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|恢复沟通、重塑触觉、双向接口，脑机接口爆发可期( 四 )


|恢复沟通、重塑触觉、双向接口，脑机接口爆发可期
本文插图

图8 具有完全便携式和无线的头皮电子设备
相比于商用系统 ， 柔性电子产品因显著降低噪声和电磁干扰能够提高诱发电位检测性能 。 两通道的头皮电子系统获得了122.1 bit/min的信息传输率 ， 允许对电动轮椅、电动汽车和无键盘演示进行无线、实时和通用的脑电控制 。
丹麦奥尔胡斯大学及合作研究团队开发了一种基于干式接触电极的外耳道脑电采集系统 ， 该系统包括嵌入个性化软耳件中的主动屏蔽和纳米结构电极 。 通过12名受试者和听觉稳态响应、稳态视觉诱发电位、失匹配负波、alpha调制四种范式的验证 ， 所开发系统的性能与靠近耳朵的头皮脑电图性能相当 。
清华大学及合作研究团队开发了一种高成本效率、易于制造、灵活、鲁棒且无凝胶的银纳米线/聚乙稀醇缩丁醛/三聚氰胺海绵的脑电电极 。
由于银纳米线的表面金属化 ， 海绵具有高电导率 ， 而重量却保持不变 。 柔软的海绵架构和自锁式银纳米线结合在一起 ， 为电极提供了卓越的机械稳定性和绕过头发的能力 。 利用该电极放置在无毛皮肤时 ， 所构建的稳态视觉诱发电位脑-机接口的性能与导电膏支持的常规电极的脑机接口性能相当 。
尤为重要的是 ， 该电极在毛发区的性能并未显著降低 。 这一成果显示出该新型电极有望替代脑电采集的常规电极 。 另外 ， 脑电数据处理芯片化有望为脑机接口技术走向民用化、便携化、可穿戴化及简单易用化开辟道路 。
2019年 ， 天津大学和中国电子信息产业集团在第三届世界智能大会上发布了脑机接口专用芯片“脑语者” 。
2、新算法
对于侵入式脑机接口而言 ， 脑机接口技术临床应用的关键障碍是植入皮层电极所记录的神经活动会随时间变化 。 而神经记录的不稳定性会导致临床脑机接口无法控制 。
卡内基梅隆大学及合作研究团队利用低维神经流形（即描述神经元之间特定相关模式的低维空间）的对齐 ， 开发了一种基于流形的神经信号稳定器 ， 以实现脑机接口信号的稳定输入 ， 从而在神经记录不稳定时依旧能够维持脑机接口性能 。
斯坦福大学及合作研究团队提出了一种时间约束的稀疏组空间模式（temporally constrained sparse group spatial patterns） ， 通过同时优化共空间模式中滤波器频带和时间窗长 ， 实现进一步提高想象运动脑机接口的性能 。
英国埃塞克斯大学及合作研究团队提出了一种用于脑机音乐接口（brain computer music interface ， BCMI）的个性化情感状态检测方法 。 相比于基于群体的检测方法（population-based detection method） ， 个性化情感状态检测方法的正确率更高 ， 情感效价和唤醒度的平均正确率分别提高了10.2%和9.3% 。
韩国高丽大学和新加坡南洋理工大学的研究团队提出了一种基于受试者的分段频谱滤波（subject-dependent and section-wise spectral filtering ， SSSF）方法 ， 旨在从预处理技术（即频谱滤波）的角度提高运动相关皮层电位（movement-related cortical potential ， MRCP）的解码性能 。
该方法考虑了两个不同的时间段的受试者个性化MRCP频谱频率特征 ， 对单试次MRCP检测实现了0.86的平均解码性能 ， 验证了所提出的SSSF方法比常规方法可以包含更多有意义的MRCP信息 。
华中科技大学的研究团队提出了一种新颖的流形嵌入知识迁移（manifold embedded knowledge transfer ， MEKT）方法 。 该方法首先在黎曼流形中对齐EEG试次的协方差矩阵 ， 提取切线空间中的特征；然后通过最小化源域和目标域之间的联合概率分布偏移来实现域自适应 ， 同时保留其几何结构 。
该方法可以处理一个或多个源域 ， 并且可以高效地进行计算 。 针对于大量源域的情况 ， 该团队还提出了域迁移性估计（domain transferability estimation ， DTE）方法 ， 以识别最有利的源域 。 对来自两个不同BCI范式的四个脑电数据集进行的实验表明 ， MEKT优于几种最先进的转移学习方法 ， 并且当源受试者的数量很大时 ， DTE可以减少一半以上的计算成本 ， 而几乎不会牺牲分类精度 。


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