腦機接口
腦機接口Braincomputer interface，BCI是人腦與計算機或其他電子設備之間建立的直接通信和控制通道通過這一通道，人們可以直接通過大腦表達思想或操縱設備，無需語言或動作，可以有效增強重度肢體殘疾患者與外界交流或控制外界環境的能力，從而提高患者的生活質量。腦-計算機接口技術是一種涉及神經科學的技術、信號檢測、信號處理、模式識別和其他跨學科技術。
背景簡介
用大腦思維活動的信號直接與外界交流，甚至控制周圍環境，是人類自古以來一直追求的夢想。自1929年漢斯伯格首次記錄腦電圖以來，人們一直猜測它可能用于交流和控制，從而使大腦不需要通常的介質—借助外周神經和肢體，直接影響外界。但由于當時整體科技水平的限制，以及對大腦思維機制的認識不足，這方面的研究進展甚微。
腦-機接口(Brain-BCI computer interface company)技術形成于70年代(Vidal, 1973)是一種神經科學、信號檢測、信號處理、模式識別和其他跨學科技術.在過去的20年里，隨著人們生活水平的提高隨著人們對神經系統功能的認識和計算機技術的發展，BCI技術的研究呈現出明顯的上升趨勢，特別是1999年和2002年兩次BCI國際會議的召開，為BCI技術的發展指明了方向.目前，BCI技術已引起世界上許多科技工作者的普遍關注，并已成為生物醫學工程、計算機技術、通信等領域新的研究熱點。
BCI簡介
BCI是一個連接大腦和外部設備的實時通信系統.BCI系統可以直接將大腦發出的信息轉換成可以驅動外部設備的命令，代替人的肢體或語言器官，實現人與外界的交流，控制外部環境.換句話說，BCI系統可以替代正常的外周神經和肌肉組織，實現人與計算機或者人與外界環境的交流。
BCI技術的核心是將用戶輸入的腦電信號轉換成輸出控制信號或命令的轉換算法.BCI研究工作中很重要的一部分就是調整人腦與BCI系統的適應關系，即找到合適的信號處理和轉換算法，使神經電信號能夠實時、快速、它通過BCI系統被準確地轉換成計算機能識別的命令或操作信號。
研究進展
2021年7月，鑒于腦機接口技術的面貌，“帶寬不足”植入創傷大”長期記錄穩定性差”三大挑戰。針對上述問題，中科院上海微系統與信息技術研究所研發了微創免開顱植入式高通量柔性腦機接口系統。在該系統中，前端柔性神經電極已經在晶圓級批量生產目前，單個設備可以集成多達2640個通道的腦電信號采集；柔性電極無需開顱即可微創植入顱骨，植入創傷小于0.7mm，可以自動繞過血管、減少創傷；電極植入后，可實現術后30分鐘的急性信號采集和長達8個月的穩定神經信號追蹤；它已經成功地應用于老鼠身上、兔、許多動物模型，如猴子。
2021年7月8日，“免開顱微創植入式高通量柔性腦機接口”基于技術的世界人工智能大會在上海召開（WAIC），并獲得大會最高獎，——賽爾獎（SuperAILeader，杰出人工智能領袖獎）
2022年9月18日，中國科學院深圳先進技術研究
院正高級工程師、深港腦科學創新研究院研究員李小健及其合作團隊披露，利用光學納米神經遙控技術，可以實現腦機接口設備小型化柔性植入壽命可控信息無線交互。這種腦機接口應用于神經康復領域的前沿技術，不僅是我國學者首創并持續引領的，也是腦機接口從實驗室走向臨床的重要環節。這項研究于2022年9月5日發表在國際頂級期刊自然的子刊自然 生物醫學3356工程上。
原理概念
神經科學的研究表明，在大腦產生動作意識后執行動作前，或者受試者受到外界刺激后，神經系統的電活動會發生變化.這種神經電活動的變化可以通過某些手段檢測到，并用作動作即將發生的特征信號.通過對這些特征信號的分類識別，可以分辨出引起腦電變化的動作意圖，然后用計算機語言編程，轉化人 s思維活動轉化為命令信號驅動外部設備，從而實現人腦對外部環境的控制，而不需要肌肉和周圍神經的直接參與.這是BCI的基本工作原理。
第一次BCI國際會議對BCI的定義是：腦-計算機接口(Brain computer interface)它是一個不依賴于外周神經和肌肉組成的正常輸出通路的通訊系統”BCI完全不依賴肌肉和周圍神經的參與，直接實現大腦和計算機的交流.這對完全喪失行為能力的病人(如中風肌肉萎縮(脊髓)側索硬化腦癱等)輔助治療與語言功能、行為能力的恢復對特殊環境下外部設備的控制乃至娛樂方式的改進都具有重要意義。
基本結構
基于不同的需求，人們設計了各種可以在實驗室演示的基于腦電的BCI原型系統。原則上，BCI系統一般由輸入和輸出組成、輸出和信號處理與轉換等功能環節.輸入鏈接的功能是生成、檢測包含一定特征的腦電活動特征信號，并用參數描述這種特征。信號處理的功能是對源信號進行處理和分析，將連續的模擬信號轉換成一些特征參數(如幅值、自回歸模型的系數等)表示的數字信號，以便于計算機讀取和處理，并對這些特征信號進行識別和分類，確定其相應的思想活動。信號轉換基于信號分析、分類后得到的特征信號產生驅動或操作命令來操作輸出設備，或直接輸出表示病人的字母或單詞的意圖，從而達到與外界溝通的目的.作為輸入和輸出的中間環節，信號分析和轉換是BCI系統的重要組成部分.在訓練強度不變的情況下，改進信號分析和轉換的算法，可以提高分類的準確性，優化BCI系統的控制性能.BCI系統的輸出設備包括指針移動、字符選擇、神經假體的運動和其他設備的控制等。
腦機接口技術BCI分類
第一次BCI國際會議根據輸入信號的性質將BCI系統分為兩類，即：BCI系統使用自發的腦電信號，BCI系統使用誘發的腦電信號。
基于自發腦電的BCI系統以自發腦電作為系統的輸入特征信號。其特點是受試者經過訓練后可以自主控制腦電的變化，從而直接控制外界環境，但通常需要大量的訓練，易受自身身體狀況的影響、情緒、疾病等各種因素的影響。
誘發腦電信號的BCI系統是利用外界刺激誘發大腦皮層相應部位電活動的變化，并將其作為特征信號。外部誘導的BCI系統不需要對受試者進行過多的訓練，但需要特定的環境(例如以矩陣形式排列的閃爍視覺刺激輸入)這不利于系統的推廣和應用。
在系統輸出模式下，前者使操作員能夠將指針移動到任何二維或多維位置，而后者僅使操作員能夠在列出的選項中進行選擇。根據信號檢測方式的不同，BCI也可分為電極內置和電極外置兩種基本形式。
電極內置信號檢測法使電極直接接觸或進入大腦皮層，測得的信號噪聲小、損失低，但因為涉及手術，操作復雜，需要專業操作人員，容易被感染。
外置電極的信號檢測方法簡單安全，有利于BCI系統的推廣但是電極離信號源遠，噪聲大。在BCI系統的設計中，應該根據信號的特性來選擇采用哪種方案、綜合考慮測量技術水平和實際要求的精度。
腦機接口技術關鍵技術
BCI系統是由信號產生的、處理、轉換、輸出開關時鐘等單元。在BCI技術的發展中，信號分析和轉換算法是最重要的研究內容。
源信號的獲取
BCI源信號的采集過程包括信號產生、檢測(電極記錄)信號放大、去噪和數字處理等。人腦可以產生各種信號，包括電信號、磁的、對大腦活動和其他形式的化學和機械反應。這些信號可以被相應的傳感器檢測到，從而使得BCI的實現成為可能。由于對磁信號和化學信號的檢測技術要求較高，BCI信號的獲取主要基于相對簡單的技術、低成本腦電檢測技術。
信號的產生
根據待獲取信號的特點和性質，必須采用相應的方法產生特征信號。信號產生方法包括使用視覺誘發電位、使用事件相關電位、模擬虛擬環境，自主控制腦電圖。
信號的檢測
信號檢測方法取決于待檢測的神經電信號的特性.根據電極的類型，BCI系統可以分為兩種基本形式內置電極和外置電極。
信號的處理方法
BCI系統中的信號處理包括信號預處理、特征提取、識別分類等過程。傳統的腦電信號分析方法是對信號進行多次檢測并對均值進行濾波，然后用統計方法找出腦電信號的變化規律.這種方法信息傳輸速率低，不能滿足實時控制的需要.目前，腦電信號的處理一般采用單一訓練信號的研究.其中，特征提取識別和分類是BCI信號處理中最關鍵的環節。
BCI的特征提取方法
特征提取就是把特征信號作為源信號，確定各種參數并作為向量，形成一個特征向量來表征信號特征.特征參數包括時域信號(如幅值)和頻域信號(如頻率)有兩類，相應的特征提取方法也分為時域方法、頻域法和時-頻域方法。
特征信號的分類與識別
特征信號分類是基于腦電信號根據不同的動作或意識會產生不同的反應這一特性，確定動作或意識的類型與特征信號之間的關系.信號分類的結果取決于兩個因素一個是待分類的特征信號是否具有明顯的特征，即特征信號的性質；二是分類方法是否有效。幾種典型的BCI特征信號的分類總結如下：人工神經網絡；貝葉斯-卡爾曼濾波；線性判別分析；遺傳算法；概率模型。
BCI應用
作為一種新興的跨學科通信技術，目前BCI的研究大多處于理論和實驗室階段，離實際應用還有一定差距。However, from its performance, BCI system and its technology will play an important role in various fields involving the human brain, especially for the ability recovery and functional training of patients with severe lack of mobility。目前，對BCI應用的研究主要集中在以下幾個方面。
交流功能
這類研究的目的是提高語言喪失患者與外界的交流能力。
環境控制
目前，對BCI環境控制的研究主要基于虛擬現實技術。虛擬現實具有相對安全性和目標可移動的特點，可以為訓練和調節神經系統活動提供安全可靠的環境.主題 大腦發出操作命令，這些命令不是由肌肉和周圍神經傳遞和執行的，而是由BCI系統檢測到的、分析識別相應的腦電信號，確定要進行的操作，然后由輸出設備控制目標。
運動功能恢復
BCI系統完成腦電信號檢測和分類的過程，然后輸出指令給神經假體，完成已經喪失功能的周圍神經的功能，或者輸出指令信號給輪椅上的指令接收系統，完成運動、行走等功能，使肢體完全喪失的患者可以在無人照看的情況下進行一些簡單的活動或進行功能輔助訓練。
其他領域的應用
從理論上講，BCI技術可以應用于任何涉及神經電的通信系統，比如殘疾人無人駕駛汽車，即通過BCI系統將操作過程中腦電信號的一系列變化實時轉換成操作指令，從而實現無人駕駛的目的。
總結綜述
BCI是一門新的跨學科技術，涉及神經科學、信號檢測、信號處理、模式識別等學科.BCI技術的研究具有重要的理論意義和廣闊的應用前景.由于BCI技術發展較晚，相應的理論和算法還不成熟，對其應用的研究還不完善，需要更多的科技工作者致力于該領域的研究工作.隨著技術的不斷完善和成熟，BCI將逐步應用于現實，為仿生學開辟新的應用領域。