脑机接口技术
介绍
脑机接口技术是一种与活动的大脑和计算机系统进行交互的系统，可以使用大脑中产生的信号来模拟计算机。实现脑机接口技术有多种方法，例如
1. 脑电图——它通过放置在头皮上的电极来记录大脑中电信号的活动。
2. 功能磁共振成像(fMRI)——它记录大脑中血液流动的变化。
3. 功能近红外光谱(fNIRS) -它通过神经元的血流动力学反应记录大脑活动。
BCI也可以简化为以下步骤：
1.信号产生
2.信号检测
3.对检测到的信号进行处理和输出。
脑机接口的历史
在20世纪70年代，科学家首次提出BCI的概念。BCI的研究始于加利福尼亚大学，其目的是研究神经修复术，以帮助诊断受损的视力、听力和运动。
在20世纪90年代末，菲利普·肯尼迪(Phillip Kennedy)开发了读取信号的设备，但并不是很精确。他的专利装置由玻璃锥和涂有神经营养蛋白的微电极组成。这是为了促进电极与大脑皮层细胞外基质的结合。
在2004年左右，研究人员演示了无创BCI的使用，并使用BCI操作计算机。它是通过戴有电极的帽子来控制的。它能够从大脑皮层捕获脑电图。从那时起，BCI迅速发展，被用于控制各种设备，例如光标，机器人等。
几年前，埃隆·马斯克(ElonMusk)投资2700万美元进入脑机接口领域，旨在根据人工智能开发BCI以改善人类交流。Facebook也表示愿意使用脑机接口技术来开展有趣的项目，比如利用大脑信号进行高速打字。
https://www.nature.com/articles/nrneurol.2016.113
BCI的结构
在通过BCI控制设备时，需要一定的机制。必须有大脑活动，并且将通过上述任何一种方法（例如EEG等）来记录大脑活动。然后我们将研究输出，并标记出负责大脑运动或任何动态行为的特征。接下来是重要的部分:使用软件的功能，即将其从模拟信号转换为计算机信号。我们使用CNN/DQN分类器进行分类，并通过特定的算法训练我们的软件。最后，使用该软件来运行应用程序。它可以是机械臂，传感器，光标等。
https://www.nature.com/articles/nrneurol.2016.113
为什么在脑机接口技术中使用CNN?
卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork, CNN)属于深度神经网络的一个分支。它的功能与视觉皮层相似，以同样的方式进行学习，即通过输入进行学习，并相应地管理输入的权重，通过正向传播和反向传播来减少分类误差。我们的大脑有多个神经元结构，就像CNN模型有多个神经元相互连接一样。CNN的优势是在数据上采用分层的模式，这有助于对多层进行处理，最终将输出以最优化的方式整合到个单一的结构中。
CNN经常用于BCI技术中，以恢复视力障碍并将其他视觉运动反馈给计算机。
https://www.semanticscholar.org/paper/Increeasing-the-learning-Capacity-of-BCI-Systems-via-Saidutta-Zou/8c246451b145ea24a046eececcb103700aa5529f
可以使用fNIRS和EEG方法获得数据集，然后我们可以以所需的方式对其进行处理以获得结果。
脑机接口技术的双向视图
到目前为止，我们仅讨论了大脑对计算机的控制行为。据研究人员称，这将是利用BCI力量的最认知方式，因为在神经病学方面，它将产生巨大的影响并且有可能解决各种大脑问题。刺激神经系统是其背后的关键思想。
脑-机接口技术的这一主要方面对残疾人非常有益。随着这项技术发展，可以完成诸如轮椅移动或无需手动操作任何特定设备之类的任务。
https://www.researchgate.net/figure/A-basic-idea-of-BCI-based-control-for-next-generation-electric-wheelchair-adopted-from_fig3_224585977
如何读脑电图?
当电极被放置在大脑上记录电信号的变化时，EEG在实验过程中会打印出一个图形，这个图形随时间变化，并显示各种图形，以显示不同部位的行为活动。当一个人专门思考某件事或进行某项运动时，大脑信号就会发生变化，并在脑电图(EEG)产生的图形中被记录和识别。
虽然这些变化没有描述任何独特的行为，但在图形的规则模式中可以发现有些差异。通过对这些差异的深入研究，我们得出结论，图表中的峰值及其高度确实与我们的思维过程有关。在特定时期或某些活动中可以观察到某些峰值模式。利用这些趋势，提取特征，然后运行到AI，在AI中可以将其功能化为实际模型应用程序。
https://www.mayoclinic.org/tests-procedures/eeg/about/pac-20393875
脑机接口技术的现状与未来
目前，BCI仅限于实验室，它的运作是基于一个机构和数据的收集。这种无创技术还处于发展阶段。
各个大学都在研究BCI,BCI在医学领域的发展必将是人类最令人惊叹的成就之一。脑机接口(BCI)是脑机接口技术的重要组成部分，它正日益成为可靠的技术，改变着患者的生活，特别是对那些瘫痪或类似情况的患者。
由于特征提取中的错误，我们今天并没有真正找到BCI的真实形式。通常大脑的输出包括很多噪音，它不能提供我们需要的数据质量。造成这一问题的原因之一是非侵入性技术的使用，但显然，安全一直是科学家和研究人员的首要考虑。另一个问题是输出的时间依赖性，因为在生物体内电信号往往每毫秒发生变化，因此很难判断输出。为了减少这种情况，CNN算法中也使用了反馈机制来训练数据。
未来，脑机接口技术的应用场景将会非常广泛。
高小榕介绍，第一类是教育，比如训练学生集中注意力。第二类是医疗领域，比如帮助渐冻症患者或残障人士更方便地操控智能设备。第三类是让正常人的能力得到更好发挥，比如用意念操控电脑或开汽车等等。
但目前来看，脑机接口技术还面临诸多发展瓶颈。
首先，脑机接口设备的使用并不是很方便。比如在“2018年世界机器人大赛——BCI脑控类”赛事现场，观众想要体验脑机接口技术，需要先洗干净头发，戴上脑电帽，再让工作人员往脑电电极与头皮接触部分注入导电胶，导电胶干掉后还需要重新注入，整个过程比较繁琐。
再者，使用脑机接口设备的过程也十分耗费脑力。一位参加此次脑控赛事的选手告诉记者，由于在比赛过程中环境嘈杂，需要选手注意力非常集中，以让脑电波信号被脑机接口设备检测到，所以一段时间后大脑会感到很疲惫。
但是，随着脑机接口技术的发展，脑机接口应用也会像之前的人工智能技术，几年前，人工智能语音接口还是新鲜事物，如今用语音操控智能手机、电脑、音箱等设备已经十分常见。未来脑机接口技术应用前景可期！
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