脑机接口研究中采集的神经数据或实验样本反映了受试者的心理状态、生理健康、人格特质、财富信息等,属于隐私数据。采集数据的范围和人员的访问权限应经伦理委员会批准。应制定适当的处理和管理方案,并根据信息安全管理相关法律法规和技术标准,在数据或样本的采集、存储、使用、处理、传输、发布等全过程中对其进行保护。遵守《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规,加强风险监测,防止数据或样本泄露,保障数据安全和受试者的隐私及个人信息安全。
摘要 目标:为严重运动障碍患者开发脑机接口 (cBCI) 理想情况下依赖于最终用户和其他利益相关者(如护理人员和研究人员)之间的密切合作。意识到这些群体之间可能存在的意见分歧对于开发可用的 cBCI 和访问技术 (AT) 至关重要。在本研究中,我们比较了潜在 cBCI 用户、他们的护理人员和 cBCI 研究人员对以下方面的意见:(1) 用户希望用 cBCI 控制哪些应用程序;(2) 用户喜欢使用哪些心理策略来控制 cBCI;(3) 用户希望在临床轨迹的哪个阶段了解 AT 和 cBCI。方法:我们收集了 28 名闭锁综合征患者、29 名护理人员和 28 名 cBCI 研究人员的数据。问卷配有动画视频来解释不同的 cBCI 概念,并评估了这些概念的实用性。结果:三组人对最理想的 cBCI 应用的看法一致,但对心理策略和了解 cBCI 的时间存在分歧。动画视频被认为是向最终用户和其他利益相关者解释 cBCI 和心理策略的清晰且有用的工具。结论:利益相关者之间对于用户喜欢使用哪种心理策略以及他们希望何时了解 cBCI 存在明显分歧。为了推进 cBCI 的开发和临床实施,有必要将研究议程与最终用户和护理人员的需求相结合。
脑机接口( brain-computer interface , BCI )是在大脑与外部设备之间建立直 接交互的通信和控制通道。行业起步最早可追溯至 1924 年,经历了前期 的理论探索期、科学论证期,目前已进入成果落地时期。脑机接口最早在 20 世纪未提出,目的是帮助残疾人重新行走或支配上肢,技术发展至今已 更能应用于正常人的生活和生产。随着脑机接口、人工智能、生物医学工 程、神经工程与康复工程、认知神经科学与心理科学等的发展, BCI 的内 涵和外延在不断丰富。近年来,脑机接口技术在医疗领域不断取得新成果, 尤其在临床康复领域,目前以脑功能评估为目的的脑机交互检测,以解码 交流与设备控制为目的的脑机接口应用,以功能重塑康复为目的的脑机训 练反馈等领域的探索及应用越来越深入。随着技术的应用领域不断拓宽, 未来将逐步应用于游戏娱乐、学习教育、智能家居和军事领域。
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因此,下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号,我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据,该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具,可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具,将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中,这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果,根据质量指标:准确性,ROC_AUC和F1评估了创建算法,软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
许多神经系统条件会破坏大脑与其环境之间的信息流。这些疾病包括大脑或脊髓损伤,肌萎缩性侧面硬化症(ALS),脑干中风,多发性硬化症等。这些疾病和其他退化性疾病会损害控制肌肉或损害肌肉本身的神经途径。严重的病例可能导致自愿控制的丧失,包括眼动和呼吸。因此,受影响的个体可能会完全锁定在自己的身体上,无法以任何方式进行交流。现代医疗技术可以使许多如此瘫痪的人过长寿,这加剧了他们的疾病的个人,社会和经济负担。没有治愈这些疾病的任何选择,还保留了三个用于恢复功能的选项[1,2]。第一种选择是增加剩余输出选项的功能。换句话说,仍处于自愿控制的肌肉可以代替瘫痪的肌肉。这种替代通常在实践中受到限制,但仍然有用。对于特殊的技术,借助适当的技术,严重瘫痪的个体可以使用眼动来控制计算机[3];否则他们可能会使用手动作来产生合成语音[4-9]。第二种选择是通过绕过受损的通用途径来恢复功能。例如,脊髓损伤的患者可以使用高于病变水平的肌肉活动来控制瘫痪的肌肉的电刺激,
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。
图9 脑机接口 BCI(脑机接口)技术的局限性可能源于其对当前神经科学和工程能力的依赖,这限制了其应用范围和效率。例如,现有BCI系统的用户满意度相对较低,可能导致受试者或用户视觉疲劳或认知紧张。某些BCI系统需要受试者或用户进行大量的学习和调整期,而解码准确性、稳定性和响应时间不足等问题可能会限制其整体有效性或易用性[15]。B. 脊髓刺激(SCS) 这是一种在脊髓中植入电极的过程。电极发出的电脉冲可以阻断疼痛信号或刺激肌肉。SCS 已用于帮助脊髓损伤患者恢复部分运动和感觉 [16] [17]。
摘要:随着人工智能和通信技术的进步,神经科学领域的发展每天都在给我们带来惊喜,我们现在已经更接近自 20 世纪以来一直追求的目标:将大脑机器本身变成一台计算机。因此,从帕金森症到多发性硬化症等多种疾病的治疗将可能成为可能,并且交流的物理界限也可能被消除。脑机接口技术在带来潜在好处的同时,也带来了需要从法律角度探讨的风险。本文通过重新审视随着脑机接口技术的发展而开始成为法律概念的神经数据(脑机接口过程中获得的数据)方面的隐私,提出了在“直接、连续、流畅和不可阻挡”的数据流时代有关脑机接口数据的各种问题。本研究的主要目的是主张从脑机接口技术的发展阶段开始制定尊重人类自主权和隐私的法律框架,该技术将得到新通信技术的支持,其应用领域将不断扩大,旨在为在脑机接口和隐私权交叉领域进行法律研究提供基础资源。