文|中國(guó)信通院
編輯|智東西內(nèi)參
腦科學(xué)問(wèn)題是人類社會(huì)面臨的基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題之一，是人類理解自然和理解人類本身的待深入探索領(lǐng)域，而腦機(jī)接口是有效探索手段之一。在國(guó)家戰(zhàn)略的積極推動(dòng)下，在科技創(chuàng)新不斷更迭促進(jìn)下，在人民大眾期待關(guān)注下，腦機(jī)接口技術(shù)將發(fā)揮重要作用。
本期的智能內(nèi)參，我們推薦中國(guó)信通院的報(bào)告《腦機(jī)接口總體愿景與關(guān)鍵技術(shù)研究報(bào)告》，勾畫(huà)腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)發(fā)展的藍(lán)圖和愿景期望。
01.腦機(jī)接口：終極交互手段
大腦是我們思想、情感、感知、行動(dòng)和記憶的源泉，大腦的復(fù)雜性賦予我們?nèi)祟愔腔?，同時(shí)使我們每個(gè)人都獨(dú)一無(wú)二。近年來(lái)，研究大腦認(rèn)知的神經(jīng)科學(xué)已經(jīng)在分子細(xì)胞、關(guān)鍵元器件、軟硬件開(kāi)發(fā)、應(yīng)用系統(tǒng)、儀器儀表等多方面取得進(jìn)展和突破，使得腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)的商業(yè)應(yīng)用逐漸成為可能。
腦機(jī)接口是指在有機(jī)生命形式的腦與具有處理或計(jì)算能力的設(shè)備之間，創(chuàng)建用于信息交換的連接通路，實(shí)現(xiàn)信息交換及控制。
腦機(jī)接口已成全球科技前沿?zé)狳c(diǎn)，在面向未來(lái)的科技創(chuàng)新發(fā)展中占有重要地位。世界主要國(guó)家和地區(qū)都在加快腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)布局，積極開(kāi)展相關(guān)技術(shù)研發(fā)。腦機(jī)接口技術(shù)也將帶動(dòng)和引發(fā)其他技術(shù)的未來(lái)發(fā)展。
腦機(jī)接口技術(shù)是人與機(jī)器、人與人工智能交互的終極手段，也是連接數(shù)字虛擬世界和現(xiàn)實(shí)物理世界的核心基礎(chǔ)支撐技術(shù)之一，同時(shí)其與量子計(jì)算、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等信息通信（ICT）技術(shù)的結(jié)合將成為各領(lǐng)域新的重要研究方向。可以確定地說(shuō)，受益于技術(shù)的不斷革新與突破，腦機(jī)接口將會(huì)顯著提升人類生活質(zhì)量。
腦科學(xué)問(wèn)題是人類社會(huì)面臨的基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題之一，是人類理解自然和人類本身的“終極疆域”，而腦機(jī)接口是破解該“終極疆域”的有效手段之一。在國(guó)家戰(zhàn)略的積極推動(dòng)下，在科技創(chuàng)新不斷更迭促進(jìn)下，在人民大眾期待關(guān)注下，腦機(jī)接口技術(shù)將發(fā)揮重要作用。腦機(jī)接口技術(shù)涉及腦科學(xué)、人工智能技術(shù)、信息通信技術(shù)、電子信息技術(shù)和材料學(xué)。
未來(lái)的腦機(jī)接口技術(shù)，應(yīng)實(shí)現(xiàn)“腦智芯連，思行無(wú)礙”這一行業(yè)發(fā)展總體愿景。其中，“腦”寓意為大腦和思維意圖，“智”寓意為人工智能和類腦智能，“芯”寓意為以芯片為代表的外部設(shè)備，“連”有通訊、接口、協(xié)同三重含義。通過(guò)“腦智芯連”的科學(xué)融合，實(shí)現(xiàn)“思行無(wú)礙”的目標(biāo)，即期待大腦及人類智能和外部設(shè)備相互連接后，人類的思想和行為控制之間，不再有疾病和空間的障礙；人類的能力得到顯著增強(qiáng)，不再承受神經(jīng)疾病帶來(lái)的痛苦。
為促進(jìn)“腦智芯連，思行無(wú)礙”這一愿景目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，報(bào)告提出腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)滿足“準(zhǔn)確、高效、穩(wěn)定、易用和安全”五大需求。腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)具有準(zhǔn)確的大腦意圖解碼算法；高效的信息解碼效率，快速地反饋?lái)憫?yīng)和執(zhí)行任務(wù)；穩(wěn)定的設(shè)備性能與抗干擾能力；易用、輕便、舒適的使用體驗(yàn)；安全的植入、采集和信息傳送保障。
▲腦機(jī)接口系統(tǒng)的五大需求支撐愿景實(shí)現(xiàn)
腦機(jī)接口應(yīng)從性能指標(biāo)與可用性指標(biāo)兩個(gè)方面有效衡量腦機(jī)接口系統(tǒng)是否滿足五大需求。性能指標(biāo)主要體現(xiàn)在響應(yīng)時(shí)間、識(shí)別正確率、可輸出指令數(shù)量和菲茨吞吐量四個(gè)易量化指標(biāo)；可用性指標(biāo)主要體現(xiàn)在易用性、長(zhǎng)效性、魯棒性、安全性和互操作性五個(gè)指標(biāo)。這些指標(biāo)在不同技術(shù)路線下、不同應(yīng)用場(chǎng)景下的需求各有差異，但基本涵蓋了腦機(jī)接口技術(shù)和系統(tǒng)各方面要求。經(jīng)過(guò)分析和產(chǎn)業(yè)調(diào)研，報(bào)告也給出了為促進(jìn)愿景目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的各指標(biāo)的建議值，從而為業(yè)界的技術(shù)創(chuàng)新和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)提供一定的參考。
▲腦機(jī)接口系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo)
腦機(jī)接口總體愿景的實(shí)現(xiàn)也離不開(kāi)核心關(guān)鍵技術(shù)的支撐。關(guān)鍵技術(shù)包括采集技術(shù)、刺激技術(shù)、范式編碼技術(shù)和解碼算法技術(shù)。關(guān)鍵技術(shù)面向不同場(chǎng)景衍生出不同應(yīng)用。本報(bào)告就當(dāng)前主流應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行歸納并分為三類，分別是腦狀態(tài)檢測(cè)、神經(jīng)調(diào)控和對(duì)外交互技術(shù)等。
02、五大需求，九個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)
1、腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)滿足的需求
準(zhǔn)確：在腦疾病診斷、行為輔助決策、外設(shè)交互控制等應(yīng)用場(chǎng)景下，共性需求是系統(tǒng)能穩(wěn)定做出識(shí)別正確率較高的判斷，即系統(tǒng)虛警概率低，識(shí)別精確，這樣外部計(jì)算設(shè)備才能對(duì)大腦的需求正確反饋。識(shí)別正確率是系統(tǒng)核心需求之一。
高效：腦機(jī)接口技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和應(yīng)用一個(gè)重要前提就是高效，最好能夠達(dá)到和肢體響應(yīng)一樣甚至更快的效率，實(shí)現(xiàn)人機(jī)快速響應(yīng)。指令交互、打字、控制機(jī)械外骨骼等應(yīng)用場(chǎng)景下如出現(xiàn)秒級(jí)延誤則給用戶體驗(yàn)帶來(lái)較為負(fù)面的影響。這要求系統(tǒng)快速解碼識(shí)別大腦意圖并做出反饋，響應(yīng)時(shí)間是衡量快速響應(yīng)的核心關(guān)鍵指標(biāo)。系統(tǒng)快速響應(yīng)性能，需要范式編碼、算法解碼和系統(tǒng)通信技術(shù)相互配合。在實(shí)際應(yīng)用落地過(guò)程中，也應(yīng)兼顧“快”、“準(zhǔn)”、“穩(wěn)”等方面協(xié)同發(fā)展。
穩(wěn)定：腦機(jī)接口本質(zhì)上是一套通信系統(tǒng)，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下，都需要考慮系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)的穩(wěn)定和抗干擾能力，即系統(tǒng)的長(zhǎng)效性和魯棒性。長(zhǎng)效性是指系統(tǒng)需要保持長(zhǎng)期性能穩(wěn)定。系統(tǒng)能在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)各項(xiàng)性能指標(biāo)不出現(xiàn)較大波動(dòng)。魯棒性是指系統(tǒng)在一定的外部干擾情況下，依然能夠保持穩(wěn)定的工作性能指標(biāo)。在植入式腦機(jī)接口應(yīng)用場(chǎng)景中，由于電極易于失效，系統(tǒng)更側(cè)重長(zhǎng)效性指標(biāo)；而在非植入式場(chǎng)景，由于信號(hào)易受干擾，更加側(cè)重系統(tǒng)魯棒性。
易用：易用包含“輕便”與“便捷”兩個(gè)含義?！拜p便”在非植入情形下指腦機(jī)接口系統(tǒng)輕巧便于攜帶，在植入情形下指植入物尺寸小、重量輕。沉重的腦機(jī)接口系統(tǒng)一方面可能導(dǎo)致用戶接觸時(shí)造成身體壓迫，產(chǎn)生不適感，不利于長(zhǎng)期使用。另一方面不利于外出攜帶，難以采集大范圍的腦信號(hào)，從而難以實(shí)現(xiàn)更廣泛的場(chǎng)景應(yīng)用。
“便捷”是指腦機(jī)接口系統(tǒng)具有操作便捷性。一方面需要降低使用者的操作復(fù)雜性，避免復(fù)雜的調(diào)試和維護(hù)等工作。尤其是在消費(fèi)場(chǎng)景下，有必要盡量縮短設(shè)備部署時(shí)間、人機(jī)適應(yīng)時(shí)間，實(shí)現(xiàn)快速交互。這就需要盡量減少和壓縮模型訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)，調(diào)試時(shí)長(zhǎng)，從而提升用戶對(duì)產(chǎn)品的接受度。另一方面普及無(wú)線信號(hào)傳輸，擺脫有線束縛，使用起來(lái)更加方便。此外，可考慮與智能外設(shè)，如智能耳機(jī)等終端設(shè)備進(jìn)行系統(tǒng)化設(shè)計(jì)，提升使用的舒適性、便攜性。
安全：腦機(jī)接口系統(tǒng)作為一種人機(jī)交互系統(tǒng)，在安全方面要考慮的因素包括：系統(tǒng)需要在軟件和硬件方面，能有效防御外部惡意攻擊，避免數(shù)據(jù)被竊或惡意篡改，系統(tǒng)需要內(nèi)置一定的安全自檢機(jī)制；在機(jī)制和制度保障方面，需要有合法合規(guī)的信息與科技倫理制度、法規(guī)、倡議、指南和標(biāo)準(zhǔn)，確保神經(jīng)隱私與神經(jīng)權(quán)利不受侵犯，保障系統(tǒng)用戶的人身健康安全。
對(duì)植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，在電極材料選擇上要考慮散熱性能、要確保植入后人體安全，需要對(duì)植入物的質(zhì)量、形狀、功耗和應(yīng)用場(chǎng)合進(jìn)行限定，以避免損害生物組織。對(duì)于非植入式腦機(jī)接口技術(shù)來(lái)說(shuō)，不當(dāng)?shù)氖褂梅椒赡艽嬖跐撛诘娜松戆踩[患，需要對(duì)腦機(jī)接口系統(tǒng)的使用安全性做嚴(yán)格要求。
2、腦機(jī)接口系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo)
目前腦機(jī)接口技術(shù)正從“學(xué)術(shù)科學(xué)探索”走向“應(yīng)用轉(zhuǎn)化落地”。為推進(jìn)產(chǎn)業(yè)落地工作的開(kāi)展，本報(bào)告從性能和可用性兩方面提出滿足五大需求的腦機(jī)接口系統(tǒng)關(guān)鍵指標(biāo)。性能指標(biāo)包括響應(yīng)時(shí)間、識(shí)別正確率、可輸出指令數(shù)量和菲茨吞吐量，可用性指標(biāo)包括易用性、長(zhǎng)效性、魯棒性、安全性和互操作性。易用性指標(biāo)進(jìn)一步通過(guò)準(zhǔn)備時(shí)長(zhǎng)、輕便性和舒適性體現(xiàn)。
目前腦機(jī)接口技術(shù)正從“學(xué)術(shù)科學(xué)探索”走向“應(yīng)用轉(zhuǎn)化落地”。為推進(jìn)產(chǎn)業(yè)落地工作的開(kāi)展，本報(bào)告從性能和可用性兩方面提出滿足五大需求的腦機(jī)接口系統(tǒng)關(guān)鍵指標(biāo)。性能指標(biāo)包括響應(yīng)時(shí)間、識(shí)別正確率、可輸出指令數(shù)量和菲茨吞吐量，可用性指標(biāo)包括易用性、長(zhǎng)效性、魯棒性、安全性和互操作性。易用性指標(biāo)進(jìn)一步通過(guò)準(zhǔn)備時(shí)長(zhǎng)、輕便性和舒適性體現(xiàn)。
▲腦機(jī)接口系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo)
性能指標(biāo)：在腦機(jī)接口研究中，往往以信息傳輸速率（Information transfer rate,ITR）作指標(biāo)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的性能。ITR 的大小與系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間、識(shí)別正確率與可輸出指令數(shù)量相關(guān)，是一項(xiàng)綜合反映腦機(jī)接口系統(tǒng)多方面性能的指標(biāo)。但僅以 ITR 作為性能指標(biāo)，很多時(shí)候無(wú)法體現(xiàn)響應(yīng)時(shí)間、識(shí)別正確率與可輸出指令數(shù)量分項(xiàng)指標(biāo)各自的重要性，甚至可能導(dǎo)致某項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)被忽視。因此本報(bào)告在分析系統(tǒng)性能指標(biāo)時(shí)，從響應(yīng)時(shí)間、識(shí)別正確率、可輸出指令數(shù)量和菲茨吞吐量四個(gè)方面，綜合評(píng)估描述腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)具備的性能。
響應(yīng)時(shí)間是指腦機(jī)接口系統(tǒng)對(duì)使用者單次腦意圖響應(yīng)所需的時(shí)長(zhǎng)，具體包括單次響應(yīng)所需的信號(hào)采集時(shí)長(zhǎng)、腦信息解碼時(shí)長(zhǎng)（又稱計(jì)算時(shí)長(zhǎng)）和系統(tǒng)通信時(shí)長(zhǎng)三部分。其中，所需的信號(hào)采集時(shí)長(zhǎng)指腦機(jī)接口系統(tǒng)采集解碼用生理信號(hào)所需要的時(shí)長(zhǎng)。腦信息解碼時(shí)長(zhǎng)是指系統(tǒng)對(duì)所采信號(hào)進(jìn)行解碼以理解用戶意圖所需的時(shí)長(zhǎng)。系統(tǒng)通信時(shí)長(zhǎng)是數(shù)據(jù)包在系統(tǒng)各模塊間傳遞的時(shí)延。響應(yīng)時(shí)間可以有效反映腦機(jī)接口系統(tǒng)的通信效率，也是反映人機(jī)交互順暢與否的核心關(guān)鍵指標(biāo)。在不同范式、應(yīng)用場(chǎng)景下，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間差異較大。對(duì)于頭皮腦電（Electroencephalograph,EEG）、皮層腦電圖（Electrocorticogram，ECoG）
等實(shí)時(shí)性較高的電信號(hào)采集系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，比較理想的響應(yīng)時(shí)間是：在腦狀態(tài)檢測(cè)場(chǎng)景下建議不大于 10 秒，在神經(jīng)調(diào)控場(chǎng)景和對(duì)外交互場(chǎng)景下建議不大于 1 秒。對(duì)于以功能近紅外光譜（Functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）為代表的信號(hào)采集系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，由于血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)變化較觸發(fā)事件具有滯后性，因此此類系統(tǒng)的交互響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)。
識(shí)別正確率是指腦機(jī)接口系統(tǒng)為識(shí)別人腦意圖進(jìn)行解碼的正確率，該指標(biāo)是衡量系統(tǒng)性能的核心指標(biāo)。在腦機(jī)打字、腦控機(jī)器人等特定場(chǎng)景下，識(shí)別正確率經(jīng)常用任務(wù)成功率表示。任務(wù)成功率是指成功完成控制任務(wù)的次數(shù)和控制任務(wù)執(zhí)行總次數(shù)之間的比值。比較理想的識(shí)別正確率在腦狀態(tài)檢測(cè)場(chǎng)景下不應(yīng)小于 85%，在神經(jīng)調(diào)控場(chǎng)景下不應(yīng)小于 95%，在對(duì)外交互場(chǎng)景下不應(yīng)小于 95%。對(duì)腦機(jī)接口離線數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)參時(shí)，往往因?yàn)闃颖玖枯^小而容易造成模型的過(guò)擬合。為驗(yàn)證腦機(jī)接口系統(tǒng)的泛化性，本報(bào)告中的識(shí)別正確率建議由實(shí)時(shí)在線驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)所得。
可輸出指令數(shù)量即腦機(jī)接口系統(tǒng)可以解碼的腦意圖種類，該指標(biāo)可反映系統(tǒng)的交互能力?？奢敵龅闹噶顢?shù)越多反映系統(tǒng)可解碼的大腦意識(shí)越豐富、可執(zhí)行任務(wù)的行為越豐富。因此在睡眠檢測(cè)、情緒識(shí)別、腦機(jī)打字等場(chǎng)景下，可輸出指令數(shù)量對(duì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)性能具有較高參考價(jià)值。從理想值看，睡眠檢測(cè)場(chǎng)景下建議檢出睡眠種類不應(yīng)小于 5 種，情緒識(shí)別場(chǎng)景下建議檢出情緒種類不應(yīng)小于 4 種，在腦機(jī)打字場(chǎng)景下建議輸出字符種類不應(yīng)低于 40 種。在機(jī)器人、機(jī)械臂、無(wú)人機(jī)等復(fù)雜外部設(shè)備控制中，自由度不應(yīng)小于 6 種?？奢敵鲋噶顢?shù)量和實(shí)際使用需求有關(guān)，需根據(jù)具體場(chǎng)景需求確定最佳范圍。
控制能力是指腦機(jī)接口系統(tǒng)將大腦神經(jīng)活動(dòng)轉(zhuǎn)化為外設(shè)在實(shí)際場(chǎng)景中完成復(fù)雜控制操作的能力，腦機(jī)接口系統(tǒng)的控制能力和工作效率可用菲茨吞吐量1（Fitts Throughput）指標(biāo)衡量。腦機(jī)接口系統(tǒng)的菲茨吞吐量定義為：難度系數(shù)與移動(dòng)到目標(biāo)位置所需時(shí)間的比值，其中，難度系數(shù)是交互移動(dòng)距離和目標(biāo)尺寸兩者比值取對(duì)數(shù)。
菲茨吞吐量來(lái)源于菲茨定律（Fitts Law），這是主要用于人機(jī)交互和人體工程學(xué)的人體運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)模型，用難度系數(shù)和吞吐量來(lái)分別衡量任務(wù)難度和控制效果。在腦機(jī)接口研究中也多采用菲茨吞吐量作為系統(tǒng)控制效果的衡量指標(biāo)。
以腦控虛擬鼠標(biāo)移動(dòng)為例，虛擬鼠標(biāo)從起始物體 A 移動(dòng)到目標(biāo)物體 B 的難度系數(shù)由 AB 之間的距離以及目標(biāo)物體 B 的尺寸決定，AB 間距離越大，目標(biāo)物體 B 的尺寸越小，難度系數(shù)越大。不同難度系數(shù)下虛擬鼠標(biāo)到達(dá)目標(biāo)的所需時(shí)間不同，菲茨吞吐量是同時(shí)考慮運(yùn)動(dòng)速度和控制準(zhǔn)確度的綜合指標(biāo)，數(shù)值越高體現(xiàn)腦機(jī)接口系統(tǒng)的控制效果越好。通常菲茨吞吐量達(dá)到 0.7 bits/s 可實(shí)現(xiàn)較為流暢的控制效果，1 bits/s 是更為理想的指標(biāo)。
可用性指標(biāo)：可用性也是腦機(jī)接口系統(tǒng)走向產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵，是除了性能指標(biāo)之外的另一系統(tǒng)評(píng)價(jià)維度。系統(tǒng)可用性的衡量指標(biāo)包括：易用性、長(zhǎng)效性、魯棒性、安全性和互操作性。
易用性又可通過(guò)腦機(jī)接口系統(tǒng)的使用準(zhǔn)備時(shí)長(zhǎng)、輕便性和舒適性三個(gè)指標(biāo)反映。準(zhǔn)備時(shí)長(zhǎng)是指人員在腦機(jī)接口系統(tǒng)使用之前所需的準(zhǔn)備時(shí)長(zhǎng)和人機(jī)協(xié)同訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)之和。準(zhǔn)備時(shí)長(zhǎng)具體包括調(diào)試準(zhǔn)備時(shí)間、阻抗調(diào)整時(shí)間等。人機(jī)協(xié)同訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)與系統(tǒng)使用者對(duì)系統(tǒng)的使用熟練度以及解碼算法是否需要現(xiàn)場(chǎng)采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)相關(guān)。
此外，部分腦機(jī)接口系統(tǒng)需要針對(duì)不同使用者定制不同的解碼算法參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致人機(jī)協(xié)同訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，從而使系統(tǒng)的易用性降低。非植入腦機(jī)接口系統(tǒng)比較理想的準(zhǔn)備時(shí)長(zhǎng)建議不大于 3 分鐘。植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)由于需要比較繁瑣的植入過(guò)程，因此準(zhǔn)備時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)，需要盡量?jī)?yōu)化植入手段，提高系統(tǒng)易用性。
輕便性是指腦機(jī)接口系統(tǒng)的輕質(zhì)與便攜。輕質(zhì)是指對(duì)使用者而言符合人體工學(xué)，且不造成明顯傷害和負(fù)擔(dān)。通常以重量指標(biāo)衡量輕便性，為確保人體頸椎以上部分不受傷害。比較理想的頭戴式腦機(jī)接口系統(tǒng)（含外設(shè)）重量不應(yīng)大于 500 克，不超過(guò) 200 克將是更為理想的目標(biāo)。便攜是指易用使用和攜帶，信號(hào)傳輸方式是衡量便攜的重要指標(biāo)之一。比較理想的便攜方式是擺脫有線連接，以藍(lán)牙、Wi-Fi、超寬帶或其他先進(jìn)的無(wú)線通信方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。
舒適性同樣是易用性的重要指標(biāo)，體現(xiàn)在范式設(shè)計(jì)、外形設(shè)計(jì)、材料選取等方面。當(dāng)前業(yè)內(nèi)廣泛使用的范式多源自二十世紀(jì)九十年代，歷經(jīng)三十余年發(fā)展，范式雖然奠定了實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)，但其交互方式普遍存在不符合人類自然行為的問(wèn)題，由此導(dǎo)致面向消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品時(shí)用戶接受度和配合度較低，即便是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用也比較受限。因此舒適性以可定量定性的體驗(yàn)感、滿意度等作為主要衡量指標(biāo)，特別是對(duì)腦機(jī)接口消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品的落地具有重要意義。
長(zhǎng)效性指系統(tǒng)可穩(wěn)定持續(xù)使用的時(shí)間，是用來(lái)衡量系統(tǒng)穩(wěn)定性的重要考量。在非植入場(chǎng)景下，長(zhǎng)效性體現(xiàn)在系統(tǒng)續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)。例如娛樂(lè)游戲時(shí)系統(tǒng)不會(huì)因用戶出汗等干擾導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。在植入場(chǎng)景下，長(zhǎng)效性體現(xiàn)在系統(tǒng)不會(huì)受生物組織分泌物和免疫系統(tǒng)干擾導(dǎo)致性能下降，電池續(xù)航需要能夠保證 8 小時(shí)以上的持續(xù)腦電信號(hào)傳輸與分析。因此建議比較理想的非植入場(chǎng)景下，單次的穩(wěn)定可用時(shí)長(zhǎng)不小于3 小時(shí)；植入場(chǎng)景下，有些國(guó)家規(guī)定穩(wěn)定可用時(shí)長(zhǎng)不應(yīng)小于 1 年，常規(guī)情況下，醫(yī)療器械的理想植入時(shí)間是 10 年以上。
魯棒性指標(biāo)用來(lái)衡量腦機(jī)接口系統(tǒng)對(duì)抗外部擾動(dòng)變化的能力。腦機(jī)接口系統(tǒng)需要在各類外部干擾環(huán)境下使用。正常環(huán)境本身就存在大量干擾信號(hào)，此外還包括強(qiáng)磁環(huán)境、超聲波診斷治療環(huán)境、放射治療環(huán)境等。這就要求腦機(jī)接口系統(tǒng)在所處的環(huán)境中，能夠有效屏蔽大部分外界干擾，保證交互響應(yīng)時(shí)間、識(shí)別正確率等性能指標(biāo)維持在一個(gè)較高的水平。此外，在使用過(guò)程中，腦狀態(tài)也不是一成不變的，因此魯棒性還體現(xiàn)在具有一定的自適應(yīng)能力，可隨用戶狀態(tài)變化而自適應(yīng)調(diào)整，確保系統(tǒng)性能指標(biāo)在較小的范圍內(nèi)波動(dòng)。
安全性是腦機(jī)接口系統(tǒng)可用性的重要指標(biāo)。一是要保障腦機(jī)接口系統(tǒng)整體安全和數(shù)據(jù)安全。硬件和軟件具備基礎(chǔ)的安全防范能力和手段，防護(hù)手段到位，確保能夠有效抵御外部攻擊，避免系統(tǒng)被篡改而做出錯(cuò)誤指令。同時(shí)要確保使用者的信息不外泄，尤其是需要聯(lián)網(wǎng)使用的設(shè)備，例如解碼算法、腦電數(shù)據(jù)上云的系統(tǒng)需要確保信息安全；二是要確保人身健康安全。需要在符合常規(guī)安全要求基礎(chǔ)之上，做出更適合腦機(jī)接口系統(tǒng)的安全專用要求。三是要符合科技倫理安全。需要制定完備的科技倫理制度，確保隱私信息不外泄、風(fēng)險(xiǎn)可控、尊重生命權(quán)利、增進(jìn)人類福祉、保障公平公正。
互操作性是腦機(jī)接口系統(tǒng)應(yīng)用落地和廣泛發(fā)展的重要指標(biāo)，體現(xiàn)了腦機(jī)接口系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)訪問(wèn)、雙向連接和交互控制的能力?；ゲ僮餍砸环矫骟w現(xiàn)在同類型系統(tǒng)之間保持框架一致和接口一致，另一方面體現(xiàn)在腦機(jī)接口系統(tǒng)能在電腦、手機(jī)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）設(shè)備、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）設(shè)備等其他智能終端上互通互用和即插即用。系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)此方面的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)要求，開(kāi)發(fā)相關(guān)接口和可互通的系統(tǒng)平臺(tái)。互操作性能力指標(biāo)可以通過(guò)系統(tǒng)符合互操作標(biāo)準(zhǔn)的程度來(lái)衡量。
03.四大基礎(chǔ)技術(shù)，腦機(jī)接口蓬勃發(fā)展
腦機(jī)接口作為新興技術(shù)，為大腦與外部直接交互提供了新的解決思路，在新一輪的技術(shù)升級(jí)中被給予厚望。腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)落地有賴于關(guān)鍵技術(shù)的突破和革新。目前全球在腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)研究方面發(fā)展蓬勃，但依然存在亟需解決的若干問(wèn)題。對(duì)此，業(yè)界也正在嘗試多種手段予以突破。
腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)包括采集技術(shù)、刺激技術(shù)、范式編碼技術(shù)、解碼算法技術(shù)、外設(shè)技術(shù)和系統(tǒng)化技術(shù)。其中，采集技術(shù)研發(fā)重點(diǎn)包括采集端和信號(hào)處理端。采集端常規(guī)技術(shù)手段包括電采集、磁采集、近紅外采集等手段，其中電采集為主流研發(fā)方向，磁和近紅外等采集技術(shù)因?yàn)槌杀竞图夹g(shù)成熟度等制約，距離應(yīng)用落地相對(duì)更遠(yuǎn)。
信號(hào)處理端涉及模擬芯片和數(shù)字芯片。由于當(dāng)前腦機(jī)接口系統(tǒng)所用的數(shù)字芯片多為行業(yè)通用芯片，所以重點(diǎn)介紹模擬芯片的發(fā)展。刺激技術(shù)重點(diǎn)介紹腦深部電極刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）閉環(huán)控制的進(jìn)展，以及腦機(jī)接口技術(shù)在助盲領(lǐng)域的最新進(jìn)展。范式編碼和解碼算法技術(shù)介紹了當(dāng)前主流研究進(jìn)展。由于外控技術(shù)和系統(tǒng)化技術(shù)的創(chuàng)新多在于工程集成，因此不在此介紹。
腦機(jī)接口技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景按照信息流向分為腦狀態(tài)檢測(cè)、神經(jīng)調(diào)控和對(duì)外交互三類。從信息流向來(lái)看，腦狀態(tài)檢測(cè)是信息從大腦流向外部和外設(shè)，神經(jīng)調(diào)控則是信息從外部和外設(shè)流向大腦，而對(duì)外交互則是信息的雙向流動(dòng)，因此重點(diǎn)圍繞信息的利用、交互和反饋來(lái)介紹腦機(jī)接口系統(tǒng)在不同場(chǎng)景下的典型應(yīng)用以及系統(tǒng)在各方面性能上的需求。
▲腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)
1、采集技術(shù)
植入式電極：植入式微電極是腦機(jī)交互的關(guān)鍵基礎(chǔ)，被廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)神經(jīng)科學(xué)、腦疾病的診斷治療以及腦機(jī)交互通信等領(lǐng)域。植入式微電極通過(guò)將以離子為載體的神經(jīng)電信號(hào)轉(zhuǎn)換為以電子為載體的電流或電壓信號(hào)，從而獲取大腦神經(jīng)電活動(dòng)信息。
植入到大腦中的微電極可以高空間分辨率和時(shí)間分辨率方式，精確記錄電極附近單個(gè)神經(jīng)元的動(dòng)作電位，從而實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)大腦活動(dòng)。傳統(tǒng)的植入式微電極由金屬和硅等硬質(zhì)材料制備而成，形成了以密西根電極和猶他電極為主的硬質(zhì)電極。隨著微納加工技術(shù)和電極材料不斷發(fā)展，微電極趨向于柔性、小型化、高通量和集成化發(fā)展，形成了以微絲電極、硅基電極和柔性電極為主的多元化發(fā)展局面。
高性能柔性微電極對(duì)長(zhǎng)期穩(wěn)定慢性記錄具有重要意義。硬質(zhì)微電極和腦組織之間存在機(jī)械失配問(wèn)題，會(huì)對(duì)生物體的正?；顒?dòng)造成繼發(fā)性腦損傷，不適用于長(zhǎng)時(shí)間的慢性實(shí)驗(yàn)。具有高生物相容性的柔性微電極器件有利于緩解免疫反應(yīng)，提高信號(hào)質(zhì)量，對(duì)實(shí)現(xiàn)大腦活動(dòng)長(zhǎng)期穩(wěn)定的慢性記錄具有重要意義。利用低楊氏模量生物材料和高性能界面材料制備柔性電極成為該領(lǐng)域的熱點(diǎn)。
高通量微電極將為拓展全腦神經(jīng)科學(xué)研究奠定重要基礎(chǔ)。為了獲取更豐富的神經(jīng)元?jiǎng)討B(tài)，神經(jīng)微電極被要求同時(shí)記錄盡可能多的單個(gè)神經(jīng)元的電活動(dòng)。現(xiàn)有植入式微電極通量遠(yuǎn)小于大腦神經(jīng)元數(shù)目，發(fā)展新型高通量微電極，實(shí)現(xiàn)批量化的高時(shí)空分辨率腦電信號(hào)采集，對(duì)于追蹤神經(jīng)環(huán)路活動(dòng)以及解析全腦尺度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能等基礎(chǔ)神經(jīng)科學(xué)研究至關(guān)重要。
多功能微電極有力促進(jìn)多種激勵(lì)方式綜合調(diào)控。通過(guò)集成電刺激、藥物注射和光刺激等功能，植入式微電極在讀取生物體大腦活動(dòng)信息的同時(shí)，還能調(diào)控生物體生命活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)生物體和外部設(shè)備的雙向通信。研究多功能的神經(jīng)微電極器件，搭建閉環(huán)系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)癲癇等腦疾病的診治和神經(jīng)功能恢復(fù)等應(yīng)用。
非植入式電極應(yīng)用場(chǎng)景廣泛。非植入式電極不需要進(jìn)行手術(shù)植入，直接放置于頭皮上即可進(jìn)行腦電信號(hào)采集，因此也稱為無(wú)創(chuàng)電極，其安全無(wú)創(chuàng)特性更易被使用者接受，因此在非臨床腦疾病診療、消費(fèi)級(jí)腦科學(xué)應(yīng)用等場(chǎng)景中得到了廣泛的應(yīng)用。
改進(jìn)的干電極是電極產(chǎn)業(yè)落地的主流選項(xiàng)。隨著基于頭皮腦電的腦機(jī)接口系統(tǒng)在便攜性、快速應(yīng)用及舒適度等方面的應(yīng)用需求增長(zhǎng)，電極的改進(jìn)成為亟需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。傳統(tǒng)的濕電極盡管信號(hào)質(zhì)量好，但其專業(yè)的操作需求，耗時(shí)長(zhǎng)，用后清洗等固有缺點(diǎn)無(wú)法規(guī)避。因此無(wú)膏的干電極技術(shù)逐漸發(fā)展起來(lái)以適應(yīng)新的應(yīng)用場(chǎng)景和需求?；诮饘俨牧匣?qū)щ娋酆衔锊牧系亩嗄_柱式/爪式干電極、基于導(dǎo)電纖維的刷毛式干電極、基于微機(jī)械加工工藝的微針電極及電容式電極等，在提高使用便捷性的同時(shí)，也通過(guò)材料改進(jìn)和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化不斷地降低電極與皮膚的接觸阻抗，提高使用舒適度和應(yīng)用性。
凝膠半干電極具有潛在的廣闊應(yīng)用前景。干電極實(shí)現(xiàn)了腦機(jī)接口系統(tǒng)的便捷應(yīng)用，但其與頭皮的電連接僅靠微量的汗液，接觸阻抗較高，且強(qiáng)烈依賴于壓力，因此舒適度和信號(hào)質(zhì)量及穩(wěn)定性成為該項(xiàng)技術(shù)需要突破的技術(shù)難題。半干電極利用材料或結(jié)構(gòu)特性，釋放少量導(dǎo)電液到頭皮，以降低電極與頭皮的界面阻抗?；诓牧象w系的凝膠半干電極物理化學(xué)特性可調(diào)，通過(guò)材料組分配比的優(yōu)化可兼顧電化學(xué)特性和機(jī)械特性，從而得到使用舒適度較好且信號(hào)質(zhì)量可與濕電極匹敵的性能，是一種極具應(yīng)用前景的電極技術(shù)。
隨著集成電路技術(shù)的快速發(fā)展以及電路與神經(jīng)科學(xué)融合研究的持續(xù)探索，腦信號(hào)采集技術(shù)朝著微型化、輕量化、高通量、分布式采集的方向不斷前進(jìn)。針對(duì)腦機(jī)接口的應(yīng)用、算法、硬件以及范式的研究?jī)?nèi)容也逐漸豐富，植入式與非植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)通過(guò)電極與采集硬件對(duì)腦信號(hào)進(jìn)行采集、處理和解碼，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)腦科學(xué)基礎(chǔ)理論、腦疾病以及腦控外設(shè)的探索與研究。腦信號(hào)采集芯片是將腦信號(hào)直接轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)的核心硬件，也是腦信號(hào)讀取與解碼，腦部疾病診斷與調(diào)控所依賴的工具。
針對(duì)腦部信號(hào)的生理特性以及應(yīng)用場(chǎng)景，在定制化腦信號(hào)采集芯片設(shè)計(jì)過(guò)程中存在諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。精密放大器是腦信號(hào)采集芯片中的核心模塊，在腦機(jī)接口應(yīng)用場(chǎng)景中需要滿足多重技術(shù)參數(shù)要求。對(duì)于腦信號(hào)來(lái)說(shuō)，其幅值微弱（幾十μV 到幾個(gè) mV）、頻率低（0.5 Hz 到數(shù) kHz），因此易受外界噪聲干擾，從而導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量不佳。為了保持最佳的信號(hào)質(zhì)量，腦信號(hào)采集模塊的部分關(guān)鍵參數(shù)，例如信號(hào)噪聲、共模抑制比（CMRR）、電源抑制比（PSRR）、增益匹配、運(yùn)動(dòng)偽影等需要優(yōu)化。多個(gè)腦信號(hào)采集參數(shù)之間存在相互制約的關(guān)系，多參數(shù)的統(tǒng)籌優(yōu)化是當(dāng)前腦信號(hào)采集芯片設(shè)計(jì)的核心問(wèn)題之一。
信號(hào)噪聲是腦信號(hào)采集過(guò)程中最大的干擾源之一。由于前端放大器的閃爍噪聲與腦信號(hào)在頻譜上部分重疊，采取簡(jiǎn)單的濾波工作難以提取純凈腦信號(hào)，因此對(duì)較低頻率的腦信號(hào)使用斬波放大技術(shù)，將所采集的信號(hào)調(diào)制到較高頻率以避開(kāi)放大器的閃爍噪聲。斬波技術(shù)在交流耦合儀表放大器中實(shí)現(xiàn)了良好噪聲和功耗平衡，但放大器的輸入阻抗在斬波調(diào)制過(guò)程中會(huì)降低到兆歐范圍以下，導(dǎo)致信號(hào)在進(jìn)入放大器前產(chǎn)生衰減。為解決輸入阻抗降低的問(wèn)題，有團(tuán)隊(duì)提升了正反饋回路的輸入阻抗。還有團(tuán)隊(duì)采用電容組對(duì)輸入阻抗升壓回路的電容進(jìn)行校準(zhǔn)，也有團(tuán)隊(duì)采用調(diào)整電路耦合的方式來(lái)切換斬波器和輸入電容的位置，避免因斬波調(diào)制導(dǎo)致的輸入阻抗降低。
共模抑制比是衡量系統(tǒng)應(yīng)對(duì)環(huán)境干擾的關(guān)鍵參數(shù)。針對(duì)微弱腦信號(hào)，高共模抑制比可以保證信號(hào)不被共模擾動(dòng)2掩蓋，從而提高信號(hào)質(zhì)量。此外，在多通道神經(jīng)信號(hào)采集過(guò)程中，由于電極在植入大腦后產(chǎn)生的一系列生物相容性問(wèn)題，導(dǎo)致電極阻抗可能隨植入時(shí)間增多而明顯提升（數(shù)個(gè)月后可高達(dá) 100kΩ至數(shù) MΩ），繼而影響腦信號(hào)的信噪比以及系統(tǒng)共模抑制比。為保證采集信號(hào)質(zhì)量，前端放大器電路采用共模反饋技術(shù)以及共模前饋技術(shù)以提高系統(tǒng)級(jí)共模抑制比。
采集芯片的微型化設(shè)計(jì)是植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)核心技術(shù)挑戰(zhàn)之一。為了將采集芯片縮小至可植入的尺寸范圍，針對(duì)片上有源/無(wú)源器件的微型化是相關(guān)研究中的技術(shù)難題。具有電容耦合的全差分放大器結(jié)構(gòu)通過(guò)采用晶體管搭建的偽電阻（Pseudo Resistor）結(jié)構(gòu)可大幅縮小片上無(wú)源器件的面積，同時(shí)偽電阻提供了較大的阻抗以及較低的高通截止頻率，適合設(shè)計(jì)微型化的腦信號(hào)采集芯片。采用時(shí)分復(fù)用/正交頻分復(fù)用等技術(shù)通過(guò)固定的采集單元對(duì)多個(gè)通道的腦信號(hào)進(jìn)行同步采集，也可明顯降低片上面積。
針對(duì)不同的腦機(jī)接口應(yīng)用以及采集芯片面對(duì)的一些技術(shù)難題，國(guó)內(nèi)外有許多團(tuán)隊(duì)提出了解決方案。例如針對(duì)采集過(guò)程中的電極間直流偏置引起斬波放大器輸出飽和的問(wèn)題，一種直流伺服反饋回路技術(shù)通過(guò)積分器將輸出端的直流分量提取并反饋至輸入端，有效抑制了電極間的直流偏置。對(duì)于采集芯片的超低功耗需求，有團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了基于反相器結(jié)構(gòu)的超低壓斬波放大器，非常適合植入式場(chǎng)景。針對(duì)芯片微型化的問(wèn)題，放大器與 DAC 結(jié)合的數(shù)字-模擬混合反饋技術(shù)可大幅縮小采集芯片的片上面積。
針對(duì)腦信號(hào)采集過(guò)程中的共模干擾問(wèn)題，基于電荷泵（charge pump）的共模反饋技術(shù)通過(guò)對(duì)輸入端的共模擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行動(dòng)態(tài)反饋，能有效抵抗高達(dá) 15V 的共模擾動(dòng)。對(duì)于采集芯片的無(wú)線供電問(wèn)題，線圈的無(wú)線電感傳輸技術(shù)被應(yīng)用在植入式腦機(jī)接口芯片中，通過(guò)外部傳輸線圈以及中繼線圈和片上耦合線圈，實(shí)現(xiàn)了對(duì)體內(nèi)采集芯片的無(wú)線供電以及采集到的腦電信號(hào)無(wú)線傳輸。
體表網(wǎng)絡(luò)無(wú)線傳輸技術(shù)（Body area network，BAN）解決了無(wú)線供電時(shí)線圈難對(duì)準(zhǔn)的問(wèn)題，利用被試者的身體表面對(duì)采集到的信號(hào)以及能量進(jìn)行無(wú)線傳輸，適用于可穿戴的腦機(jī)接口場(chǎng)景。在提升系統(tǒng)集成度方面，目前已有將信號(hào)采集、存儲(chǔ)、以及基于 AI 的信號(hào)歸類識(shí)別等模塊集成在一起的腦機(jī)接口片上系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了較高的系統(tǒng)集成度。針對(duì)于高通量植入式腦機(jī)接口芯片，有些公司設(shè)計(jì)了帶有動(dòng)作電位識(shí)別的高集成度采集芯片，該芯片與數(shù)千個(gè)柔性電極相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)高通量腦信號(hào)的采集。
2、刺激技術(shù)
腦深部電極刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）一種非常具有代表性的植入式電極刺激技術(shù)。DBS 通過(guò)植入體內(nèi)的腦起搏器發(fā)放弱電脈沖，刺激癲癇、帕金森的病灶腦區(qū)，抑制病灶區(qū)神經(jīng)元的異常無(wú)規(guī)則放電，進(jìn)而抑制相關(guān)癥狀，使患者恢復(fù)自如活動(dòng)和自理能力。
傳統(tǒng)的 DBS 調(diào)參需要基于微電極信號(hào)分析、刺激效果分析、影像定位、核磁分析等多技術(shù)手段選擇治療觸點(diǎn)。借助腦機(jī)接口技術(shù)，腦內(nèi)電極不僅具有單向刺激功能，還可進(jìn)行周圍神經(jīng)元信號(hào)采集，以做到精準(zhǔn)觸點(diǎn)選擇。就技術(shù)發(fā)展進(jìn)度看，目前可以做到信號(hào)采集之后由醫(yī)生根據(jù)生物標(biāo)志物和與患者的交互反饋進(jìn)行觸點(diǎn)選擇，未來(lái)還將向自適應(yīng)角度發(fā)展，自適應(yīng)技術(shù)研發(fā)方向包括：
通過(guò)優(yōu)化的信號(hào)處理方法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)控。如在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上對(duì)患者腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分類，為醫(yī)生提供分類結(jié)果以助于診斷，提升觸點(diǎn)選擇的精準(zhǔn)度。另外，在患者體態(tài)姿勢(shì)發(fā)生變化導(dǎo)致電極與靶組織之間距離改變時(shí)，例如咳嗽、打噴嚏、深呼吸時(shí)，可根據(jù)誘發(fā)復(fù)合動(dòng)作電位調(diào)控刺激以避免發(fā)生瞬時(shí)過(guò)度刺激。
通過(guò)刺激參數(shù)空間拓展改善自適應(yīng)調(diào)控。刺激參數(shù)空間包括觸點(diǎn)、幅度、頻率、脈寬的選擇。目前在常用單極恒頻刺激的基礎(chǔ)上已開(kāi)發(fā)交叉電脈沖模式、變頻刺激及多觸電不同頻刺激技術(shù)，極大地拓寬了刺激參數(shù)空間，實(shí)現(xiàn)更好的癥狀調(diào)控。
依托多樣生物標(biāo)志物實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)刺激調(diào)控。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外知名 DBS廠商正在嘗試基于生物標(biāo)志物實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)刺激調(diào)控，例如檢測(cè)神經(jīng)遞質(zhì)濃度，通過(guò)血清素、去甲腎上腺素、多巴胺脫氧血紅蛋白度、氧合血紅蛋白的濃度識(shí)別治療效果并作為依據(jù)來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整刺激幅度。也有基于血流水平、范圍或預(yù)定血流值矩陣等血流信息調(diào)節(jié)刺激幅度、脈沖寬度、脈沖率和占空比等指標(biāo)。
通過(guò)磁共振相融 DBS 技術(shù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)控下的腦網(wǎng)絡(luò)探索。現(xiàn)有磁共振兼容 DBS 技術(shù)解決了在強(qiáng)磁場(chǎng)下電極發(fā)熱、移位及感應(yīng)電流等安全隱患，使植入 DBS 的患者能在 3.0T 磁共振下進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的同步刺激及掃描。在解決臨床需求的同時(shí)，也使 DBS 成為探索刺激相關(guān)腦網(wǎng)絡(luò)變化的直接媒介，通過(guò)功能磁共振解析刺激相關(guān)局部及整體腦網(wǎng)絡(luò)改變，為新靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)及適應(yīng)癥的拓展提供依據(jù)。
植入式視覺(jué)調(diào)控技術(shù)對(duì)盲人群體提高生活質(zhì)量具有重大意義，相關(guān)研究已經(jīng)開(kāi)展。全球絕大多數(shù)研究團(tuán)隊(duì)在開(kāi)環(huán)視覺(jué)重建的研究中，研究方向逐漸從視網(wǎng)膜刺激向皮層刺激轉(zhuǎn)移。目前主要集中在電刺激初級(jí)視覺(jué)皮層（V1）以獲得人工視覺(jué)感知。這就需要進(jìn)行刺激電極的植入。最新的實(shí)驗(yàn)已經(jīng)植入了超過(guò) 10 塊猶他陣列，通道數(shù)達(dá)到 1024。該系統(tǒng)還包括采集視頻的攝像頭，采集到的圖像信息通過(guò)信號(hào)處理獲得簡(jiǎn)單的二維灰度圖像（目前還沒(méi)有具有色彩的植入式人工視知覺(jué)輸入），并據(jù)此刺激初級(jí)視覺(jué)皮層神經(jīng)元。受試者通過(guò)植入電極可以在有限的視野范圍內(nèi)看到一些灰度調(diào)制的低分辨率點(diǎn)陣圖像。
目前的研究結(jié)果表明，用小電流電刺激初級(jí)視覺(jué)皮層神經(jīng)元（V1 neurons）會(huì)激活直徑數(shù)百微米的皮層區(qū)域，從而獲得簡(jiǎn)單的視覺(jué)知覺(jué)，稱為光幻視（phosphenes）。電刺激可以改變大腦皮層的信息流，影響到正常視覺(jué)觀測(cè)內(nèi)容。由于電刺激是相對(duì)粗糙的刺激方式，因此獲得的視覺(jué)感知也相對(duì)粗糙。目前研究致力于通過(guò)多個(gè)電極同時(shí)刺激，讓受試者感知到具體圖像或連貫動(dòng)作。2020 年發(fā)表在 Science 上的研究結(jié)果表明，通過(guò)植入大規(guī)模 1024 通道電極并進(jìn)行訓(xùn)練，可以使非人靈長(zhǎng)類正確識(shí)別字母，辨識(shí)運(yùn)動(dòng)方向等。如何通過(guò)不同模式刺激增強(qiáng)受試者感知連貫形狀的能力，并最大限度向其傳遞視覺(jué)信息依然是未來(lái)研究重點(diǎn)。
目前的植入式視覺(jué)調(diào)控研究多為開(kāi)環(huán)腦機(jī)接口系統(tǒng)，開(kāi)環(huán)腦機(jī)接口系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)精確刺激模型，且電刺激也難以與真實(shí)的視覺(jué)刺激保持一致，因此存在不可控風(fēng)險(xiǎn)且難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)視覺(jué)輸入。因此閉環(huán)視覺(jué)調(diào)控是未來(lái)重要的技術(shù)探索方向。
3、范式編碼技術(shù)
大腦的各種思維與響應(yīng)活動(dòng)千變?nèi)f化，且同時(shí)發(fā)生，因此很難直接從中準(zhǔn)確解碼特定類型的活動(dòng)。在腦機(jī)接口系統(tǒng)中，用范式來(lái)表征對(duì)預(yù)定義的大腦意圖的編碼方案。范式定義為：在編碼任務(wù)中，對(duì)希望識(shí)別的大腦意圖用可檢測(cè)、可區(qū)分、可采集的腦信號(hào)予以對(duì)應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦意圖的可識(shí)別輸出。在過(guò)去的幾十年中，出現(xiàn)了許多腦機(jī)接口范式，常見(jiàn)典型的有運(yùn)動(dòng)想象范式、穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位范式、P300 范式。這些范式往往根據(jù)是否有外部刺激和輔助而分為被動(dòng)式和主動(dòng)式范式。
視覺(jué)誘發(fā)電位刺激范式 P300 朝向界面布局優(yōu)化、人臉圖像拼寫(xiě)和融合物理刺激方向發(fā)展。傳統(tǒng)的視覺(jué) P300 電位刺激范式下，拼寫(xiě)器允許受試者通過(guò)閃爍不同的行和列來(lái)選擇目標(biāo)，但沒(méi)有考慮兩個(gè)相鄰符號(hào)連續(xù)閃爍對(duì)結(jié)果的影響。近年有大量研究針對(duì) P300 電位刺激范式的拼寫(xiě)界面布局開(kāi)展優(yōu)化工作，有效消除了相鄰符號(hào)閃爍帶來(lái)的影響。一些研究發(fā)現(xiàn)面部符號(hào)可以比傳統(tǒng) P300 字符拼寫(xiě)范式誘導(dǎo)更高的 P300 電位。
因此許多研究嘗試用人臉圖像代替數(shù)字或字母符號(hào)，使每個(gè)符號(hào)在以一定頻率閃爍時(shí)都會(huì)變成人臉圖像，而不是簡(jiǎn)單的顏色或大小變化，實(shí)現(xiàn)了 P300 電位刺激范式的解碼性能提升。最近也有研究發(fā)現(xiàn)，在視覺(jué) P300 電位刺激范式中添加其他形式的物理刺激可以提高使用者的表現(xiàn)，例如使用偏光鏡增強(qiáng)刺激、基于積極情緒的視聽(tīng)組合刺激、引入聲音和視頻刺激等方式。因此將 P300 電位與其他物理刺激融合的范式研究也是近年的熱點(diǎn)。
穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位（Steady-state visual evoked potentials，SSVEP）刺激范式朝向更高效、更舒適和更自然發(fā)展。SSVEP 范式腦機(jī)接口主要應(yīng)用方向包括：高速率腦機(jī)接口打字交互系統(tǒng)、特殊群體腦機(jī)報(bào)警系統(tǒng)、自然場(chǎng)景的腦機(jī)目標(biāo)選擇系統(tǒng)等。為支撐上述三大應(yīng)用場(chǎng)景，SSVEP 范式的主要發(fā)展趨勢(shì)包括：
更高效：SSVEP 范式編碼從最初 4 目標(biāo)編碼已發(fā)展至 160 目標(biāo)編碼，且編碼的識(shí)別響應(yīng)性能也在持續(xù)提升，因而實(shí)現(xiàn)的高速率SSVEP-BCI 系統(tǒng)的性能也在不斷提升。后續(xù) SSVEP 會(huì)持續(xù)研究更高效、可分性更好的范式編碼。
更舒適：SSVEP 范式刺激的最佳頻帶為 8~15Hz，該頻帶的多目標(biāo)閃爍刺激雖然實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)性能優(yōu)異，但也容易誘發(fā)視覺(jué)疲勞，因而在實(shí)際落地應(yīng)用中受到了一定的阻力。目前 SSVEP 舒適刺激的方式主要包括降低亮度變化率、提高刺激頻率、減小刺激目標(biāo)面積以及采用空間編碼（外周視野）刺激等。上述研究已取得了較大的進(jìn)展，并不斷繼續(xù)推進(jìn)中。
更自然：SSVEP 刺激范式的每個(gè)刺激塊需要按固定頻率進(jìn)行閃爍且具有一定的面積，因而在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中僅與腦機(jī)打字場(chǎng)景最為貼合，即將字符繪于對(duì)應(yīng)的閃爍目標(biāo)塊上即可。目前已有部分 SSVEP范式采用空間編碼的方式將中央視野區(qū)域空出，在視野外周進(jìn)行刺激編碼，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更貼近自然應(yīng)用場(chǎng)景的應(yīng)用。
也有適當(dāng)降低 SSVEP 閃爍塊面積并與生活場(chǎng)景結(jié)合的編碼思路，受限于刺激面積變小對(duì)響應(yīng)強(qiáng)度的影響，為保障系統(tǒng)的識(shí)別正確率與響應(yīng)速度，此類應(yīng)用的SSVEP 編碼目標(biāo)數(shù)較少。此外，SSVEP 的主要響應(yīng)腦區(qū)位于后腦枕葉，因而往往需要佩戴腦電帽，不利于生活自然場(chǎng)景使用。為解決該問(wèn)題，部分研究采用時(shí)頻混合或時(shí)空頻融合的編碼方式，嘗試提升無(wú)毛發(fā)區(qū)的 SSVEP 響應(yīng)強(qiáng)度，取得了一定的進(jìn)展。為了 SSVEP 腦機(jī)接口在生活場(chǎng)景落地，上述研究仍在持續(xù)推進(jìn)中。
運(yùn)動(dòng)想象（Motor Imagery, MI）范式朝向更精細(xì)發(fā)展。運(yùn)動(dòng)想象是一種非常重要的主動(dòng)式腦機(jī)接口范式，用于識(shí)別大腦對(duì)四肢和舌頭的運(yùn)動(dòng)意圖。其無(wú)需外界條件刺激和明顯的動(dòng)作輸出就能誘發(fā)大腦感覺(jué)運(yùn)動(dòng)皮層的特定響應(yīng)?，F(xiàn)已廣泛應(yīng)用于基于腦機(jī)接口的假肢、機(jī)械臂和輪椅等設(shè)備控制、字符拼寫(xiě)及臨床中風(fēng)康復(fù)治療等場(chǎng)景。
基于運(yùn)動(dòng)想象范式的腦機(jī)接口已經(jīng)發(fā)展多年，經(jīng)過(guò)數(shù)十年的研究，大肢體部位的 MI 控制已經(jīng)基本發(fā)展成熟，而對(duì)更細(xì)微運(yùn)動(dòng)做出想象并有效識(shí)別（例如不同手指的伸縮、握拳、不同手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)想象等）是運(yùn)動(dòng)想象范式編碼的發(fā)展方向。
運(yùn)動(dòng)相關(guān)皮層電位范式朝向多肢體運(yùn)動(dòng)意圖解碼和連續(xù)運(yùn)動(dòng)解碼發(fā)展。運(yùn)動(dòng)相關(guān)皮層電位（Movement-related cortical potential, MRCP）是一種可以從低頻頭皮腦電中捕捉到的與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、執(zhí)行相關(guān)的神經(jīng)活動(dòng)信號(hào)。MRCP 主要由三部分組成，即與運(yùn)動(dòng)準(zhǔn)備相關(guān)的準(zhǔn)備電位（Readiness potential, RP）、與運(yùn)動(dòng)發(fā)生、起始相關(guān)的運(yùn)動(dòng)電位（Motorpotential, MP）以及與運(yùn)動(dòng)執(zhí)行、運(yùn)動(dòng)性能相關(guān)的運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)電位（Movement-monitoring potential，MMP）。
相較于 SSVEP 和 P300 等被動(dòng)式腦機(jī)接口范式，MRCP 和運(yùn)動(dòng)想象是不依賴于外部刺激的、由人體真實(shí)運(yùn)動(dòng)意圖誘發(fā)的主動(dòng)式腦機(jī)接口范式。而相較于運(yùn)動(dòng)想象，MRCP 不依賴于重復(fù)的運(yùn)動(dòng)想象。因此，MRCP 具有自然、真實(shí)、可以反映人的實(shí)際運(yùn)動(dòng)意圖等優(yōu)點(diǎn)。典型的 MRCP 范式包括點(diǎn)到點(diǎn)的上肢運(yùn)動(dòng)（如 center-out）、連續(xù)運(yùn)動(dòng)追蹤式的上肢運(yùn)動(dòng)（如 PTT）、指定動(dòng)作類型的上肢或下肢運(yùn)動(dòng)（如手腕內(nèi)旋/外旋）等。
由于 MRCP 具有可反映運(yùn)動(dòng)意圖的特性，其對(duì)發(fā)展與運(yùn)動(dòng)康復(fù)、運(yùn)動(dòng)功能診斷、日常生活輔助等相關(guān)的運(yùn)動(dòng)腦機(jī)接口具有重要價(jià)值。目前，MRCP 主要發(fā)展趨勢(shì)包括從單肢體到多肢體的運(yùn)動(dòng)意圖解碼、從離散分類問(wèn)題到連續(xù)回歸問(wèn)題的連續(xù)運(yùn)動(dòng)參數(shù)解析、與神經(jīng)假肢、外骨骼、機(jī)械臂等外設(shè)結(jié)合的人體運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)和康復(fù)治療等。
4、解碼算法技術(shù)
卡爾曼濾波器成為當(dāng)前主流解碼方法。以運(yùn)動(dòng)控制為例，早期的植入式腦機(jī)接口解碼大都使用維納濾波器線性解碼系統(tǒng)。此類解碼系統(tǒng)不包含運(yùn)動(dòng)學(xué)過(guò)程模型，而是將群體神經(jīng)元的反應(yīng)作為輸入，將空間坐標(biāo)內(nèi)的運(yùn)動(dòng)速率作為輸出，通過(guò)最優(yōu)線性估計(jì)的方法進(jìn)行解碼。早期很多腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)室都用該方法進(jìn)行解碼。
后來(lái)，為滿足控制過(guò)程中的解碼連續(xù)性需求，需要有運(yùn)動(dòng)模型作參考以修正和優(yōu)化解碼器輸出，卡爾曼濾波器成為當(dāng)前的主流解碼方法，其在離線、實(shí)時(shí)以及臨床試驗(yàn)中都得到了廣泛的應(yīng)用?？柭鼮V波的優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，而且可以不需考慮神經(jīng)元具體編碼內(nèi)容即可解碼，因此可以實(shí)時(shí)快速解碼。其缺點(diǎn)在于解碼效果一般，且每次實(shí)驗(yàn)之前都需較長(zhǎng)的校準(zhǔn)時(shí)間，另外，卡爾曼濾波解碼的系統(tǒng)魯棒性相對(duì)較差。為解決這些問(wèn)題，國(guó)際上提出了很多方法，其中最具前景的方法主要包括類腦解碼器設(shè)計(jì)和神經(jīng)學(xué)習(xí)。
類腦解碼器成為新一代解碼方法。最近一些皮層神經(jīng)元群體編碼特性研究結(jié)果表明，雖然大量的神經(jīng)元被記錄并用于腦機(jī)接口的解碼，但因大腦神經(jīng)元的信息編碼相對(duì)于運(yùn)動(dòng)是冗余的，用于控制的神經(jīng)元群體反應(yīng)維度要低于神經(jīng)元數(shù)量。因此在理論上可以找到一個(gè)隱藏或潛在的低維狀態(tài)空間來(lái)描述在該控制條件下的有效神經(jīng)元群體反應(yīng)，并將這個(gè)狀態(tài)空間中的潛變量映射到相關(guān)行為或運(yùn)動(dòng)控制變量用于運(yùn)動(dòng)控制。
將這些編碼特性應(yīng)用于解碼器設(shè)計(jì)，得到類腦的解碼器可用于腦機(jī)接口控制。目前學(xué)術(shù)研究結(jié)果表明，此類穩(wěn)定子空間是存在的。此方法的優(yōu)勢(shì)是雖然記錄到的神經(jīng)元群體信號(hào)有高噪聲且會(huì)發(fā)生變化，但其在子空間上的動(dòng)力學(xué)過(guò)程一直穩(wěn)定，因此可以有效去除不穩(wěn)定記錄以及神經(jīng)元發(fā)放變化帶來(lái)的干擾，從而獲得更為魯棒的腦機(jī)接口系統(tǒng)。
神經(jīng)學(xué)習(xí)提供新的解碼思路。當(dāng)前還有一種前沿的腦機(jī)接口解碼方法是通過(guò)訓(xùn)練大腦進(jìn)行學(xué)習(xí)來(lái)使用腦機(jī)接口，即神經(jīng)學(xué)習(xí)（也稱腦機(jī)學(xué)習(xí)）。腦機(jī)接口系統(tǒng)中存在兩個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，一個(gè)是解碼器的機(jī)器學(xué)習(xí)，另外一個(gè)就是具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)系統(tǒng)。腦機(jī)接口初期的實(shí)驗(yàn)都體現(xiàn)了大腦學(xué)習(xí)本身的重要意義，但如何讓大腦學(xué)會(huì)使用腦機(jī)接口的解決方案尚不完善。
腦機(jī)接口系統(tǒng)在使用過(guò)程中，閉環(huán)控制的練習(xí)可以導(dǎo)致神經(jīng)元為適應(yīng)用戶的運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)而發(fā)生變化。因此，閉環(huán)過(guò)程中的解碼器與開(kāi)環(huán)時(shí)的解碼器可能完全不同，結(jié)果表明提供快速的反饋比過(guò)濾錯(cuò)誤更為重要，因此誕生了改進(jìn)閉環(huán)性能的技術(shù)，一般被稱為閉環(huán)解碼器適應(yīng)（Closed-Loop decoder Adaptation，CLDA）。此類方法根據(jù)閉環(huán)腦機(jī)接口使用期間記錄的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)改進(jìn)解碼器，讓解碼器根據(jù)用戶當(dāng)前神經(jīng)信號(hào)的性質(zhì)來(lái)決定解碼器的結(jié)構(gòu)。
此外，用戶的神經(jīng)系統(tǒng)也在實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)如何應(yīng)用這個(gè)解碼器。兩者的相互結(jié)合以及相互促進(jìn)得到了一個(gè)“腦機(jī)雙學(xué)習(xí)”的融合式腦機(jī)接口系統(tǒng)。此系統(tǒng)可以在神經(jīng)信號(hào)不穩(wěn)定時(shí)依然輸出穩(wěn)定的表現(xiàn)，且僅需少量校準(zhǔn)即可即插即用，同時(shí)魯棒性極高，在適應(yīng)新的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)有同時(shí)保留已學(xué)控制技巧并探索新控制方式的特性，因此極大的提高了腦機(jī)接口系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的可能性。
分解算法是非植入式腦機(jī)接口系統(tǒng)的主流解碼算法。分解算法廣泛應(yīng)用于腦機(jī)接口系統(tǒng)的去噪與意圖解碼。分解算法通常使用矩陣分解或提取空間濾波器來(lái)增加不同類別意圖的解碼可分離性。大多數(shù)分解算法都是為特征提取而設(shè)計(jì)的，矩陣特征分解后通常需要連接到分類器。獨(dú)立成分分析（ICA）是使用廣泛的分解算法之一。ICA 一方面可對(duì)不同源信號(hào)進(jìn)行特征分析，另一方面還可用于去噪（例如去除眨眼成分、偽影信號(hào)等）。在解碼腦意圖時(shí)，不同腦機(jī)接口范式的分解算法存在差異。運(yùn)動(dòng)想象范式解碼多采用通用空間模式（CSP）及衍生算法。
CSP 可最大化不同分布的方差信號(hào)，例如對(duì)左右手運(yùn)動(dòng)想象進(jìn)行分類。在 CSP 基礎(chǔ)上逐漸衍生出濾波器組 CSP（FBCSP）、提議判別濾波器組 CSP（DFBCSP）、臨時(shí)約束的稀疏組空間模式（TSGSP）等。穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位（SSVEP）解碼多采用典型相關(guān)分析（CCA）及衍生算法。CCA 算法有效解決了以往非空域分解算法難于處理的導(dǎo)聯(lián)挑選問(wèn)題。近十年學(xué)者提出諸多 CCA 改進(jìn)算法，例如濾波器組CCA（FBCCA）、任務(wù)相關(guān)成分分析（TRCA）、集成 TRCA（eTRCA）、任務(wù)相關(guān)成分分析算法（mTRCA、TDCA 等）。視覺(jué) P300 電位解碼算法依托 xDAWN 算法和 DCPM 算法。目前有增強(qiáng) P300 誘發(fā)電位的xDAWN 算法以及將空間模式提取和模式匹配結(jié)合的 DCPM 算法。
近十年以黎曼幾何為代表的流形算法在腦機(jī)接口系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用。黎曼幾何算法通?？梢杂糜趯?duì)稱正定（SPD）矩陣的空間上應(yīng)用運(yùn)算，進(jìn)而提供一個(gè)統(tǒng)一的框架來(lái)處理不同的腦機(jī)接口范式。例如基于最小均值距離（MDM）和帶有測(cè)地線濾波（FgMDM）算法對(duì) MI任務(wù)進(jìn)行分類。MDM 類似于使用歐式距離而不是黎曼距離的最近鄰算法。FgMDM 將協(xié)方差投影到切線空間，將線性判別分析（LDA）應(yīng)用于切線向量，然后將它們投影回帶有選定分量的 SPD 空間。黎曼框架由于具有擴(kuò)展性，因此易于多場(chǎng)景應(yīng)用并與機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合。
深度學(xué)習(xí)算法在近年被引入腦機(jī)接口解碼研究?；?CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的 Shal-lowConvNet 和 DeepConvNet 模仿了 FBCSP 中的時(shí)間和空間濾波器，性能接近 FBCSP。進(jìn)一步利用深度可分離卷積代替普通卷積提出的 EEGNet 在 SSVEP 范式應(yīng)用中取得了很好的效果。CNN網(wǎng)絡(luò)模型具有的批處理歸一化功能也可用于視覺(jué) P300 范式的解碼。進(jìn)一步還有諸多深度學(xué)習(xí)的改進(jìn)模型，例如 CNN-RNN 架構(gòu)、CNN-LSTM 架構(gòu)。還有一些研究側(cè)重于腦機(jī)接口的數(shù)據(jù)擴(kuò)增，進(jìn)而得到更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升解碼效果。典型的數(shù)據(jù)擴(kuò)增網(wǎng)絡(luò)模型包括循環(huán)的對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（RGAN）、增強(qiáng) MI 數(shù)據(jù)的 C-LSTM 模型等。
遷移學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步是腦機(jī)接口走向應(yīng)用落地的關(guān)鍵。許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)自相同的特征分布。此類算法在腦機(jī)接口應(yīng)用中，雖然面向單個(gè)被試在短時(shí)間內(nèi)可以取得良好性能，但在不同被試或相同被試不同時(shí)間的情況下性能則大幅下降。這些問(wèn)題被稱為跨被試和跨時(shí)間的可變性問(wèn)題。為了減輕這兩個(gè)問(wèn)題的影響，通常需要一個(gè)校準(zhǔn)階段來(lái)在每個(gè)會(huì)話開(kāi)始時(shí)收集足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但這會(huì)明顯增加系統(tǒng)使用的準(zhǔn)備時(shí)間。
遷移學(xué)習(xí)旨在利用源域中的先驗(yàn)信息改進(jìn)目標(biāo)域中預(yù)測(cè)函數(shù)的學(xué)習(xí)過(guò)程，解決跨會(huì)話和跨主體的可變性問(wèn)題。腦機(jī)接口的早期遷移學(xué)習(xí)算法側(cè)重于分解算法的改進(jìn)。而后黎曼幾何法進(jìn)一步促進(jìn)了腦機(jī)接口的遷移學(xué)習(xí)算法進(jìn)步。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)算法也開(kāi)始應(yīng)用于遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)域。此外，其他領(lǐng)域的遷移學(xué)習(xí)方法也在腦機(jī)接口研究中有一定的借鑒，例如信息幾何（STIG）的光譜傳輸算法在快速序列視覺(jué)呈現(xiàn)范式(RSVP）的驗(yàn)證；融合轉(zhuǎn)移分量分析（TCA）和聯(lián)合分布適應(yīng)（JDA）提出的用于腦機(jī)接口的流形嵌入知識(shí)轉(zhuǎn)移（MEKT）方法。
智東西認(rèn)為，經(jīng)過(guò)數(shù)十年的科學(xué)探索與技術(shù)論證，腦機(jī)接口已從科幻成為科學(xué)，并處于從科學(xué)研究到產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵時(shí)期。就腦機(jī)接口目前的發(fā)展情況，在今后一段時(shí)間，腦機(jī)接口的基礎(chǔ)學(xué)科研究和應(yīng)用落地都將得到長(zhǎng)足發(fā)展，從而有望促進(jìn)腦機(jī)接口市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大。