人工智能在生物信号领域的应用——脑机接口

4月1日愚人节，雾帜智能发了一篇文章，内容是关于“雾帜智能成功完成基于脑机接口技术的梦境捕捉与还原技术的概念验证，并发布了一款新的人工智能产品：智能睡枕HoneyPillow‍。该产品将一举解决你我所有关于做梦的系列问题。”但是呢，接下来的这篇文章可不是开玩笑的，我们很严肃。

一、前言

这些年人工智能一直狠火爆，在各个行业都能看到它的应用场景。我们每天刷手机里面的新闻推荐、微信公众号文章推荐、抖音视频推荐、歌曲推荐、还有咱们程序员专属的代码推荐。但这里我想给大家介绍一些不一样的应用。

人工智能在制药行业的应用。下图是Insilico Medicine公司的生物靶点发现引擎：PandaOmics,它建立了一种独特的方法来识别潜在的两用靶点，用于抗衰老和年龄相关疾病的研究。

生物靶点发现引擎

影像智能识别系统应用。它是腾讯觅影：肺炎CT影像辅助分诊及评估软件。这几年新冠疫情，它发挥了巨大作用。病人在完成CT影像后，影像传入该系统中，经过几秒的时间，人工智能模型就完成了识别，判断出了当前影像是否异常，并给出辅助的诊断依据。这为医生诊断提供了很大的参考价值，加速了CT检查诊断过程。

影像智能识别系统

上述给大家介绍的应用都是在医疗方面，主要为了引出即将为大家介绍的人工智能在生物信号方面的应用——脑机接口技术(BCI),因为该技术的一个重大应用就是在医疗上。下图为上肢康复训练系统（手掌抓握康复训练系统），就是利用了该技术实现。

手掌抓握康复训练系统

二、脑机接口基础知识

脑机接口技术是大脑和电子设备之间建立通讯和控制技术。既然是通讯，那就有两个方向：大脑向电子设备发送信息，电子设备向大脑发送信息。所以从这两个方向上可以将脑机接口分为两类：一类是输出式脑机接口，一类是输入式脑机接口。输出式脑机接口就是绕过外周神经或肌肉系统，从大脑信号中提取出信息去控制外部设备，比如意念打字系统。另一类是输入式的脑机接口，比如使用动态电流电极刺激大脑皮层，帮助盲人恢复视觉。

脑机接口的一个实现过程流程图（如下图）。从大脑中提取脑电信号，对脑电信号进行预处理，提取特征，使用合适的人工智能算法，触发控制接口，反馈到外部的电子设备上。电子设备再根据前面解析的脑电信号意图，进行神经反馈。

脑机接口实现过程流程图

脑机接口是为了建立大脑和外部设备间的通讯，它们之间的通讯靠的就是脑电信号。脑电信号指的是大脑在生命活动过程中发生的电位，极性的变化。要想控制通讯就必须采集脑电信号。采集的方式有三种：非侵入式，半侵入式，侵入式。它们的区别就在于是否通过手术等方式植入大脑，以及植入大脑的位置。非侵入式，不用将电极植入大脑，比如我们常用的通过脑电帽采集脑电信号。半侵入式就是将电极植入到颅腔内，但是在大脑皮层之外。侵入式就直接植入到大脑皮层。

非侵入式的脑电采集方式的脑电帽采集（如下图）。电脑前实验者戴在头上的就是脑电帽。脑电帽上的各个孔就是采集脑电的位置。图中脑电帽是干电极的电极帽，就是直接戴上去就可以采集脑电信号。还有的就是湿电极电极帽，就是需要在每个孔上涂满电极膏，等信号显示每个电位都绿了才能开始采集数据，否则阻抗太大，采集的都是噪声数据。

脑电帽采集

下图该设备为BP设备，用于采集记录脑电信号。从上往下依次是：转接头（连接电脑和信号采集器）、信号放大器、电源（在没有插座的情况下给信号放大器供电）。

BP设备

BP设备采集的脑电信号数据

三、脑机接口的应用

做一个试验，一个视频为意念控制键盘的拼音打字系统。我们先把键盘上的字母等按键划分几个区域。在确定好某个区域后，去这个区域内确定真正需要按的按键。本质上来说，意念控制打字系统就是个分类器。通过采集的脑电信号进行建模后，预测出每次脑电信号意图需要嵌入的按键及对应的方向，找到后，判断出确认意图。自动完成敲击即可完成了整个打字过程。

睡眠分期系统（如下图）。图中正在给参加试验的人员采集睡眠数据。睡眠分期算是脑机接口技术中比较常见的应用。比如我们的运动手环，手表等。里面会记录我们每天的睡眠数据，每次还给出一次睡眠数据分析报告。睡眠报告中会显示我们几个重要阶段的时长，比如快速眼动期，深睡眠，浅睡眠。由于我们的手环能采集到的数据只有肌电信号(就是肌肉活动的电信号)，心率等信息，想要得到精准的分析报告，这样数据远不够。

快速眼动期容易做梦，在这个阶段如果被人叫醒，最容易记住梦境内容。4月1日雾帜智能公众号发布的人工智能产品：智能枕头HoneyPillow，它的实现的其中一个方法就是通过让受试者进入快速眼动期后，过一会叫醒，让受试者说出当时的梦境，记录脑电信号与梦境内容。通过对这两部分数据进行建模，从而达到还原梦境，记录梦境。睡眠分期有着重大的医学意义，一是通过睡眠分期给出提高睡眠质量的建议，二是通过睡眠分期中不通期的睡眠数据发现相关疾病。比如通过观察到快速眼动期的睡眠数据，发现阻塞性睡眠呼吸暂停,肺部疾病等。

疲劳检测是脑机接口技术另一个应用场景，脑电是大脑疲劳状态最直观的指示信号。所以，脑电信号一直被誉为检测疲劳的金标准，基于脑电的驾驶员疲劳检测预警方法理论上对于预防交通事故更可靠。通过记录脑电信号，解析出当前受试者是否处于疲劳状态。这个用于大货车等司机的开车疲劳监控等场景,有效的预防交通事故。

某公司研发的一款产品，用于提升专注力系统。通过一些专业的脑机接口互动游戏训练有专注力缺陷孩子，提升专注力。2019年有这样一则新闻，浙江金华小学课堂上，学生们头上戴着一个脑机接口头环，用于检测小朋友在课堂上的专注度，给孩子的注意力打分，看他们上课是否专心，有没有转移注意力。

四、挑战

当前脑机接口应用确实特别广，特别是医疗领域，有很大的商业价值。但目前商业化还面临着很大的挑战。脑机接口虽然有很多研究方向,但大家都在努力解决这样两个问题：一是如何从大脑中输出正确的信息?二是怎样将信息正确地输入到大脑？在大脑皮质中有大约200亿个活跃的神经元，而脑机接口要做到对大脑信号进行极为准确的捕捉或反馈，就需要从这些神经元中找到特定的一些神经元细胞体发出的信号，或者刺激某些特定的细胞体。可见这个难度有多高。当前预训练模型”大行其道”,transformer模型在文本，视频，语音等各个领域都大显神威。是否有天能在脑机接口领域也看到它的应用，期待大家的研究成果。

摩尔定律在各个领域都存在，脑机接口也不例外。以目前统计数据看,当前的BCI技术以平均7年半左右的时间才能使可同时记录的神经元数量翻倍的速度计算,要达到同时记录100万个神经元需要到2100年，要记录完所有的神经元就需要到2225年。所以带宽问题也成了脑机接口学术研究的突破关键点。

前面我们讨论过脑电信号采集的几种方式，从这里我们知道在非侵入式脑电信号采集的过程中，夹杂着不少干扰成分。如果采集的数据质量不行，就很难做好数据建模，去做数据分析。就像巧妇难为无米之炊。因此设计抗干扰能力强的脑电信号采集设备有待解决。相对于非侵入式数据采集，侵入式半侵入式的采集方式采集的脑电信号质量确实特别好，但是手术如何将对脑部的损伤降到最低，这是个极大的挑战。而且随着植入时间延长,穿刺电极被炎症细胞包裹,会导致信号缺失。

作为一种较为新兴，复杂的，跨多学科的领域，脑机接口还有很多不完善的地方，目前缺乏统一的基础理论框架，缺乏脑机接口系统性能科学的评价标准。作为高交叉度学科，又是新兴领域，大挑战是必然的。

五、前沿研究

脑电转语音技术初衷是为了帮助失语人群恢复说话功能，当然这里的恢复不是恢复成正常人的说话方式，而是通过解析出当前大脑所想要表达的内容输出成语音。这里该技术的核心处理框架。我们使用非侵入式的脑电帽采集大脑语言区的脑电信号，通过深度学习模型，生成语音特征数据MFCC(梅尔倒谱系数)。最后可以将mfcc进行语音合成。

目前脑机接口上运用最成熟的当属于运动想象的应用。比如通过意念控制角色玩游戏。这里的游戏肯定不能和我们正常人玩这么快，毕竟通过脑机接口控制没那么灵活。这让肢体瘫痪的人群也能体验到游戏的快乐。

康复训练是目前脑机接口在医疗上应用最广泛，也是最成功的落地应用。研究实践表明基于运动想象的脑机接口康复训练能使多个脑区间功能连接增强，促进脑功能网络活动，从而有效改善脑卒中患者的肢体运动功能。德国图宾根大学和当地的医疗机构合作，对脑卒中偏瘫患者进行康复训练。经过20多个月的持续康复训练，深度瘫痪的部位有了明显的知觉，恢复了部分功能。

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