脑机接口-BCI

---编译硅谷live

脑机接口(英语:brain-computer interface,简称BCI;有时也称作direct neural interface或者brain-machine interface),是在人或动物脑(或者脑细胞的培养物)与外部设备间创建的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下,计算机或者接受脑传来的命令,或者发送信号到脑(例如视频重建),但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。

在该定义中,“脑”一词意指有机生命形式的脑或神经系统,而并非仅仅是抽象的“心智”(mind)。“机”意指任何处理或计算的设备,其形式可以从简单电路到硅芯片。

对脑机接口的研究已持续了超过30年了。20世纪90年代中期以来,从实验中获得的此类知识呈显著增长。在多年来动物实验的实践基础上,应用于人体的早期植入设备被设计及制造出来,用于恢复损伤的听觉、视觉和肢体运动能力。研究的主线是大脑不同寻常的皮层可塑性,它与脑机接口相适应,可以象自然肢体那样控制植入的假肢。在当前所获取的技术与知识的进展之下,脑机接口研究的先驱者们可令人信服地尝试制造出增强人体功能的脑机接口,而不仅仅止于恢复人体的功能。这种技术在以前还只存在于科幻小说之中。

脑机接口与神经修复

神经修复是神经科学中和神经的修复相关的领域,即是用人工装置(假体)替换掉原有功能已削弱的部分神经或感觉器官。神经假体最广泛的应用是人工耳蜗,截止到2006年世界上已有大约十万人植入。也有一些神经假体是用于恢复视力的,如人工视网膜,但目前在这方面的工作仅仅局限于将人工装置直接植入脑部。

脑机接口和神经修复的区别主要从字面上就可见其端倪:“神经修复”通常指临床上使用的装置,而许多现有的脑机接口仍然是实验性质的。实践上讲神经假体可以和神经系统的任意部分相连接,如外周神经系统;而“脑机接口”通常指一类范围更窄的直接与脑相连接的系统。

由于目标和实现手段的相似性,“神经修复”和“脑机接口”两术语经常可以通用。神经修复和脑机接口尝试达到一个共同的目标,如恢复视觉、听觉、运动能力,甚至是认知的能力。两者都使用类似的实验方法和外科手术技术。

动物脑机接口研究[编辑]

一些实验室已实现从猴和大鼠的大脑皮层上记录信号以便操作脑机接口来实现运动控制。实验让猴只是通过回想给定的任务(而没有任何动作发生)来操纵屏幕上的计算机光标并且控制机械臂完成简单的任务。另外在猫上进行的研究对视觉信号进行了解码。

面向运动功能的脑机接口

在面向运动功能的脑机接口方面,发展算法重建运动皮层神经元对运动的控制,该研究可以回溯到20世纪70年代。Schmidt, Fetz和Baker领导的小组在20世纪70年代证实了猴可以在闭环的操作性条件作用(closed-loop operant conditioning)后快速学会自由地控制初级运动皮层中单个神经元的放电频率。20世纪80年代,约翰斯?霍普金斯大学的Apostolos Georgopuolos找到了猕猴的上肢运动的方向和运动皮层中单个神经元放电模式的关系。他同时也发现,一组分散的神经元也能够编码肢体运动。

上世纪九十年代中期以来,面向运动的脑机接口经历了迅速的发展。若干研究小组已经能够使用神经集群记录技术实时捕捉运动皮层中的复杂神经信号,并用来控制外部设备。其中主要包括了Richard Andersen、John Donoghue、Phillip Kennedy、Miguel Nicolelis和Andrew Schwartz等人的研究小组。

面向感觉功能的脑机接口

目前人类已经能够修复或者正在尝试修复的感觉功能包括听觉、视觉和前庭感觉。

人工耳蜗是迄今位置最成功、临床应用最普及的脑机接口。

视觉修复技术尚在研发之中。这方面的研究和应用落后于听觉同能的主要原因是视觉传递信息量的巨大和外周感觉器官(视网膜)和中枢视觉系统在功能上的相对复杂性。具体参见视觉假体。

美国约翰?霍普金斯大学的Della Santina及其同事最近开发出一种可以修复三维前庭感觉的前庭植入物。

研究进程大事记

Phillip Kennedy及其同事用锥形营养性(neurotrophic-cone)电极植入术在猴上建造了第一个皮层内脑机接口。

1999年,哈佛大学的Garrett Stanley试图解码猫的丘脑外侧膝状体内的神经元放电信息来重建视觉图像。他们记录了177个神经元的脉冲列,使用滤波的方法重建了向猫播放的八段视频,从重建的结果中可以看到可辨认的物体和场景。

杜克大学的Miguel Nicolelis是支持用覆盖广大皮层区域的电极来提取神经信号、驱动脑机接口的代表。他认为,这种方法的优点是能够降低单个电极或少量电极采集到的神经信号的不稳定性和随机性。Nicolelis在1990年代完成在大鼠的初步研究后,在夜猴内实现了能够提取皮层运动神经元的信号来控制机器人手臂的实验。到2000年为止,Nicolelis的研究组成功实现了一个能够在夜猴操纵一个游戏杆来获取食物时重现其手臂运动的脑机接口。这个脑机接口可以实时工作。它也可以通过因特网远程操控机械手臂。不过由于猴子本身不接受来自机械手臂的感觉反馈,这类脑机接口是开环的。Nicolelis小组后来的工作使用了恒河猴。

其它设计脑机接口算法和系统来解码神经元信号的实验室包括布朗大学的John Donoghue、匹兹堡大学的Andrew Schwartz、加州理工的Richard Anderson。这些研究者的脑机接在某一时刻使用的神经元数为15-30,比Nicolelis的50-200个显著要少。Donoghue小组的主要工作是实现恒河猴对计算机屏幕上的光标的运动控制来追踪视觉目标。其中猴子不需要运动肢体。[11] Schwartz小组的主要工作是虚拟现实的三维空间中的视觉目标追踪,以及脑际接口对机械臂的控制。[12]. 这个小组宣称,他们的猴子可以通过脑机接口控制的机械臂来喂自己吃西葫芦。[13] Anderson的小组正在研究从后顶叶的神经元提取前运动信号的脑机接口。此类信号包括实验动物在期待奖励时所产生信号。

除了以上所提及的这些用于计算肢体的运动参数的脑机接口以外,还有用于计算肌肉的电信号(肌电图)的脑机接口。此类脑机接口的一个应用前景是通过刺激瘫痪病人的肌肉来重建其自主运动的功能。

人类脑机接口研究

侵入式脑机接口

侵入式脑机接口主要用于重建特殊感觉(例如视觉)以及瘫痪病人的运动功能。此类脑机接口通常直接植入到大脑的灰质,因而所获取的神经信号的质量比较高。但其缺点是容易引发免疫反应和愈伤组织(疤),进而导致信号质量的衰退甚至消失。

视觉脑机接口方面的一位先驱是William Dobelle。他的皮层视觉脑机接口主要用于后天失明的病人。1978年,Dobelle在一位男性盲人Jerry的视觉皮层植入了68个电极的阵列,并成功制造了光幻视(Phosphene)。该脑机接口系统包括一个采集视频的摄像机,信号处理装置和受驱动的皮层刺激电极。植入后,病人可以在有限的视野内看到灰度调制的低分辨率、低刷新率点阵图像。该视觉假体系统是便携式的,且病人可以在不受医师和技师帮助的条件下独立使用。

2002年,Jens Naumann成为了接受Dobelle的第二代皮层视觉假体植入的16位病人中的第一位。第二代皮层视觉假体的特点是能将光幻视更好地映射到视野,创建更稳定均一的视觉。其光幻视点阵覆盖的视野更大。接受植入后不久,Jens就可以自己在研究中心附近慢速驾车漫游。

针对“运动神经假体”的脑机接口方面,Emory大学的Philip Kennedy和Roy Bakay最先在人植入了可获取足够高质量的神经信号来模拟运动的侵入性脑机接口。他们的病人Johnny Ray患有脑干中风导致的锁闭综合征。Ray在1998年接受了植入,并且存活了足够长的时间来学会用该脑机接口来控制电脑光标。

2005年,Cyberkinetics公司获得美国FDA批准,在九位病人进行了第一期的运动皮层脑机接口临床试验。四肢瘫痪的Matt Nagle成为了第一位用侵入式脑机接口来控制机械臂的病人,他能够通过运动意图来完成机械臂控制、电脑光标控制等任务。其植入物位于前中回的运动皮层对应手臂和手部的区域。该植入称为BrainGate,是包含96个电极的阵列。

以上信息节选于维基百科。

硅谷Live,

是硅谷密探旗下知识付费产品,定位于全球创新实践分享,将硅谷前沿科技、产业创新、创新思维传递给全球华人。2017.6.28日上线哈佛脑机接口科学家韩璧丞博士「脑机接口系列课」,你将收获1份全球首发脑机接口产业地图等重磅受益。

硅谷密探,

2015年9月成立于加州硅谷圣马特奥市,是一个专注全球创新,硅谷科技创投的新媒体。成立1年半,全网订阅用户超过350万。荣获2016年腾讯的T+新媒体大奖、2016新榜年度科技新媒体荣誉奖。

时间: 2024-10-13 00:06:45

脑机接口-BCI的相关文章

人类永生、意念打字、脑控万物,还有多少未来在被脑机接口创造!

想不想将意识上传,实现永生? 现在,已经有一家公司在尝试了!南加州初创公司Kernel目前实现了将部分的意识上传到芯片,当然,是在老鼠身上. 这个实验是这样的: 他们将大脑内植入芯片的老鼠A放在一个环境中,在某片区域给它奖励.喂食,而在另一片区域给它惩罚.电击.芯片将这些信息记录之后,他们又把这个芯片植入另一只老鼠B,再把老鼠B放到之前的环境中观察. 他们发现,老鼠B会躲避老鼠A受过惩罚的区域,也会主动去老鼠A受奖励的区域,从而证明这个意识是可以被移植的. 去年8月,Kernel团队获得在线支付

深度学习与脑机接口_1(基于卷积神经网络的P300信号检测)

参考论文<Convolutional Neutral Networks for P300 Detection with Application to Brain-Computer Interfaces> Hubert Cecotti and Axel Gra¨ser ?1.所研究问题:检测单次刺激P300信号的有无(即不经过叠加平均) 以下四个图全部都包含P300波形: 我们只能从图1和4中观察出P300波形,图2和图3很难确定的说P300波形存在与否(然而实际上是有的) 提出问题:如何在叠加

什么!脑机接口可让中风患者快速,准确的打字?

---编译硅谷live 由斯坦福大学调查员领导的临床研究论文证明,脑机对接可以使人们以最高的速度和准确度水平通过直接的脑部控制进行麻痹. 该报告涉及三名严重肢体无力的研究参与者,其中两名是患有萎缩性侧索硬化症,也被成为"Lou Gehrig氏病",另外一位患有脊髓损伤.他们每人都有一个或两个小片阿司匹林大小的电极阵列防止在他们的大脑中记录来自运动皮质.控制肌肉运动区域的信号.这些信号通过电缆传输到计算机,并通过算法转换成将光标引导到屏幕键盘上的字符的点击命令. 每个参与者在经过最少的培

脑机接口入门概览

脑机接口(Brain Machine Interface)就是研究如何用神经信号与外部机械直接交互的技术 分类:植入式和非植入式.植入式的更精确,植入式电极相比于头皮贴片而言精确度高的多 植入式:MEA-EcoiG .nanowireFETs.人造神经细胞释放神经递质.neural Dust 非植入式:EEG.MEG.FMRI.FNIRS.PET EEG:Electroencephalography,即脑电图.通过脑电图描记仪,将人体脑部微弱生物电于头皮处收集,并放大记录而得到曲线图. MEA:

脑机音乐接口,高效检测用户的情绪状态

目录 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer).QQ交流群:903290195 英国雷丁大学和普利茅斯大学的研究团队开发和评估了一个情感脑-机音乐接口(aBCMI),用来调节用户的情感状态.构造一个aBCMI来检测用户的当前情感状态并尝试调制它为了实现特定的目标(例如,用户平静或快乐)通过播放音乐根据一个特定的情感目标生成算法作曲系统和基于案例的推理系统. 脑机音乐接口(BCMI)是一种特定类型的BCI,其目的是让用户与音乐进行交互或控制音

《脑机交互促进学习有效发生的路径及实验研究——基于在线学习系统中的注意力干预分析》 文献随笔(八)

一.基本信息 标题:脑机交互促进学习有效发生的路径及实验研究——基于在线学习系统中的注意力干预分析时间: 2019来源: 前沿搜索关键字:脑机交互:脑机接口:学习路径:学习注意力:实验研究:自适应学习:智能测评 二.研究 脑机交互在技术层面诞生并逐渐发展,但更多的还停留在技术层面,在基于1985-2018年的SCI和SSCI期刊论文中关于“脑机接口的演化过程及其在教育领域的应用”的知识图谱分析,其脑机接口在学习过程的核心,体现为大脑和双向救护,包括人工智能技术.教育大数据分析技术.大脑-心理-计

网络推币机接口文档开发解决方案

全局返回码说明 获取accesstoken 接口调用说明 请求参数说明 返回说明 返回参数说明 获取在线设备列表 调用说明 请求参数说明 返回说明 返回参数说明 设置回调地址 调用说明 请求参数说明 返回说明 返回参数说明 启动游戏 调用说明 请求参数说明 返回说明 返回参数说明 2.游戏开始回调 调用说明 请求参数说明 返回参数说明 3.游戏结束回调 调用说明 请求参数说明 返回参数说明 4.出物回调 调用说明 请求参数说明 返回说明 返回参数说明 5.机器出错回调 调用说明 请求参数说明 返

常见四种脑电信号的采集技术

目录 脑电图(Electroencephalography,EEG) 皮层脑电图(Electrocorticography, ECoG) 深度电极(Depth electrode) 功能磁共振成像(FunctionalMagnetic Resonance Imaging, fMRI) 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer).QQ交流群:903290195 脑机接口(BCI)是可以不间断地进行通信或控制的设备.BCI检测到用户大脑活动的特定

深度神经网络对脑电信号运动想象动作的在线解码

目录 简介 网络模型 结果比较 结论 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer).QQ交流群:903290195 简介 近年来,深度学习方法的快速发展使得无需任何特征工程的端到端学习成为可能,这有利于BCI运动想象应用的发展.慕尼黑工业大学和澳大利亚研究发展团队(Research and Development, Integrated Research, Sydney 2060) 在论文中将深度学习方法与传统分类算法在数据集上进行了验证比较.