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个性化脑机接口及其应用
摘要：脑机接口（BCI）是一种颠覆传统人机交互的新技术，其控制信号源直接来自于用户的大脑。由于不同用户的生理心理状态、感觉、知觉、表象、认知思维活动以及大脑结构和功能存在差异，通用的脑机接口在实际应用中很难满足不同个体的需求，因此需要针对特定用户定制个性化的脑机接口。目前，很少有研究对个性化脑机接口所涉及的关键科学技术问题进行阐述。本文将以个性化脑机接口为研究对象，给出个性化脑机接口的定义，并详细介绍其设计、开发、评估方法和应用，最后讨论个性化脑机接口面临的挑战和未来发展方向。希望本研究能为个性化脑机接口的创新研究和实际应用提供一些有益的思路。
脑机接口：人脑与人脑之间沟通的未来
本文全面回顾了脑机接口 (BCI) 的研究现状及其潜在应用。本研究的目的是从各种来源收集信息，包括期刊文章、会议论文和书籍，以分析 BCI 的进步和局限性。使用 PubMed、IEEE Xplore 和 Google Scholar 等数据库进行了系统的文献综述，并使用与 BCI 及其应用相关的特定关键词。对选定的研究进行了彻底分析，以确定共同的主题、方法和关键发现。本综述的主要贡献包括概述不同类型的 BCI、它们在医学、娱乐和教育等领域的应用，以及 BCI 技术面临的挑战和局限性。研究结果强调了 BCI 在恢复运动功能、改善各种疾病患者的生活质量以及增强人机互动方面的潜力。此外，本综述还确定了未来的研究方向，包括信号处理改进、探索混合和多模式方法、进行长期现实世界研究、解决道德问题以及优先考虑以用户为中心的设计。对现有文献的全面分析为 BCI 领域的研究人员和从业者提供了宝贵的见解，并为这一快速发展的领域的未来发展奠定了基础。
在基于ECOG的大脑计算机界面的长期临床试验中，运动皮层中误差相关的检测
摘要：错误相关性被认为是BCI的有望作为执行错误校正或预防的一种方式，或标记数据以在线适应BCIS的控制模型。当前最新的BCIS是基于运动模拟的侵入性BCI，因此除了感觉运动皮质外，无法访问神经数据。我们在单个试验级别研究了在观察或运动成像（MI）控制BCI期间，误差的存在和可检测性与四翼型用户对BCI进行了两个离散类别。We show that error correlates can be detected using a broad range of classifiers, namely Support Vector Machine (SVM), logistic regression, N-way Partial Least Squares (NPLS), Multilayer Perceptron (MLP) and Convolutional Neural Network (CNN) with respective mean AUC of the ROC curve of 0.645, 0.662, 0.642, 0.680 and 0.630在观察条件下，在MI-Control条件下，0.623、0.605、0.603、0.626和0.580。我们还建议这些误差相关的时间稳定。这些发现表明，使用基于侵入性运动模拟的BCI进行误差校正或预防，可以在临床试验中使用误差相关性。
用于认知增强的计算机接口
脑机接口 (BCI) 可以实现大脑和外部计算机之间的直接通信，从而可以处理大脑活动并控制外部设备。虽然 BCI 通常用于医疗目的，但它在非医疗用途上也可能大有可为，可以释放人类的神经认知潜力。在本文中，我们讨论了使用 BCI 进行认知增强的前景和挑战，特别关注侵入式增强 BCI (eBCI)。我们讨论了 eBCI 的伦理、法律和科学含义，包括与隐私、自主权、不平等以及认知增强技术对社会的更广泛影响有关的问题。我们得出的结论是，eBCI 的发展所带来的挑战远超实际的利弊，还引发了关于有意识自我的本质以及我们是谁、我们是什么以及应该成为什么的基本问题。
脑机接口中广义运动预测的迁移学习
脑机接口 (BCI) 研究已在众多应用领域取得了重大进展，包括让瘫痪患者控制机械臂 [1]、改善睡眠质量 [2] 和减轻重度抑郁症的影响 [3]。然而，由于两个关键因素，当前最先进的 BCI 通常无法很好地推广到日常使用。首先，当前的 BCI 依赖于根据每个人的训练数据进行微调的模型 [4]；这使得在为每个人收集到大量训练数据之前很难实现 BCI。其次，大多数现有的 BCI 研究局限于实验室，其中运动受限于研究任务，因此不能准确地表示神经信号的多样性。一些研究已经在自然环境中训练了 BCI [5，6]——让受试者自由移动的环境——但必须完成更多的转化工作才能将实验室的进展转化为现实世界。
寻找最佳时间窗口以提高运动想象过程中的分类准确率
近几十年来，脑机接口 (BCI) 已用于新型神经康复技术，在运动恢复方面取得了可喜的成果 (Cervera 等人，2018)。在神经康复中使用 BCI 可以通过运动想象 (MI) 招募和激活运动区域，而无需主动运动。这可能会导致被认为因中风而受损的区域发生神经可塑性变化 (Bai 等人，2020)。当与严肃游戏和虚拟现实 (VR) 相结合时，BCI 可以实现更密集的神经康复 (Putze，2019)，通过即时反馈鼓励患者 (Mubin 等人，2020) 并让他们沉浸在引人入胜的虚拟环境中 (Khan 等人，2020)。神经康复的一个重要挑战是 MI 反馈传递的时机和有效性。反馈传递在 BCI 中起着重要作用，而有效性
超越主电机皮层以改善脑部计算机界面
大脑 - 用于运动恢复的计算机接口（BCIS）通常会从其主电机皮层（M1）中的神经活动中解码用户的意图，并使用此信息来启用外部设备的“心理控制”。在这里，我们认为M1的活动具有太少和太多的信息，无法进行最佳解码：太少了，因为超出其超出其的许多区域都会贡献独特的电动机，并且具有与运动相关的信息，而与运动相关的信息缺乏或以其他方式从M1活动中解析；太多了，在那个电机命令中，与注意力和反馈处理等非运动过程纠缠在一起，从而极大地阻碍了解码。我们认为，通过整合来自多个大脑区域的其他信息来开发BCIS，可以更好地解释用户的意图，从而规避这两个挑战。