
    B --> D[数据处理算法升级]
    B --> E[脑机接口技术普及]
    C --> F[更精准的生理数据采集分析]
    D --> G[更高效去除噪声伪影]
    E --> H[多领域应用拓展]
    F --> I[更好的自适应控制回路]
    G --> J[提高压力测量准确性]
    H --> K[医疗康复、智能家居等应用]

总之，神经自适应技术领域的这些研究为我们打开了一扇新的大门，让我们对人类的神经系统和行为有了更深入的了解。虽然面临着诸多挑战，但未来的发展前景十分广阔，值得我们持续关注和深入研究。