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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。
使用消费级耳机记录的错误相关电位进行深度学习在线脑电图解码脑机接口
摘要 目的。脑机接口 (BCI) 允许感觉运动障碍的受试者与环境互动。依赖于事件相关电位 (ERP) 等脑电信号的非侵入式 BCI 已被证实是时空分辨率和患者影响之间的可靠折衷，但由于便携性和多功能性而受到限制，因此无法广泛应用。在这里，我们描述了一种使用消费级便携式耳机脑电图 Emotiv EPOC + 的深度学习增强误差相关电位 (ErrP) 辨别 BCI。方法。我们在视觉反馈任务中记录并辨别了 14 名受试者的在线和在线 ErrP。主要结果：我们实现了高达 81% 的在线辨别准确率，与使用生成对抗网络或训练数据和极简计算资源的内在模式函数增强进行深度学习获得的准确率相当。意义。我们的 BCI 模型有可能将 BCI 的范围扩展到更便携、人工智能增强、更高效的接口，从而加速这些设备在科学实验室受控环境之外的常规部署。
在实验室外对脑机接口进行基准测试
本文介绍了一种在实验室外对脑机接口 (BCI) 进行基准测试的新方法。我们创建了一款计算机游戏，模拟辅助 BCI 的实际应用，主要结果指标是完成游戏所需的时间。这种方法在 2016 年 Cybathlon 比赛中使用，这是一项针对使用辅助技术完成任务的残疾人士的比赛。本文总结了 BCI 的技术挑战，描述了基准测试游戏的设计，然后描述了 Cybathlon 的 BCI 比赛中可接受的硬件、软件和人类飞行员的规则。本文介绍了 11 支参赛队伍、他们的方法以及他们在 Cybathlon 比赛中的成绩。虽然基准测试程序有一些局限性（例如，我们无法确定任何明显影响 BCI 性能的因素），但它可以成功地用于分析现实、结构性较差条件下的 BCI 性能。将来，基准测试游戏的参数可以进行修改，以更好地模拟不同的应用（例如，需要比其他命令更频繁地使用某些命令）。此外，Cybathlon 有可能向公众展示此类设备。
在实验室外对脑机接口进行基准测试
本文介绍了一种在实验室外对脑机接口 (BCI) 进行基准测试的新方法。我们创建了一款计算机游戏，模拟辅助 BCI 的实际应用，主要结果指标是完成游戏所需的时间。这种方法在 2016 年 Cybathlon 比赛中使用，这是一项针对使用辅助技术完成任务的残疾人士的比赛。本文总结了 BCI 的技术挑战，描述了基准测试游戏的设计，然后描述了 Cybathlon 的 BCI 比赛中可接受的硬件、软件和人类飞行员的纳入规则。介绍了 11 支参赛队伍、他们的方法以及他们在 Cybathlon 比赛中的成绩。虽然基准测试程序有一些局限性（例如，我们无法确定任何明显影响 BCI 性能的因素），但它可以成功地用于分析现实、结构化程度较低的条件下的 BCI 性能。将来，基准测试游戏的参数可以进行修改，以更好地模拟不同的应用程序（例如，需要比其他命令更频繁地使用某些命令）。此外，Cybathlon 有可能向公众展示此类设备。
通过大脑键盘增强沟通能力
脑机接口 (BCI) 技术是一项突破性的创新，彻底改变了严重运动障碍患者与世界互动的方式。脑电图 (EEG) 传感器与 Brain Keyboard 等应用的集成标志着向前迈出了关键一步。通过捕捉和解释眨眼等简单动作触发的脑信号，这些传感器使用户能够控制虚拟键盘，超越了传统运动通路的限制。这种人脑与外部设备之间的直接通道为交流提供了前所未有的途径，对于那些患有瘫痪或闭锁综合症等疾病的人来说尤其宝贵。BCI 的深远影响远远超出了促进文本交流的范围；对于面临严重身体挑战的人来说，它们代表着一条生命线，是通往自主和参与的桥梁。通过这些界面，用户可以表达想法、表达情感并积极参与社交互动，从根本上提高他们的生活质量。这一技术奇迹不仅打破了沟通障碍，而且在更广泛的应用中也大有可为。随着 BCI 的发展，其潜力包括实现对机器人假肢的控制，使用户能够完成曾经被认为不可能完成的任务。此外，BCI 的影响延伸到神经科学领域，为理解认知过程和神经系统疾病提供了一个独特的窗口。解码和解释大脑活动的能力不仅有助于促进交流，而且还为开创性研究和潜在疗法铺平了道路。挑战依然存在，例如提高信号准确性和简化可用性，但 BCI 为运动障碍人士提供的显著好处继续推动这一充满活力的领域的持续创新。最终，EEG 传感器、处理单元和用户界面在 BCI 中的融合预示着一个包容性和赋权的新时代，以前因身体限制而被边缘化的个人将找到表达、互动和独立的新途径。这项变革性的技术不仅解锁了交流，而且是重塑我们对人类大脑及其复杂运作方式的理解的关键，有望在未来使残疾不再限制人们与世界互动的能力。
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。
© 2021 IEEE。允许个人使用本材料...
摘要 — 脑机接口 (BCI) 允许用户通过脑信号直接与外部设备通信。最近，BCI，尤其是可穿戴计算机，作为与技术互动的替代方式，受到政府和行业的更多关注。可穿戴计算机可以结合高度沉浸式的虚拟/增强/混合现实体验，用于娱乐、健康监测、实用目的，以及目前最重要的研究。借助可穿戴计算机，研究人员可以设计、模拟和精细控制实验，以在实验室外检查人脑动态。然而，尽管 BCI 功能强大，但普及速度却很慢。这种互动形式对人类来说是不自然的，通常需要外部刺激。此外，系统的计算机部分产生的响应反馈远不如我们的大脑快。因此，我们对当前 BCI 研究的最新进展进行了回顾，并将当前的发现提炼为一种无刺激的 BCI，称为直接感知 BCI，它直接无缝地从我们的思维中运行。这是一个新颖的范例，从短期来看，它可以显著提高用户使用 BCI 的体验质量，从长远来看，它可以使 BCI 技术得到更广泛的应用。
2024 年计划年度会议
本次演讲将讨论儿科脑机接口 (BCI) 以及该人群所固有的独特挑战，例如儿童神经发育的动态性质及其多样化的认知能力。开发用于儿科的 BCI 需要仔细考虑安全性、可用性和道德问题等因素，以确保获得最佳结果并最大程度地降低潜在风险。在调整 BCI 技术以适应儿童不断变化的神经生理特征和个人需求方面存在挑战，这凸显了跨学科合作和该领域持续研究工作的重要性。我们将讨论最近的设计工作，旨在提高患有癫痫和肌张力障碍等神经系统疾病的儿科患者的生活质量。
从不稳定的输入到强劲的输出
对于瘫痪患者，脑机接口 (BCI) 可以通过直接与大脑交互将运动意图转化为动作来恢复自主运动。性能最佳的 BCI 通过植入的微电极监测与运动相关的神经信号。为了将监测到的信号转换成命令，需要训练解码器找到从记录的神经活动到控制信号的映射。BCI 在开发方面的进步使其能够用于一系列应用，例如快速打字、控制拟人机械臂、生成合成语音以及刺激瘫痪肌肉以实现伸手和抓握 1 – 4 。然而，随着时间的推移而产生的神经记录不稳定性对维持强大的闭环性能提出了挑战。例如，植入电极的轻微位移（相对于周围脑组织）会导致记录的神经元身份发生变化，并导致日内和日间不稳定，从而干扰意图的解码 5、6。据《自然生物医学工程》报道，Byron Yu 及其同事现在表明，通过利用大量神经元活动背后的“隐藏”结构（称为低维神经流形）可以稳定 BCI 的解码性能 7 。神经流形表示跨神经元协调活动的模式，仅通过观察单个神经元活动是无法识别的 8、9（图 1a）。它们被认为反映了底层神经回路施加的约束 9 。依赖于神经流形的 BCI 解码器使用两阶段方法：降维阶段将单个神经元的活动映射到底层流形上，然后将流形映射到运动上。由于流形是从皮质神经元的小随机样本计算得出的，因此可以将许多不同的记录神经元集映射到同一流形上 10 – 14 。这些流形及其解码输出与行为具有一致的关系
基于脑电图的脑机接口中的用户身份保护
摘要 —脑机接口 (BCI) 在大脑和外部设备之间建立了直接的通信通路。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 中最受欢迎的输入信号。大多数基于 EEG 的 BCI 研究都集中在 EEG 信号的准确解码上；然而，EEG 信号也包含丰富的隐私信息，例如用户身份、情绪等，这些信息应该受到保护。本文首先揭示了基于 EEG 的 BCI 中的一个严重的隐私问题，即 EEG 数据中的用户身份很容易被学习，因此来自同一用户的不同 EEG 数据会话可以关联在一起，以更可靠地挖掘隐私信息。为了解决这个问题，我们进一步提出了两种方法将原始 EEG 数据转换为身份不可学习的 EEG 数据，即删除用户身份信息，同时保持主要 BCI 任务的良好性能。在来自五种不同BCI范式的七个EEG数据集上的实验表明，平均而言，生成的不可学习身份的EEG数据可以将用户识别准确率从70.01％降低到最多21.36％，极大地促进了基于EEG的BCI中的用户隐私保护。