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元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
入口式脑机接口设备的兼容安全性讨论
5 上海交通大学生物医学工程学院，上海，200030 【摘要】脑机接口(BCI)设备是进行神经刺激和记录的重要工具，在神经系统疾病的诊断和治疗中有着广阔的应用前景。此外，磁共振成像(MRI)是一种有效且非侵入性的全脑信号捕获技术，可以提供大脑结构和激活模式的详细信息。将BCI设备的神经刺激/记录功能与MRI的非侵入性检测功能相结合对脑功能分析具有重要意义。然而，这种结合对神经接口设备的磁和电性能提出了特定的要求。首先探讨了BCI设备与MRI之间的相互作用，随后对二者结合可能产生的安全风险进行总结和整理，从BCI设备的金属电极、导线等危害的来源入手，分析了存在的问题，并总结了目前的研究对策。最后，简要讨论了BCI磁共振安全性的监管问题，并提出了增强相关BCI设备磁共振兼容性的建议。
基于P300 SSVEP的双人协同脑控机械臂汉字书写系统
ISSN 1004‑9037，代码元SCYCE4数据采集与处理杂志卷。37，编号6，2022年11月，第pp。1401-1411 doi：10。16337/j。1004-9037。2022。06。020ⓒ2022撰写的数据采集与处理杂志
带宽高效脑机接口的神经源编码
神经源编码 (NSC) 是一种利用 (深度) 神经网络的建模能力进行源编码的技术。其目标是将数据转换为低熵空间，然后可以使用经典的熵编码方案对其进行编码。在本文中，我们的目标是研究 NSC 在所谓的神经传感器网络中的使用，即一种由一组无线传感器节点组成的身体传感器网络，这些节点记录不同头皮位置的大脑活动，例如通过脑电图 (EEG) 传感器。所有节点都以无线方式将其数据传输到融合中心，然后由给定的深度神经网络对联合传感器信号进行推理。NSC 参数和推理网络是联合学习的，从而针对给定应用优化了准确性和比特率之间的权衡。我们在模拟 EEG 传感器网络中的运动执行任务上验证了此方法，并将得到的权衡与通过将传输数据直接量化为低位精度获得的权衡进行了比较。我们证明，对于非常低的位深度，NSC 比直接量化产生更有利的权衡，并且在所研究的脑机接口 (BCI) 任务中，可以在准确度损失很小的情况下获得较大的带宽增益。
基于脑电图源信号的疲劳驾驶定向脑网络分析
摘要：疲劳驾驶是导致交通事故的重要因素之一，长期单调的驾驶易导致驾驶员注意力与警觉性下降，表现出疲劳效应。本文提出一种基于脑电图（EEG）源信号的有向脑网络角度揭示驾驶疲劳对大脑信息处理能力影响的方法。基于源分析得到的EEG信号电流源密度（CSD）数据，采用有向传递函数构建疲劳驾驶的有向脑网络。随着驾驶时间的增加，平均聚类系数和平均路径长度逐渐增加，而大部分节律的全局效率逐渐降低，表明深度驾驶疲劳增强了大脑局部信息的整合能力，同时削弱了大脑的整体能力。此外，因果流分析发现，清醒状态和驾驶疲劳状态下的电极分布存在明显差异，主要分布在前部和后部的几个区域，尤其是在θ节律下。研究还发现，在驾驶疲劳状态下，前部区域接收后部区域信息的能力明显变差。这些发现可能为揭示驾驶疲劳的潜在神经机制提供理论基础。
一种面向运动想象EEG 信号处理的高效脑机接口芯片
∗ 基金项目 : 国家自然科学基金 (61072135,81971702), 中央高校基本科研业务费专项 (2042017gf0075,2042019gf00720), 湖北
天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接AI 与人类智慧？
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接 AI 与人类智慧？ “《黑客帝国》在某种意义上描绘了脑机接口的终极目标：向大脑输入一个完整 的虚拟外部环境并与之双向交互。”上海科技大学生物医学工程学院常任轨助理 教授、计算认知与转化神经科学实验室主任李远宁说道。 近日，由天桥脑科学研究院（中国）主办的“从科幻到现实——人类智能如何与 人工智能融合？”主题活动在上海图书馆东馆举行。 活动上，李远宁与知名科幻作家，银河奖、全球华语星云奖金奖得主江波展开了 跨越科幻与科学的对谈，将脑机接口（ Brain Computer Interface ， BCI ）这项从小 说走向现实、不断引爆学界和产业界热点的技术进行了生动演绎，探索脑机接口 与 AI 融合的无限可能，并客观阐释了从令人遐想的突破性个例到广泛应用的距 离。 脑科学是人类所知甚少的“自然科学最后一块疆域”，也是科幻作品经久不衰的 灵感来源。今年以来，天桥脑科学研究院（中国）发力 AI for Brain Science ，鼓励 AI 和脑科学这两个“黑匣子”互相启发、互相破译。 一方面，研究院已组织了六场 AI for Brain Science 学术会议，促进 AI 科学家、神 经科学家、临床医生、产业界专家和高校年轻学生学者同台共话，分享 AI for Brain Science 相关基础研究和健康应用，系列会议大众总观看 52 万人次，参会领域专 家 800 余人；另一方面，研究院也积极组织“ AI 问脑”系列科普会议，邀请 AI 科 学家、脑科学家展开跨界对谈，激发公众对 AI for Brain Science 的兴趣和探索。 点击此处阅读原文