29、混合脑机接口及其应用

混合脑机接口及其应用

1. 引言

脑机接口（BCI）系统为大脑信息提供了独立于大脑正常输出通路的通信渠道。测量大脑活动的技术有近红外光谱（NIRS）、功能磁共振成像（fMRI）、脑磁图（MEG）、皮层脑电图（ECoG）和脑电图（EEG）等。其中，EEG因成本相对较低、能捕捉近实时响应且信号获取技术简单，成为BCI中最常用的方式之一。

传统的“简单”基于EEG的BCI通常依赖单一信号输入（即EEG）和单一脑模式，如P300电位，由单一感觉模态的刺激（如视觉刺激）产生，且系统未融入其他智能/自动化技术。BCI系统的一般架构包括数据采集、预处理、特征提取和翻译算法四个阶段。尽管简单BCI在范式设计、脑信号处理算法和控制系统方面取得了重大进展，但仍面临信息传输率低、多维/功能控制困难、人机适应性差、长期鲁棒性和稳定性不足等挑战。

混合BCI是解决上述挑战的潜在方案。与传统BCI相比，混合BCI在信号采集上可以来自多种信号或多脑模式；在信号处理上，可以提供单一或多个输出/控制信号；在应用上，可以与智能设备结合实现共享控制。混合BCI主要分为四类：
- 基于多脑模式的混合BCI：使用至少两种脑模式，由单一感觉刺激诱发。
- 多感官混合BCI：脑模式由多感官刺激同时诱发。
- 基于多信号的混合BCI：将两种或更多输入信号组合在一个混合BCI系统中。
- 基于多智能技术的混合BCI：将BCI与另一个智能系统结合实现共享控制。

不同脑信号采集方式的特性如下表所示：
| 信号类型 | 部署方式 | 时间分辨率 | 空间分辨率 | 成本 | 便携性 |
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