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神经损伤和疾病对许多人的生活产生了巨大的影响，导致了许多运动障碍和日常任务无法独立完成。皮质假体系统通过脑机接口（BCI）接收一个动作命令来执行所需的位置，从而使得经历神经损伤的人能够实现部分功能恢复。BCI技术可以在侵入性、时间和空间记录分辨率以及记录信号的类型上进行变化，从而实现各种BCI应用，如高性能通信、控制多维机器人肢体、恢复瘫痪肢体以协调到达和抓取。虽然BCI最常见的用途是帮助患有运动系统障碍的残疾人，但它也可以是提高老年人生活质量的方便工具。

BCI系统需要在严重残疾人士实际使用的长期研究中得到验证，并且必须实施其广泛传播的实际和可行的模型。此外，必须提高BCI性能的日常工作和瞬间运动的可靠性，以接近于基于肌肉的自然功能的可靠性。针对老年人和老年患者的辅助、适应性和康复BCI应用程序的开发也是必要的，以帮助他们做家务、加强与家人的关系、提高他们的认知和运动能力。因此，BCI是一项前景广阔且越来越流行的技术，将继续推动神经科学和康复医学领域的进展。来自印度信息技术研究所计算机科学与工程系Bosubabu和Priyanka的这篇综述讨论了BCI系统的结构和功能，阐明了术语集成和进展，并基于目前用于BCI系统的有创记录技术，确定和说明了该领域的机会。

相关工作

BCI技术技术在许多领域具有临床和非临床应用，例如医学、娱乐、教育和心理学，可以解决许多健康问题，如认知缺陷、处理速度慢、记忆受损和老年人运动能力下降。这些问题可能会影响老年人的生活质量，并可能对心理健康产生不利影响。在过去的十年中，许多BCI的应用程序已经被开发出来，以帮助老年人保持健康、良好的生活质量和幸福感。

基于用于测量大脑活动的电极有两种类型的BCI：非侵入性BCI，其中电极放置在头皮上（例如，基于EEG的BCI），和侵入性脑计算机接口，其中电极直接连接到人脑[例如，基于脑电图（ECoG）的BCI，或颅内脑电图（iEEG）]。使用脑电技术的BCI已被广泛用于建立便携式同步和异步控制和通信。基于非侵入性EEG的BCI可分为“诱发”或“自发”。诱发的BCI利用EEG的一个重要特征，即所谓的诱发电位，它反映了大脑对某些外部刺激的即时自动反应。自发性BCI是基于与BCI用户自行完成的心理任务相关的脑功能各个方面的脑电现象的分析。BCI系统通常需要五到六个组件：信号采集、预处理、特征提取、分类、将分类结果转换为命令和用户反馈。研究人员已经开发了许多开源软件包和工具箱，以快速准确地处理和分析脑数据。然而，开发一个即用型的BCI产品面临许多关键问题，包括分类准确性低、自由度少，以及长时间的训练来学习如何完美地操作BCI。因此，研究人员一直在尝试通过开发混合BCI（hBCI）来改善现有BCI的性能，hBCI将至少两种BCI模式组合起来。hBCI结合了不同的方法，以利用多种BCI模式的优势。输入信号也可以使用EEG信号、EEG与眼动（EOG）、肌电活动（EMG）或心电信号（ECG）的组合来构成。此外，使用闭环BCI系统进行实时调节和视觉和本体感反馈的通信不仅可用于与外部环境交互，还可作为生物反馈平台来改善老年患者的认知能力，以获得更好的治疗效果。其面临的最大挑战之一是开发针对瘫痪患者的非侵入性或低侵入性技术。使用非侵入性设备可以显著降低手术总成本和对患者的身体伤害。然而，非侵入性方法可能会导致信号弱化和低信噪比，并且来源精度较低，空间分辨率较低。深度学习等先进技术可以部分克服这些缺点，从脑电图信号中解码和提取更相关的源信息。BCI还可以通过BCI辅助社交游戏帮助识别自闭症患者的缺陷并改善社交技能，其他研究集中在测试记忆容量和认知水平的系统上。

BCI是一种通讯系统，人们可以通过它发送信息或命令，无需使用任何外周神经和肌肉。BCI记录大脑信号并将其转换为有用的通讯方式。因此，它们甚至适用于没有有效肌肉控制的人。本文评述了当前BCI的主要组成部分和主要类别，定义了BCI文献中使用的术语，并考虑了未来几年可能出现的进展。BCI获取大脑信号，分析它们，并将它们转化为命令，传递到输出设备以执行所需的动作。BCI不使用正常的神经肌肉输出途径，其主要目标是为因神经肌肉疾病而致残的人们替代或恢复有用功能，例如肌萎缩侧索硬化症、脑瘫、中风或脊髓损伤等。从最初基于脑电图拼字和单神经元设备控制的演示开始，研究人员已经利用脑电图、颅内、颅内电图和其他脑信号实现对光标、机械臂、假肢、轮椅和其他设备的日益复杂的控制，BCI可能也有助于中风和其他疾病后的康复。在未来，它们可能会增强外科医生或其他医疗专业人员的表现。

BCI通过脑信号识别用户的意图，解码神经活动，并将其翻译成输出命令以实现用户的目标。BCI技术有潜力恢复各种致残的神经肌肉疾病或脊髓损伤患者失去或受损的功能，并增强或增进健康个体的任务。不同的脑信号在BCI研究中解码用户的意图，从使用植入电极进行直接神经元记录到非侵入性记录，如头皮EEG。Donoghue基于使用植入电极获取的神经记录，提供了对侵入性皮层BCI技术现状的关键审查。他总结了领域目前所处的地位，以及在侵入性BCI变得实用和普遍可用之前仍存在的神经科学和工程挑战。支持讨论声称，能够进行信号处理和无线传输的全可植入微电子系统以及高吞吐量生成命令信号的设备是复杂的工程挑战，将在未来的进步中发挥至关重要的作用。

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Bouton综述了与侵入性BCI有关的关键问题以及一种新的方法，通过将侵入性BCI与功能性电刺激相结合，为恢复运动功能的人提供控制。这种方法将现有的BCI控制机械臂的技术扩展到了通过BCI控制的臂部运动的功能性恢复，在瘫痪的人中进行了实验。Ajiboye和Kirsch讨论了侵入性BCI系统的组成部分，包括各种记录技术的优缺点、植入的潜在皮层区域、感兴趣的信号以及如何将这些信号解码为操作命令。Shoffstall和Capadona讨论了为侵入性BCI应用而发展的长期稳定的皮层记录电极的动机、进展、挑战和前景。Schalk和Allison讨论了使用各种测量模式（例如EEG）的非侵入性BCI技术来解码用户的意图。讨论了多种应用，包括替代失去的功能、恢复控制身体的能力、改善或增强操作以及增强身体的自然输出。

信号传感器系统

BCI是一种将脑电信号转换为控制信号以实现与计算机或其他设备交互的技术。这些信号可以从多个位置记录，包括不接触身体的传感器（如fMRI或MEG）、头皮表面（如标准EEG电极或fNIR光谱）、大脑表面（如ECoG电极）以及大脑内部（如植入皮层或其他大脑区域的微电极）。

BCI的基本结构包括四个组成部分：信号采集组件、信号处理组件、输出设备组件和操作协议。信号采集组件记录上述其中一个位置的脑信号，信号处理组件使用软件提取用于BCI的脑信号特征，并将提取的特征转换为设备命令的翻译算法。输出设备组件实现控制，最后，操作协议指导这些组件交互。

自主神经系统

自律神经系统支配着腺体、内脏、心脏和平滑肌。该系统分为副交感神经和交感神经两个部分。每个部分包括有神经节，具有前神经元和后神经元分支。交感神经节位于副脊神经链或脊旁交感神经丛中。交感神经系统源自后下丘脑和延髓。传出神经纤维（离开神经核并前往目标）进入脊髓，在介质外侧细胞柱中突触，位于T2到L1之间。髓鞘前神经纤维作为白色支传递到脊旁链，要么突触并发送相应于脊神经的后交感神经灰色（非髓鞘化）支，要么通过到供应内脏自主神经支配的脊前神经节。延伸到头部的交感神经纤维从颈上神经节延伸，跟随颈外动脉分支。

感觉系统

用于精细触摸和本体感觉的主要感觉神经元位于背根神经节中，并沿着脊髓的背柱（束状束和楔形）行进，以在髓质的背柱核中突触。然后它们通过内侧lemniscus上升到达丘脑的Vc核，并通过丘脑投射到体感皮层。下图中，身体在丘脑中的映射导致面部在中间表示，下部身体在侧面表示，上部身体在两者之间表示。

相反，疼痛和温度感觉的初级感觉神经元通过Lissauer道在脊髓浅表背角突触。然后，他们交叉到对侧，并通过脊髓丘脑束上升到丘脑的Vc核，然后投射到体感皮层。背角的椎板I含有对有害刺激作出反应的疼痛特异性神经元，而椎板II含有调节感觉输入的凝胶状物质。Lamina II神经元投射到脊髓的其他层并终止于I和II层。椎板I和II中的宽动态范围神经元可以响应不同类型的刺激（包括有害刺激）而改变其放电速率。

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BCI信号采集

大多数BCI不需要手术植入电极，被称为非侵入性BCI。目前，几乎所有的非侵入性BCI都是通过放置在头皮表面的EEG传感器测量脑活动的，本文主要关注了这类BCI。从皮层或其他脑区植入或置入电极获取信号的BCI是侵入性的，ECoG（经颅脑电图）基于侵入性的电极，因为它们需要手术，但它们比皮层内BCI侵入性小，因为ECoG电极不穿透脑部，而是位于脑表面。

侵入性电极可以比非侵入性系统提供更详细的脑活动视图。由于头皮会扰动、减弱和过滤脑电活动，侵入性电极可能允许更好的空间分辨率、更强的信号和更全面的频率范围，而不是放置在头皮上的电极。例如，ECoG BCI可以检测100-200 Hz范围内的运动相关活动，远超出头皮电极的范畴。侵入性BCI可以全天候提供服务，需要更少的准备和清理时间，并且不太容易受到肌肉伪影和外部噪音的影响。然而，侵入性BCI目前的性能与非侵入性系统差不多。此外，它们涉及昂贵的手术、瘢痕、感染风险和定期的医疗检查，其长期稳定性尚不明确。因此，虽然侵入性BCI值得进一步研究，但大多数患者和研究人员可能会选择非侵入性方法。

BCI输出设备

在提取和转换脑信号特征后，BCI的第三个组成部分，输出设备，实现了翻译算法传达的信息或命令。迄今为止，最常用的BCI输出设备是计算机监视器。基于监视器的BCI已被开发出来，用户可以在一个或多个维度上移动光标到所选目标，从两个或多个选择中选择一个项目，从滚动或迭代菜单中选择项目，浏览互联网或导航虚拟环境，一些BCI则使用扬声器或耳机提供听觉刺激或反馈。BCI还被用于控制开关、常见电器设备（如空调、电视或音乐播放器）、医疗设备、机械臂、移动机器人、功能性电刺激器或矫形器以及全动态飞行模拟器。

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BCI操作协议

操作协议定义用户的大脑与BCI系统之间的实时交互。它为用户和操作员提供前端，管理其他三个模块之间以及与操作系统之间的交互，调节用户与系统之间交互的细节，例如哪些选项对用户可用，用户活动何时以何种方式影响控制以及反馈的性质和时机。与其他BCI组件类似，操作协议在几年中已有显著进展。许多论文已经解决了时序、反馈和可用性等问题。基于EEG活动的错误校正，例如错误相关性、P300或其他措施，可能会提高某些用户的性能。一些操作协议允许比大多数早期BCI更大的词汇量，通过呈现许多选项或让用户从不同的选项调色板中选择，有时通过菜单实现。

最广泛使用的BCI操作系统是BCI2000，全球有超过150个实验室正在使用。BCI2000具有许多功能，使其对研究人员具有吸引力，并且高度灵活和可互换。它已经通过各种信号采集、信号处理和输出系统进行了验证。它提供了各种实时和离线分析，并可免费用于研究。

BCI的未来：问题和前景

BCI的研究和开发在科学家、工程师、临床医生和公众中引起了极大的兴趣。BCI最终可能成为常规工具，替代或恢复由神经肌肉疾病导致的残疾，并可能改善中风、头部创伤和其他疾病患者的康复。然而，只有当BCI研究人员和开发人员解决三个关键领域的问题时，这种激动人心的未来才能实现：信号采集硬件、BCI验证和传播，以及可靠性。BCI系统依赖于获取脑信号的传感器和相关硬件，而改进这种硬件对BCI的未来至关重要。信号采集硬件需要易于设置、持续工作多个小时、在所有环境中表现良好、通过遥测操作而不需要布线、并且可以轻松与各种应用程序进行接口。使用植入电极的BCI面临着一系列复杂的问题，需要安全且可植入的硬件、多年内记录稳定的信号、可以在现场充电、具有强大、舒适、方便和隐蔽的外部元素，并且可以轻松与高性能应用程序进行接口。BCI的可靠性也是必须解决的问题之一。因此，尽管近年来取得了巨大进展，并且个别微电极植入案例继续在多年内发挥作用，但尚不清楚哪种解决方案最成功。

随着BCI逐渐进入实际临床应用，出现了两个重要问题：一个给定的BCI能达到多好的性能（例如，能力和可靠性有多高）和哪些BCI最适合哪些用途。为了回答第一个问题，每个有前途的BCI都应该进行优化，并确定用户能力的限制。同时，需要确定应该用哪些应用程序来比较BCI，以及如何评估性能。最明显的例子是使用颅内信号的BCI的性能是否明显优于使用ECoG信号甚至EEG信号的BCI。对于许多潜在用户来说，为了更可取，侵入性BCI需要提供更好的性能，目前尚不确定它们是否能够做到。迄今为止的数据没有回答这个关键问题。一方面，可能会发现非侵入性的基于EEG或fNIR的BCI主要用于基本的通讯，而基于ECoG或神经元的BCI则用于复杂的运动控制。另一方面，非侵入性BCI可能证明在复杂用途方面几乎或同样具备能力。同时，完全可植入的侵入性BCI可能会被某些人偏好。目前，有许多不同的结果可能性，选择这些结果所需的研究和讨论刚刚开始。为残疾人开发BCI需要清晰地验证它们在功效、实用性（包括成本效益）和对生活质量的影响方面的真实价值。这取决于多学科团队能够并愿意在复杂且常常具有挑战性的环境中进行漫长的实际使用研究。

由于使用BCI的用户群相对较小，目前尚无足够的动力让商业利益推广其广泛传播。侵入性BCI需要大量的初次植入成本以及持续技术支持成本。虽然非侵入性BCI系统的初始成本相对较低（如5,000美元至10,000美元），但它们仍需要一定程度的持续技术支持。所有BCI的未来商业实用性将取决于减少长期支持所需的数量和复杂性，增加用户数量，并确保保险公司和政府机构的报销。有清晰的证据表明，BCI可以改善运动康复，这可以显著增加潜在用户人口。无论如何，如果未来的工作提高了BCI的功能并使其具有商业吸引力，那么它们的传播将需要可行的商业模式，这些模式既能为商业公司提供财务激励，也能为部署和支持BCI的临床和技术人员提供足够的报酬。最佳情况是，面向严重残障人士的BCI与面向普通人群的BCI相互协同发展。

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BCI与BMI

虽然现在在科学和流行文献中BCI这个词占主导地位，但有时也会使用其他词来描述BCI系统。这些词包括：BMI、DBI、脑-计算机接口、认知神经假肢、神经接口系统和脑控制。虽然有时会努力使这些术语具有不同的含义，但它们基本上都表示同样的东西：一种使用中枢神经系统生成的信号进行通信和控制，而不依赖于外周神经或肌肉的系统。

非BCI的设备

有些非BCI设备记录了脑信号。例如，评估警觉性或工作负荷、睡眠阶段、睡眠呼吸暂停、麻醉深度、欺骗、错误检测或图像识别等认知和神经活动的设备，可能与BCI类似，但并不提供用户实时的通信或控制。向大脑发送信号的系统不是BCI，尽管它们可能被称为计算机-脑接口（CBI）。这些系统主要通过向大脑传递电信号来影响神经活动，而不是通过检测和解释神经信号来与计算机进行交互。因此，它们也不是真正的BCI系统。有必要区分实际的BCI和使用从头部记录的非中枢神经系统信号的系统。这些系统利用外周神经系统的信号来控制计算机或外部设备，而不是直接读取大脑信号。虽然它们可能被归类为“脑机接口”，但它们的原理和应用与BCI不同。

BCI系统组件

BCI是一种基于计算机的系统，它获取脑信号，对其进行分析，并将其转换为命令，传递到输出设备以执行所需的操作。原则上，任何类型的脑信号都可以用来控制BCI系统。最常研究的信号是从头皮、大脑皮层表面或大脑皮层测量的脑活动电信号。BCI的目的是检测和量化脑信号的特征，以指示用户的意图，并将这些特征实时转换为设备命令，以实现用户的意图。BCI系统由四个连续的组成部分组成：1）信号获取，2）特征提取，3）特征转换，4）设备输出。这四个组成部分由一个操作协议控制，该协议定义了操作的开始和时间，信号处理的详细信息，设备命令的性质以及绩效监督。有效的操作协议使BCI系统具有灵活性，并为每个用户的特定需求提供服务。

目前，BCI研究和开发的显著成就几乎完全局限于研究实验室。旨在证明BCI对残疾人长期在家使用的实用性和疗效的研究刚刚开始。BCI可能最终被常规使用来替代或恢复受神经肌肉疾病严重影响的人的有用功能，并为飞行员、外科医生和其他高技能专业人员增强自然的运动输出。BCI还可以改善中风、头部创伤和其他疾病的康复。BCI的未来取决于以下三个关键领域的进展：1）开发舒适、方便和稳定的信号采集硬件；2）验证BCI的可靠性和价值，传播BCI的应用；3）在各个领域证明BCI的可靠性和价值，并推动其广泛应用。

BCI开发的里程碑

Vidal在1973年提出的问题表明：可观测的脑电信号是否能用于人机通信或控制假肢等设备？他的BCI项目是早期尝试评估使用神经信号进行个人计算机对话的可行性，使计算机成为大脑的假体延伸。尽管在20世纪60年代晚期进行的猴子实验表明，来自单个皮质神经元的信号可以用于控制仪表针，但人类BCI的系统性调查始于20世纪70年代，并受限于计算机能力和我们对脑生理学的了解。

直到1980年，Elbert等人证明给予接受慢皮质电位的生物反馈会话的人们可以改变那些电位以控制穿过电视屏幕的火箭图像的垂直运动。在1988年，Farwell和Donchin展示了P300事件相关电位如何允许普通志愿者在计算机屏幕上拼写单词。自20世纪50年代以来，记录在感觉运动皮层上的mu和beta节律（即感觉运动节律）与运动或运动想象相关联。在20世纪70年代末，Kuhlman表明mu节律可以通过EEG反馈训练增强。根据这些信息，Wolpaw等人训练志愿者控制感觉运动节律振幅，并将其用于在计算机屏幕上准确地移动光标，可以在一维或二维上移动。

到2006年，一名完全四肢瘫痪的年轻男子，在C3-C4颈椎受伤后植入了微电极阵列到主运动皮质。利用从该电极阵列获取的信号，BCI系统使患者能够打开模拟电子邮件、操作电视、打开和关闭假肢手以及使用机器人手臂进行基本操作。在2011年，Krusienski和Shih证明了直接从大脑表面记录的信号（电子皮层图[ECoG]）可以被BCI翻译，使一个人能够在计算机屏幕上准确地拼写单词。随着过去十年间这个领域的同行评审出版物数量的增加，BCI研究正在飞速增加。

目前，许多全球的研究人员正在开发一些几年前还只在科幻小说中出现的BCI系统。这些系统使用不同的脑信号、记录方法和信号处理算法，可以控制从电脑屏幕上的光标到轮椅再到机械臂等其他设备。已经有一些身体严重残障的人在日常生活中使用BCI进行必要的交流和控制。随着更好的信号采集硬件、明确的临床验证、可行的传播模式，以及可能最重要的增强可靠性，BCI可能会成为残障人士和可能也是普通人的重要新型交流和控制技术。

参考：

A Survey on Brain-Computer Interaction

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