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脑机接口的进展与挑战
BCI 系统包括大脑或中枢神经系统 (CNS)、脑信号采集、神经反馈、信号处理和解码、控制接口和外围设备（图 1 上部）。用户的 CNS 是 BCI 系统中最复杂、最活跃、适应性最强的子系统，不可或缺。因此，BCI 系统的设计和评估需要优先考虑用户和人体工程学。脑信号采集是 BCI 系统的另一个关键组成部分，通常是实际瓶颈之一；获取高质量的脑信号至关重要。如今，可以使用多种技术记录大脑活动，例如神经元尖峰检测（NSD，细胞外或细胞内）、皮层电图 (ECoG)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。 2 其中，MEG、PET、fMRI技术要求高，价格昂贵，不便携，限制了其在BCI中的广泛应用；另一方面，PET、fMRI、fNIRS依赖于脑代谢的检测，空间分辨率高，时间分辨率低，在目前的技术水平下不太适合快速的脑机交互；EEG可以无创地记录头皮信号，安全可靠，但其空间分辨率和信噪比并不比侵入式ECoG和NSD好，后者也有更广泛的应用。
隐私保护脑机接口
摘要 — 脑机接口 (BCI) 在人脑和计算机之间建立了直接的通信通路。它已广泛应用于医疗诊断、康复、教育、娱乐等。到目前为止，大多数研究都集中在如何使 BCI 更加准确和可靠，但对其隐私的关注却很少。开发商业 BCI 系统通常需要多个组织（例如医院、大学和/或公司）之间的密切合作。BCI 中的输入数据（例如脑电图 (EEG)）包含丰富的隐私信息，并且开发的机器学习模型通常是专有的。不同方之间的数据和模型传输可能会带来重大的隐私威胁，因此必须考虑 BCI 中的隐私保护。不幸的是，目前还没有任何关于隐私保护 BCI 的当代和全面的评论。本文通过描述 BCI 中潜在的隐私威胁和保护策略填补了这一空白。它还指出了开发隐私保护 BCI 的几个挑战和未来研究方向。
基于神经反馈的脑机接口
基于神经反馈的脑机接口 (BCI) 的出现为学习障碍人士在辅助技术领域开辟了一条非常有前景的途径。这项研究的主要目的是探索基于神经反馈的脑机接口 (BCI) 在缓解与学习障碍相关的挑战方面的有效性，特别是与注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、阅读障碍和自闭症谱系障碍 (ASD) 相关的挑战。这项研究采用了严格的定量方法，采用了一种涵盖认知功能、注意力和学业成绩指标的前后评估的方法。研究结果显示，在参加神经反馈训练的 ADHD 患者中，这些指标得到了显著改善。这些结果强调了使用基于神经反馈的脑机接口作为针对这一特定人群的可行和有效干预措施的光明前景。然而，关于患有阅读障碍和自闭症谱系障碍 (ASD) 的个体的研究结果表现出一系列复杂多样的结果，从而强调了进一步调查和开发定制
神经反馈和脑机接口
摘要 神经心理学评估使用访谈、观察和测试应用作为工具来协助调查和诊断过程。随着科技的进步，出现了一些辅助神经心理评估和治疗的设备，例如神经反馈。本文介绍了一种通过无线脑机接口的神经反馈游戏来辅助检测 ADHD（注意力缺陷多动障碍）的解决方案的完整构建过程，从规范到验证。已开发的工具已在两个孩子身上进行了测试，一个孩子患有这种疾病，一个孩子没有。关于可用性，实验表明，两名五岁的参与者都能够完整地使用游戏并执行其中包含的所有任务。该解决方案针对患有该病的儿童获得的脑电图波形行为与其他研究中发现的 ADHD 患者的脑电图波形行为相似。具体来说，生成的数据表明，Alpha 型活动在患有 ADHD 的儿童中更为常见。关键词：神经反馈；注意力缺陷多动障碍；脑机接口；神经心理学测试。
社区对脑机接口的看法
受邀回答问题的 950 人中，有 846 人参与，其中 806 人完成了调查。调查对象的人口结构多种多样，大多数受访者年龄在 36-45 岁之间（26%），性别均衡（52% 为女性），主要为白种人（86%）。大多数受访者（98%）从未使用过 BCI，65% 的人在调查前并不知道 BCI 的存在。人们对 BCI 类型的偏好因情况而异。伦理问题很普遍，尤其是植入风险（98%）和成本（92%）。在人口统计变量和对 BCI 的不平等、监管及其在医疗保健中的应用的看法之间存在显著关联。结论：尽管人们对 BCI 有着浓厚的兴趣，尤其是用于医疗应用的 BCI，但伦理问题、安全和隐私问题仍然十分重要，这凸显了需要明确的监管框架和伦理准则，以及教育举措来提高公众的理解和信任。通过共同设计原则促进公众讨论并让潜在用户、伦理学家和技术专家等利益相关者参与设计过程，有助于使技术发展与公众关注保持一致，同时也帮助开发人员积极解决道德困境。
脑机接口神经技术
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NeuralinN 和脑机接口的含义......
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