江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 科技 > >

|恢复沟通、重塑触觉、双向接口，脑机接口爆发可期( 五 )


法国Aramis project-team及合作研究团队提出了一种融合方法 ， 该方法能够整合来自同步脑电和脑磁信号的信息 ， 以提高基于运动想象脑机接口的分类性能 。
该方法的核心在于能够自动加权每种模态的贡献 ， 以优化性能 。 与单模态方法相比 ， 基于脑电和脑磁的多模态信息能够显著提高脑机接口的分类性能 。
3、新范式
斯坦福大学及合作研究团队利用神经元记录在四肢瘫痪患者上研究了面部、头部、手臂和腿部运动如何在前运动皮层“手结区”中表征 。 他们发现上述所有运动在“手结区”均具有较好的表征 ， 并且存在着将四肢联系起来的神经编码 。 这种联系可能有助于大脑将其某一肢体学会的技能转移至另一肢体中 。
基于上述发现 ， 该研究团队设计一个脑机接口系统 ， 能够利用“手结区”的信号精确地解码四肢的运动 。 先前研究者往往认为要控制身体的不同部位就需要在大脑的多个区域植入电极 ， 而这一研究成果展示只在一个区域放置植入电极 ， 就可能实现全身的运动控制 ， 这一成果将大大拓宽颅内脑机接口的应用空间 。
匹兹堡大学的研究团队提出了一种基于运动想象的混合脑机接口 ， 它利用脑电图记录脑电活动以及利用功能性经颅多普勒超声（functional transcranial Doppler ultrasound， fTCD）测量脑血流速度 。 研究人员计算了来自EEG和fTCD信号的功率谱特征 ， 并利用互信息和线性支持向量机进行特征选择和分类 。
与现有的基于EEG和fNIRS的混合脑机接口相比 ， 所构建的系统能够以较短的任务持续时间实现相似或更高的准确率 。
多伦多大学及合作研究团队利用近红外光谱成像技术实现了在线三分类想象言语（imagined speech）脑机接口 。 用户可以通过隐式默念短语“是”或“否”来直接回答是或否问题 ， 该脑机接口还能识别无限制休息状态 ， 从而构成了三个可识别的任务 。
在最后三组在线实验中 ， 所有受试者的平均在线分类正确率达64.1% 。 研究结果表明 ， 想象言语可以用作选定用户的可靠激活任务 ， 以开发更为直观的脑机接口 。 对于想象运动脑机接口的设计 ， 想象运动期间的动作观察（action observation ， AO）有助于检测用户的运动意图 。
东京农工大学的研究团队研究了动作观察的目标对象（即参与者或其他人的手）是否影响想象运动时的大脑活动 。
研究人员发现 ， 想象运动期间动作观察来自于受试者自己的手（MI+ownAO）所诱发的感觉运动区alpha节律的事件相关去同步强于仅想象运动（MI）和想象运动期间动作观察来自于其他人的手（MI+otherAO）两种情况 。 研究人员建议在具有动作观察的闭环脑机接口设计中应该使用用户自己肢体的视频 。
4、新应用
脑机接口技术除了在恢复感觉和运动功能以及治疗神经系统疾病等方面可以发挥作用 ， 也已经开始在其他领域发挥价值 。
唤醒程度会影响个体的决策、判断与行为 。 Yerkes-Dodson定律指出唤醒程度与任务执行之间的关系是倒U形曲线关系 ， 存在一种对于特定任务的行为执行最佳的唤醒状态 。
来自哥伦比亚大学的研究团队验证了可以使用基于脑电的反馈来改变个体的唤醒程度 ， 从而使他们的任务表现显著提高 。
这项工作展示了一个闭环的脑机接口 ， 该系统基于脑电信号解码器输出的听觉反馈信号 ， 动态地调整个体在执行boundary-avoidance任务时的唤醒程度 ， 并根据Yerkes-Dodson定律提高任务执行效率 。 该方法有望应用于不同的任务或用于将自我调节作为目标治疗的临床应用 。
来自俄罗斯Neurobotics和莫斯科物理技术学院的研究团队介绍了另外一种新颖的闭环脑机接口系统 。
该系统可利用受试者的脑电特征实时重建受试者观察到的或想象的刺激图像 ， 并将重建的图像作为视觉反馈呈现给受试者 。 所提出的技术可以通过将原始刺激替换为受试者的意念驱动图像重建模型 ， 从而有望用于训练脑机接口的新用户 。 脑活动除了可以反映个体的意图和状态 ， 也可以体现个体的特质 。


推荐阅读


上一篇：良心|标配65W超级闪充！OPPO对比苹果竟然良心这么多

下一篇：青亭网|Varjo Base软件更新2.4版，多方面优化AR培训等场景