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电极帽是什么材质的
发布时间:2020-10-29 10:14    文章作者:真人麻将

  稳态视觉诱发电位[1-2]是BCI系统[3-4]经常使用的一种信号,它属于被动刺激的一种,也是稳定性和识别率最理想的一种。SSVEP信号是指在人眼受到固定频率超过4Hz的视觉刺激时,大脑皮质活动将被调节,导致类似于刺激的周期性节律,SSVEP主要出现在大脑皮层枕区。目前,基于SSVEP的脑-机接口系统得到广泛关注和研究。目前大部分的SSVEP采集系统是采用湿电极采集,湿电极采集时需要将凝胶注入电极。在记录过程中,凝胶随着时间变干,导电性能会变差,从而采集到的脑电信号会变差。在实验结束后,用户需要洗净用户头发中的凝胶,并且还需要清洁EEG帽。这些过程很耗时,并且会给用户带来不舒服的体验。为了简化湿电极的制备和工艺,已经开发了许多类型的干接触电极。它们可以分为微针,针尖,弹簧针,和软导电聚合物电极。这些类型的电极具有低接触阻抗,高信号质量和舒适的用户体验的优点。

  Mihajlovic[5]等人使用8个基于金属针的干电极来获取SSVEP信号,它可以识别4个目标,准确度为63%,ITR为23位/分钟。Chi[6]等人14设计了一个移动BCI系统,其中数据采集模块是一个无线便携式盒子,信号处理在手机上完成。该系统可以从3个弹簧销干电极中识别出12个目标。与传统的快速傅立叶变换(FFT)算法提取SSVEP的特征不同,他们使用规范相关分析(CCA)方法来匹配sin/cos波形模板。平均准确度和ITR为89%和26.5位/分钟。目前在使用干电极的稳态视觉诱发电位研究中,主要集中在两个方面,一是对采集信号段的研究,研发具备低阻抗与高灵敏度的新型电极材料,以提高信息的采集与准确率。如,2019年,韩国首尔国立大学与德克萨斯大学奥斯汀分校团队合作研发的新型梳状电极的头戴式系统[7],对SSVEP的准确率可以达到95.7%。台湾团队使用有源干电极,基于FPGA实现SSVEP-BCI算法,最终信息传输速率为36.08比特/分钟[8]。清华大学与北京邮电大学合作开发新型银电极,平均准确率达到了82%[9]。意大利那不勒斯费德里科二世大学团队使用单差分通道(最大实时采样率为256 Sa/s),改善电极连接方式,基于Goertzel算法的数据处理,在刺激持续时间为30s的情况下达到90%的平均准确率[10]。中国科学院半导体研究所集成光电国家重点实验室团队自行制作干电极外,使用滤波器组分析(FBA)预处理算法和基于任务相关成分分析(TRCA)的分类算法,11名参与者使用1秒长的SSVEP的平均分类准确率为93.2%,平均信息传输率(ITR)为92.35bit/min[11]。立交通大学团队使用有源干电极,基于FPGA实现SSVEP-BCI算法,最终信息传输速率为36.08比特/分钟[12-13]。除此之外,韩国团队研究增强脑机接口,使用听觉刺激代替视觉刺激,同时使用二元分类,其平均识别准确率为80%以上[14]。

  数据来自于“第三届中国脑机接口大赛”,干电极通道序号和导联名称如表1所示,具体的电极分布如图1所示。刺激范式包含10个目标(数字0-9,对应结果编号1-10),刺激频率分别9.25~13.75Hz,间隔0.5Hz,每个目标相位相差0.5π,每个目标对应的相位和频率如表2所示。实验数据以block为单位,每个block中均为连续采集EEG数据,其中包含数量不定、次序随机的刺激试次。单一block中,每种刺激试次的出现次数也不固定。整个实验过程中,10个目标均同时闪烁。单个试次持续5s,开始屏幕中会在目标周围出现一个绿块提示框。从提示框出现时刻开始的5s为刺激阶段,刺激过程中,10个目标同时闪烁,每个目标的亮度按照其预定频率呈正弦变化,受试被要求严格注视提示的目标,从而在其EEG信号中产生稳态视觉诱发响应。脑电信号给予刺激采用联合频率-相位调制(Joint frequency-Phase modulation,JFPM)方法,这种方法可以最大程度的区分相近频率的刺激信号,表2是不同的结果对应的频率和相位。

  干电极采集帽电极分布图如图2所示,其中X1,X2,X3无有效信号,CMF(Common Mode Follower)记录common-mode artifacts。那么实际上可用的脑电信号有20个电极。对于SSVEP信号来说,信号是出现在后枕区,实际上可用的电极只有靠近枕区的9个电极。

  实验数据为采样率300Hz的EEG数据,但并未经过其他滤波处理。由于SSVEP信号产生在枕区,实际做频率分类时,使用P3、Fz、P4、T3、T5、O1、O2、T6和T4共9个导联的数据。采用50Hz的陷波滤波器被用来去除电源工频噪声干扰。除此之外,还用到了滤波器组分析,所用到的滤波器是Chebyshev I型无限脉冲响应滤波器,使用MATLAB中的filtfilt()函数进行正向和反向滤波,图3是滤波后的SSVEP干电极波形图。

  3 CCA算法处理情况简单相关系数描述两组变量的相关关系的缺点:只是孤立考虑单个X与单个Y间的相关,没有考虑X、Y变量组内部各变量间的相关。两组间有许多简单相关系数,使问题显得复杂,难以从整体描述。典型相关是简单相关、多重相关的推广。典型相关是研究两组变量之间相关性的一种统计分析方法,也是一种降维技术。典型相关分析法在脑电信号的特征提取领域也同样有着不可或缺的地位,在对SSVEP信号进行频率检测时,CCA以其高准确率、高抗噪等优点被广泛的应用在脑电信号的研究和分析中。从宏观上讲,典型相关分析法(Canonical Correlation Analysis,CCA)是一种描述两个变量或者两个数据集之间相关性的多元统计分析法。首先,CCA 分析法要从这两个数据集中寻找到一对名为典型变量的线性组合,并且要使得这两个典型变量之间的相关系数是最大的。接着继续寻找第二对典型变量,其中,第二对典型变量与第一对典型变量是不互相关的,同时它是第二个具有最高相关性的线性组合。当典型变量的对数等于原来两个数据集当中较小数据集的变量个数时,这个寻找典型变量的线性组合的过程才结束。这个线性组合的系数可以用来描述这两个数据集之间的相关性。尽管典型相关分析法的计算过程会产生很多个相关系数,这里我们仅仅考虑其中最大的相关系数,因为这个最大的相关系数才具有最好的描述典型变量相关性的能力。CCA是多元统计学的组成部分,是研究两组变量间互相关系的统计分析方法。简单来说,典型相关分析就是寻找两组变量各自的线性组合,然后利用线性组合这两个变量之间的相关关系来反映原来两组变量的关系。首先,寻找到两组变量的线性组合,被称为典型变量,而它们之间的相关性是最大的;然后,再寻找第二对典型变量,使它们之间的相关性是第二大的,以次类推,直到相关性被提取完,即典型变量对的数目等于较短的数据集的变量数目。这样,原本是研究两组变量之间的相关性,现在就转换成研究提取出的这些典型变量之间的相关性,减少了研究变量的个数,大大提升了计算速率,从而被广泛使用。CCA可同时进行多信道分析,包含更多的信道信息,对视觉诱发电位的特征提取更有效。当CCA应用于提取SSVEP响应频率时,两组多变量分别定义为、,其中是EEG的经过多channel信号。式中,channel的下标表示不同信道的编号;是与刺激频率相关的参考信号。

  (1)式中,是的谐波个数;中channel的数量也为。假设有i个刺激频率,那么

  CCA为两组多维变量和寻找一对向量和,通过和来最大化相关变量和之间的相关性,如式(5)所示:

  (3)式(5)得出和之间的相关系数的最大值,选取不同的,计算,则最大对应的频率被认为是SSVEP的响应频率。将SSVEP干电极的数据用CCA进行频率分类,CCA属于无监督学习,可以不需要预先训练就能得到分类结果,分类取得时间分别取1s、2s、3s、4s,可以得到不同的分类图,如图4-7所示。

  可以看出,随着时间的增加,分类的准确数一直在增加,但是不同的人分类的准确数差异会非常大,这也是CCA的缺点之一。

  脑机接口系列课程(二) SSVEP介绍及相关软件的安装、实验范式的搭建

  脑机接口系列课程(二) SSVEP介绍及相关软件的安装、实验范式的搭建 导言:这是脑机接口系列课程的第二篇,也是SSVEP部分的第一节,介绍SSVEP相关知识和实验范式的搭建等,属于基础入门篇,文章靠后有具体的操作...

  导言:这是脑机接口系列课程的第二篇,也是SSVEP部分的第一节,介绍SSVEP相关知识和实验范式的搭建等,属于基础入门篇,文章靠后有具体的操作说明,供参考。我们已经基于bciduino放大器()搭建了相关的实验系统,后面几篇逐渐整理发布出来。如有任何问题可以个人微信添加cheitech了解或询问。

  脑-机接口( brain-computer interface,BCI),是指不需要通过常规的大脑输出通道,在人或者其他动物与外在环境之间建立一种沟通的环境[1],达到意识控制设备的目的。德国神经生理学家Berger首先发现脑电信号的存在,并为脑-机接口技术的发展奠定基础。之后,研究人员一直致力于研发如何利用脑电信号来控制外部设备[2],例如智能机器人、机械臂、智能轮椅、四旋翼无人机等。这种由脑 机接口解析出脑信号中携带的信息,并由各种外部 控制设备实时反馈的系统,是当今脑机接口研究的热点。美国Emory大学的Kennedy和Bakay最先在他们患有脑干中风导致的锁闭综合征的患者Ray身上植入了可获取高质量脑电信号的接口,使他存活了足够长的时间,并且学会了用脑信号控制电脑光标。[3]

  脑−机接口与传统接口相比,人是通过大脑直接进行操作,脑电信号可以提供除肢体以外的另一种独立控制信号直接控制执行器,为人类控制外设提供更多途径。基于以上优点,脑−机接口技术被广泛的应用到智能轮椅[4-5]、机械手[6]、仿人机器人[7]等设备控制中,并已经开始渗透到工业、国防业领域中,如水下机器人作业[8],航天员远程操作[9],人−武器装备一体化[10]。在脑电控技术领域,基于视觉诱发电位[11-12]的脑电控制技术较为成熟,具有较高的准确率,并且不需要操作人员过长的训练时间.系统通过对获取脑电信号的预处理、特征提取和分类来识别操作人员的控制意图。

  脑机接口系统是涉及神经科学、信号处理、人工智能、机械控制等多个学科的交叉学科,具有重大科研价值和应用前景。如今脑机接口中信号获取的技术主要有以下几种: 头皮脑电(EEG)、皮层脑电(ECoG)、植入式电极(Spike and LFP)、脑磁图(MEG)、功能磁共振成像(fMRI)、功能近红外成像(fNIR)等。用于BCI系统的脑电信号主要包括:P300电位、感觉运动节律的事件相关同步/去同步电位(运动想象信号,event-related synchronization/eventrelated desynchronization,ERS/ERD)、稳态视觉诱发电位( steady-state visual evoked potential,SSVEP)等。运动想象如图1所示,图1是左手运动想象信号的FC5通道的电位图,持续时间共8秒,频率为1000HZ。P300中识别字母Q的脑电62导波形图,持续时间为1s,频率为200HZ。

  稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEP)是BCI系统经常使用的一种信号,它当人眼受到固定频率超过4Hz的视觉刺激时,大脑皮质活动将被调节,导致类似于刺激的周期性节律,这就是稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP),而SSVEP主要出现在大脑皮层枕区[13]。人们设计出基于SSVEP的脑-机接口系统,通过识别大脑中的脑电信号的频率成分来检测目标指令[14]。目前,基于SSVEP的脑-机接口系统得到广泛关注和研究,其中有关SSVEP的识别准确率问题的研究居多。Regan[15]等证明在不同频段,SSVEP有不同的谐振峰,这些频段分别为:低频段(5~12 Hz)、中频段(12~25 Hz)和高频段(30~50 Hz)。随着频率的升高,谐振强度减弱。BCIs通常具有更高的信息传输率,更兼有系统简便,仅需要较少训练的优点。已经有很多研究者们设 计出了具有高传输速率的SSVEP-BCIs。然而,由于屏幕显示器固有刷新率的问题,当使用屏幕显示器呈现闪烁刺激块时,可选的频率有限,使得增加更多的目标数存在一定困难。在SSVEP-BCIs系统中考虑视野的目标刺激方法,有助于提高原有系统的性能。例如:加入视觉左右注意可以改善SSVEP-BCIs对大脑正常输出通路的依赖性,从而扩大了系统的使用范围; 左右视野区对应刺激目标呈反相位刺激则有助于简化导联优选的步骤 ,提高系统的目标检测性能。

  SSVEP是通过固定频率的闪烁刺激诱发的,而诱发产生SSVEP信号的视觉刺激源通常包括光刺激源、图形刺激源以及模式翻转刺激源[16-18]。其中,光刺激源主要是用受到一定频率调制的LED、荧光灯等光源作为视觉刺激。以LED作为光源诱发视觉刺激为例,利用LED可以实现不同颜色光的闪烁刺激来诱发SSVEP,而不同颜色光的LED闪烁会影响SSVEP的响应。Regan等首先研究不同颜色(红色、黄色、蓝色)闪烁刺激对SSVEP在不同频段的响应的影响。研究表明:在11Hz处红光可以诱发最强的SSVEP响应;在13Hz处蓝光可以诱发最强的SSVEP响应;黄光诱发出的响应最弱,且对频率不敏感[19]。也有研究者对不同颜色单色光刺激产生的稳态视觉诱发电位进行比较。结果表明红、绿、蓝3种颜色中,蓝光的效果最好。

  Psychtoolbox的功能是在Matlab与计算机硬件中间提供一个接口,让Matlab可以直接操纵计算机硬件。这样,我们就可以自由地要求计算机输出图像、文字或声音,精确计时并获取被试的反应。有了Psychtoolbox工具箱以后,用户可以在Matlab上完成几乎所有的实验工作。

  E- Prime是 Experimenter’s Prime (best) 的简称,是实现计算机化行为研究的一个跨平台系统,它与所有的可视化编程语言系统相似,使用类似于 Visual Basic的 E- Basic语言,是一个涵盖从实验生成到毫秒精度数据收集与初步分析的图形界面应用软件套装。该系统包括如下特征:图形化界面编程环境,对实验功能的实现可以通过所见即所得的选择、拖放和设定产生,使编程简单化;面向对象的简单易懂的 Script 语言,类似于Visual Basic,提供了许多针对行为研究的增强命令,为编程提供了灵活性,可以帮助实现更加灵活全面的实验范式,并提供了E- Prime的扩展空间;扩展的数据分析和导出系统;数据检验核对功能;实验生成向导;PsychMate系统提供了实验教学需要的经典实验。

  E-Prime心理学实验操作平台,是一个高等的图形设计环境,涵盖从实验生成到毫秒精度的数据收集与初步分析等功能,提供革命性的新工具,以加速实验发展,E-Prime可以让您在设计实验时,只须选取常用的实验功能图标,然后把图标拖曳到实验程序内,可以在短短的时间,建立复杂的实验程序。E-prime可以进行实验设计、生成、运行、收集数据、编辑和预处理分析数据。

  E-Prime能呈现的刺激可以是文本、图像和声音(可以同时呈现三者的任意组合)提供了详细的时间信息和事件细节(包括呈现时间、反应时间的细节),可供进一步分析,有助于了解实际实验运行的时间问题。专门面向心理实验,并针对心理实验的时间精度作了优化。刺激呈现与屏幕刷新同步,精度可达毫秒。相对于传统编程语言,E-Prime易学易用,实验生成快速。

  DMDX是一个针对窗口环境设计的心理学实验设计与控制软件系统。对一个一般的心理学研究人员而言,DMDX几乎能够将一台个人计算机转化成一部全功能的心理实验仪器。实验时,DMDX不但能在个人计算机上呈现视觉或听觉的实验刺激,并且能够收集受试者对实验刺激的反应(包括语音及按键反应;并记录反应的种类及时间)。DMDX可以编制刺激呈现程序、运行并记录反应、数据筛选、数据分析准备。DMDX简单易学,稳定性好,适用于不会编程的非专业程序人员,DMDX目前可以呈现文字、图片、声音、视频片断等实验材料,时间精度高,对被试反应得记录达到了毫秒级。DMDX适用于Windows 95/98 2000、XP等系统,可能对新版本的系统的兼容性会存在问题。

  LabVIEW(Laboratory Virtual instrument Engineering Workbench)是一种图形化的编程语言的开发环境,它广泛地被工业界、学术界和研究实验室所接受,视为一个标准的数据采集和仪器控制软件。LabVIEW集成了与满足 GPIB、VXI、RS-232和 RS-485 协议的硬件及数据采集卡通讯的全部功能。它还内置了便于应用TCP/IP、ActiveX等软件标准的库函数。这是一个功能强大且灵活的软件。利用它可以方便地建立自己的虚拟仪器,其图形化的界面使得编程及使用过程都生动有趣。

  图形化的程序语言,又称为 “G” 语言。使用这种语言编程时,基本上不写程序代码,取而代之的是流程图或框图。它尽可能利用了技术人员、科学家、工程师所熟悉的术语、图标和概念,因此,LabVIEW 是一个面向最终用户的工具。它可以增强你构建自己的科学和工程系统的能力,提供了实现仪器编程和数据采集系统的便捷途径。使用它进行原理研究、设计、测试并实现仪器系统时,可以大大提高工作效率。利用 LabVIEW [3] ,可产生独立运行的可执行文件,它是一个线位编译器。像许多重要的软件一样,LabVIEW 提供了Windows、UNIX、Linux、Macintosh的多种版本。

  吴正平[20]采用LabVIEW开发平台开发了视觉刺激器,在刺激源少的情况下,相对于LED对硬件电路的要求高和CRT的体积过大[21],LCD显示器只需要通过 软件操作即可,操作简单,更利于用户的使用。基于 LCD 显示器60Hz的刷新特性,通过调整时间参数,可以实现图片以指定频率闪烁。刺激界面选用4个相同的黑色圆组成,整个操作界面简洁、方便、可控。

  脑-机接口研究工作是基于对脑电信号的分析,因此,对脑电信号的采集是研究脑-机接口的首要环节。脑电信号一般使用国际电极10-20安放标准的电极帽或采集仪进行采集,主要采集与运动想象脑电相关通道的数据信号。脑电采集信号的电极目前有8导、16导、32导、64导、128导、256导,常用的有8导、16导、64导,下面对16导和64导做一个简单的介绍

  16导的脑电信号采集仪常用的有美国Emotiv System公司开发的Emotiv EPOC+ 脑电采集仪,该采集仪的电极安放就是根据国际电极10-20的安放标准进行设计的,一共安放了14个电极以及两个参考电极,各个电极分别是AF3、F7、F3、FC5、T7、P7、O1、O2、P8、T8、FC6、F4、F8、AF4以及参考电极CMS和DRL,如图2.3所示。

  64导的脑电信号采集仪常用的有脑电信号采集仪是德国的COMUMEDICS公司开发的COMUMEDICS NeuroScan Neuvo 64-channel Amplifier脑电采集仪,Neuvo还可以与Stim2系统一起用于集成和精确的刺激显示,或接受来自第三方系统的TTL脉冲。Neuvo非常适合满足任何神经科学实验室的需求。基于synamps-rt的技术,neuvo是一款EEG、ERP和EP放大器,具有很高的规格和竞争力的价格。Neuvo系统具有CE IIB级医疗认证和FDA批准。该采集仪的电极安放就是根据国际电极10-20的安放标准进行设计的,一共安放了62个电极以及两个参考电极,该仪器的采集有导电膏和盐水帽两种采集模式,其中导电膏的研究更倾向于心理研究,盐水帽适合运动想象,可以供给采集大批量数据。

  COMUMEDICS NeuroScan Neuvo 64-channel Amplifier允许您根据受试者的不同选择,根据时间或受试者的限制,将头皮电极阻抗准备到科学接受的水平,或以高阻抗进行记录。这种灵活性允许您选择最大限度地收集每个主题的数据,并收集情况允许的最佳数据。可移植性和集成性:小包装、大功能,数字放大器通常很小,因此是便携式的,但便携性也意味着不可预测的环境噪音。COMUMEDICS NeuroScan Neuvo 64-channel Amplifier拥有内置技术,即使在最恶劣的电磁场中也能发挥作用。

  对于生成的文件可以用EEGLAB读取,EEGLAB是一个Matlab的工具箱(Toolbox),主要用来处理EEG(脑电图)和MEG(脑磁图)以及其他的连续且事件相关的电生理信号,如ECG(心电图)。EEGLAB能够对电生理信号进行一系列的分析,包括独立成分分析(ICA)、时频分析(TFA)、消除伪影、事件相关的统计分析以及几种对数据可视化的模型。EEGLAB 支持几乎所有主流操作系统,包括Linux、Unix、Windows、以及Mac OS X。EEGLAB本身是一个开源的免费软件,但是EEGLAB必须基于Matlab平台(7.0及以上版本)。没有Matlab,EEGLAB也可以运行在Octave环境中(和Matlab类似,但是Octave是开源免费的)。EEGLAB提供的是一个基于Matlab的交互式用户界面(GUI),极大的方便了在代码方面不太擅长的科研者,这样他们可以集中精力去做与代码无关只对电生理信号的科学分析和统计。如图6所示,是eeglab的主要界面。

  EEGLAB的基本功能是读入数据、可视化数据、基本操作、测量、储存、导出数据。EEGLAB还提供一个开源的平台,用户可以在该平台上开发出特定功能插件(plug-in),通过社区与其他全球的科研者共同分享,极大的延拓了EEGLAB的基本功能。如图7所示,是eeglab读取的一个脑电波形图,通道为64导。

  选择实验环境时,必须注意避开电动设备、高频辐射等干扰的地方,保证实验数据免受电磁场的干扰;为避免阳光、声音、环境影响受试者情绪,实验环境应尽量保证光线适中、简单安静、通风顺畅、温度适中。

  对于实验中的受试者而言,必须按医学规定,实验前24小时内禁止食用特殊食品,比如可导致神经系统过度紧张兴奋或者抑制的药品和食品;另外,受试者受试前保证睡眠充足,禁止熬夜,要求清洗头发并保持头发干燥,防止头上油污导致电极与头皮接触的电阻过大影响实验效果,调整自己的状态,保证精力充沛、注意力集中;在受试过程中,若出现走神、过度疲劳,应及时与操作者沟通,并放弃该次采集到的数据,调整状态,重新采集;尽量做到肌肉放松,避免大范围的肌肉运动,尽量保持头部器官处于不运动状态,避免头部器官运动对脑电信号采集产生的干扰。

  对于实验操作者而言,应清楚操作过程中的每一处细节,保证数据采集的公正可靠;操作过程中,注意力要高度集中,时刻注意受试者在受试过程中会否受到的干扰,并要求能尽量排除干扰。

  [5] 项伟,吴迎年.基于改进共空间模式与深度信念网络的脑电信号识别算法研究[J].中国科学:信息科学,2018,48(07):919-931.

  规划,周围环境建模,感知输入的解释,包括您对现实的感知,记忆处理和存储以及您的情绪和情绪的基本驱动因素发生在大脑周围的许多功能区域,包括后方的视觉皮层 ,两侧的颞叶皮质,头顶后面的顶叶皮层和大脑深处的边缘系统。 边缘系统控制您的基本情绪和情绪,您的战斗/飞行反应和更深层的长期记忆编码以及控制基本的身体机能,如呼吸和心跳。

  大多数这些更深层的功能与皮质的不同部分(EEG测量可接近的外层)密切相互作用,但是相互作用非常复杂和分布。 为了映射大脑的真实活动,测量来自位于大脑表面周围的许多不同皮层结构的信号是非常重要的。 不可能纯粹从正面和颞区域映射这些信号。 除非还考虑来自大脑后部的信号,否则很难近似确定用户的完整心理状态。

  通过适当的覆盖和电极配置,可以重建所有重要大脑区域的源模型并查看它们的相互作用。 缺少这些关键信号的替代系统将说明不到一半的故事。 通常,它们仅限于确定意识水平,处理的量和强度以及(在某些情况下)正面信号中的左/右半球不平衡。 虽然这些在某些情况下很有用,但它们提供了对用户心态的非常有限且不准确的视图。

  我们的设备已经开发用于研究和开发应用。 我们对移动EEG系统的设计和开发保持了不妥协的态度,我们相信空间分辨率; 检测大脑主要皮质的活动对于获得高质量数据至关重要。 我们认为,我们积累和分析的大量数据以及我们的检测算法都是首屈一指的。

  我们的传感器尖端材料使用时间长,安全,方便,舒适,所有可拆卸部件均可更换,可延长使用寿命和性能。我们的技术得到了科学,学术,工程和媒体社区的支持和信赖,并通过大量独立研究论文得到了验证。

  EMOTIV目前实时测量6种不同的认知状态-兴奋(唤醒),兴趣(效价),压力(挫折),参与/厌倦,注意力(焦点)和冥想(放松)。 我们将继续改进和优化我们的性能指标算法以及构建新的检测。 这些检测是基于严格的实验研究而开发的,所述实验研究涉及每个州的志愿者,其中受试者通过经历获得所需状态的不同水平。 他们接受了许多额外的生物特征测量(心率,呼吸,血压,血容量流量,皮肤阻抗和眼睛跟踪),由训练有素的心理学家观察和记录,并自我报告。 EMOTIV绩效指标已在许多独立的同行评审研究中得到验证。

  有几篇验证论文,包括最近的一篇论文,在一个听觉诱发的潜在实验中,EPOC和一个研究EEG系统同时被安装。从邻近的正面位置得到的痕迹与在实验不确定水平下的ERPs的距离是相同的,直到几十毫秒。

  我们的检测套件是基于在我们自己的实验中从志愿者那里收集的几个不同的实验数据集。

  例如,我们在定义的活动中,对30多个男女混合性的参与者进行了挫折检测,他们戴着表情符号、ECG、呼吸带、GSR和sphygmoman量表。他们由一位心理学家陪同,在事件前后拍摄并自我报告,所有设备的基线读数都是在前后进行的。这些实验包括一系列的在线游戏,这些游戏的设计目的是让人感到沮丧,例如,一个PacMan风格的游戏,在这个游戏中,控制随机地以越来越多的频率失败或逆转,以及一个FPS游戏,这个游戏的主题逐渐被淹没,他们的设备也不可靠。

  这些都是专有数据和未发表的数据,但这些实验是在当地一所大学的伦理委员会下进行的。我们的一些探测不依赖于先前的数据,他们收集有标记的数据,并对每个人的脑电图数据进行新的签名(我们的精神指挥套件以这种方式工作)。

  从头部周围捕捉到的脑电图信号被肌肉运动的信号所污染。换句话说我们(和其他脑电图系统)测量大脑信号,有时是铺设在肌肉活动电位(EMG)以及小城镇- electro-oculographic信号,结果从眼球的运动(一个强烈分化器官的电气连接一边和另一边几乎没有神经)。

  几乎所有其他的脑电图系统都可以完全丢弃在EMG和EOG事件中收集到的数据,或者至少在恢复实际的大脑信号时试图过滤掉它们。我们决定更进一步。我们感激地接受了肌肉信号,我们利用面部传感器的分布来对肌肉进行三角测量,并建立分类系统来识别特定的面部表情,比如微笑和眨眼等。这是面部表情检测套件。我们毫不掩饰地说,面部表情的探测是基于肌肉信号的,事实上,我们很高兴地告诉人们,我们正在充分利用大多数人扔在垃圾堆上的数据。

  精神命令和性能指标是完全不同的。性能指标是衡量你情绪状态的指标。它不接受面部表情数据作为输入——我们严格使用大脑信号,否则有什么意义?因为我们有面部表情的处理,我们可以描述我们需要从数据中去除EMG和EOG的过滤,我们的探测在很多正常的活动中继续运行。有时,如果数据太过腐败,他们就会关闭,尤其是沮丧和参与。

  心理命令适用于你用来训练的东西。在分类器中加入一些面部肌肉活动是很有可能的,但老实说,这并不像正常的大脑信号那样可靠和可复制。我们更喜欢我们的用户在训练精神命令时放松,而不是保持合理的状态,而且大多数人在玩了一段时间后就学会了这样做。有了完全平静的训练数据(也就是说,没有肌肉参与,只有大脑活动),就可以在正常的活动中使用心理命令,包括在做面部动作时,因为只有相关的大脑信号被植入到分类器中。我们让肌肉信号的一小部分进入训练系统,这样新手就有更好的机会在系统中工作,但是几乎每个人很快就学会了把它抛在脑后。对于完全锁定的受试者(那些完全没有肌肉活动的人)来说,精神控制是非常有效的——这证明了大脑信号必须参与其中。

  基本上,普通模式的噪音信号要比大脑信号的振幅要高出500倍,才能在每个通道上有相应的振幅。进一步的信号处理可以拒绝这一水平的共模噪声约100的另一个因素——通过删除频道之间的共同背景信号,例如通过“中值滤波”——每一次样本,计算所有14个频道的中值和每个通道值减去这个数字形式。通过这种方式,在所有通道中检测到的任何公共信号都被有效地移除。

  CMRR约85分贝电力电源频率干扰和55分贝左右整个工作领域(共模抑制比,多少废话常见输入终端——参考和每个脑电图通道——使它通过信号链和假信号,55分贝大约是0.2%,85分贝是0.005%)。

  在所有通道上设置EPOC来实现绿色传感器,为大多数目的提供了足够低的阻抗。用湿润的毡子在上面做一个很好的计划,因为它们会更快地变干——用户还可以在液体中加入一些家庭甘油,这样可以降低蒸发率,提高阻抗。

  EMOTIV提供了五种心理表现的基本方法,直接来源于你的精神活动。每一项措施都会自动调整,以适应你的正常范围和每个条件的基础水平——系统学习你的常规状态和能力,并提供一个调整值,显示你在每个场合的相对表现,与你的整体行为相比。我们还记录每个用户的原始水平,这样你就可以直接比较你的社会群体,像你这样的人(相似的年龄,性别,国家,生活方式等)和总体人口。

  专注:衡量你对某项特定任务的关注程度。集中测量注意力的深度,以及你的注意力在任务之间切换的频率。高水平的任务切换是注意力不集中和注意力分散的表现。焦点与流态密切相关。

  兴趣:对你当前活动的吸引力或厌恶程度。低兴趣分数表示对这项任务的强烈反感,高兴趣表明你对这项任务有很强的亲和力,而中端分数表明你既不喜欢也不喜欢这个活动。兴趣与你对当前任务的享受有关。

  放松:测量你关闭的能力,让你自己休息,并从高度集中的状态中恢复过来。受过训练的冥想者可以获得极高的放松分数。

  压力:衡量你对当前挑战的舒适度。高压力可能是由于无法完成一项艰巨的任务,感觉不堪重负,并担心无法满足任务要求的负面后果。一般来说,低到中度的压力可以提高工作效率,而更高的水平往往具有破坏性,并且会对你的健康和幸福产生长期的影响。

  大脑活动的观察通常用不同的频带来解释 - 大脑处理信息的速度和与其他大脑区域的相互作用的速度。当然,大脑内有大量的连接(数万亿的数万亿),每个特定的互动按照自己的节奏发生。只有当同一区域内的大量神经元表现为大规模活动的一部分时才能进行脑电图观察,这是特定类型活动的特征,对于这种类型的许多不同的相互作用来说,这是很正常的。同时,大脑的同一部分,因此我们经常在同一时间看到许多频段的重要活动。交互的频率和活动的特定位置都提供了有关大脑内部活动类型的信息。 Emotiv的检测套件基于不同区域的活动组合模式,使用包括频带在内的非常详细的信息,但大多数EEG研究人员主要依赖于下面概述的波段活动。

  Theta活动可见于嗜睡,觉醒和冥想期间。 显性Theta活动与放松,冥想和创造性状态,记忆回忆和“流动”状态相关联。

  Alpha波是大脑的默认“放松和警觉”模式。当眼睛闭合时,经常在后通道(枕骨和顶叶传感器)中观察到高Alpha值,表明视觉处理系统当前没有使用但是可用并等待输入。类似的条件适用于大脑的其他部分。在放松期间,高α水平出现在额叶中,并且在其他活动发生时被抑制。在EEG分析中比较不同区域之间的α抑制以确定当前使用的功能区域是很常见的。例如,语言处理倾向于抑制左额叶中的Alpha活动,而抽象空间思维可以抑制右额叶中的Alpha。经过训练的冥想者在正常活动期间通常会产生更高水平的Alpha活动,特别是在额叶中。

  运动皮层中的相似节律(称为Mu节律,在相同的频率范围内)表示肌肉松弛。抑制特定区域的运动皮层中的Mu节律对应于特定肌群的激活。例如,握紧右拳与头部左侧F3传感器附近的Mu节奏下降直接相关。

  多种频率和不同频率的β活动通常与积极的,面向任务的,忙碌的或焦虑的思维和积极的注意力相关联。 Emotiv API可以访问Beta区中的两个子带 - 12-18Hz和18-25Hz,可以更好地理解处理的强度和类型。

  当不同的神经元群体联网在一起以执行要求严格的认知或运动功能时,就会出现伽玛节律。 通常,当需要快速的耦合处理时,在正面区域中观察到伽马波,例如在战斗/飞行模式中以及在多任务期间的任务切换时。 在任务切换中,当当前任务被存档到短期记忆并且为“并发”处理检索新任务时,Gamma突发显而易见。

  Performance Metrics Detection Suite报告用户体验到的主观情绪的实时变化。 Emotiv目前提供五种性能指标检测:参与/无聊,沮丧,冥想,瞬时兴奋和长期兴奋。 性能指标检测可以查找本质上具有通用性的脑波特征,并且不需要用户明确的培训或签名构建步骤。 但是,会为每个用户收集单个数据,并在性能指标运行时保存在用户的配置文件中。 该数据用于重新调整结果并提高检测精度。 因此,在新用户使用neuroheadset时选择新的用户配置文件非常重要。

  “性能指标”选项卡包含两个图表,可以对其进行自定义以显示检测和时间尺度的不同组合。 默认情况下,顶部图表配置为绘制30秒的“参与度”,“沮丧”,“冥想”和“瞬时兴奋”检测数据。 底部图表默认显示长期兴奋检测的5分钟数据。 在图表上绘制的值是Performance Metrics检测返回的输出分数。

  2013 年,谷歌收购了 8 家机器人公司押注机器人赛道,其中就包括波士顿动力,之后推出的四足机器人 “Big Dog”、人型机器人“Atlas” 以及豹机器人 “Cheetah” 等,犹如是从科幻片中走出来的机械生物,每次露面都让人类震惊不已;2014 年 Google DeepMind 开发出人工智能围棋软件 AlphaGo,被视为 AI 研究里程碑事件,它完胜了李世石、柯洁等围棋顶尖职业棋手,掀起全球 AI 应用浪潮;Google 旗下还有一家生物科技公司 Calico,致力于研究对抗癌症、衰老等相关疾病及延长寿命的黑科技,从基因层面探索“长生不老”。

  现在,谷歌又有新动作,它联合了一家由华人科学家创办的公司 BrainCo(强脑科技),以及纳斯达克上市教育公司 Vasta Platform(Somos),推出了一种黑科技教育方案。

  这是一套基于先进脑机接口技术、促进课堂教学的教育科技产品,其中用到的非侵入式脑机接口设备由 BrainCo 提供,结合 Somos 与 BrainCo 联合编制的课程内容,搭配谷歌 Chromebook 笔记本电脑即可使用。

  据了解,这套脑机接口产品已实现量产,且面对诸多 C 端用户,脑机接口时代真的已经到来了么?

  “马斯克用脑机接口技术在猪大脑上做实验,在业内人士看来其实一点也不惊奇。早在 20 多年前,科学家们就开始在猴子身上做实验,而且比 Neuralink 现在的测试要复杂很多,脑科学的相关机理,那时候就已经验证了。”针对 2020 年 8 月马斯克的脑机接口公司 Neuralink 展示在猪脑上植入芯片、实时读取猪脑活动信号的进展,BrainCo 创始人兼 CEO 韩璧丞如此评价。

  科学家们对脑机接口的研究已持续了超过 30 年,自 20 世纪 90 年代中期以来,在实验中摸索出来的脑科学知识得到快速增长,多年来在动物实验的实践基础上,应用于人体的植入设备或者穿戴设备被设计制造出来,用于恢复损伤的听觉、视觉或肢体运动能力。

  简单理解,脑机接口技术就是在人脑、动物脑与外部设备之间建立一种连接通路,允许大脑和外部设备进行双向信息交换。

  这个领域中,里程碑式的事件有不少。1999 年,哈佛大学的 Phillip Kennedy 研究团队就在实验中,通过解码猫的丘脑外侧膝状体内的神经元放电信息来重建视觉图像,他们记录了 177 个神经元的脉冲序列,使用滤波的方法重建了向猫播放的八段视频,从重建的结果中可以看到可辨认的物体和场景。

  后来,美国杜克大学的 Miguel Nicolelis 团队成为用覆盖广大皮层区域的电极来提取神经信号、驱动脑机接口的代表。他们在 1990 年代完成在大鼠的初步研究后,之后开始在猴子身上做实验,到 2000 年,Nicolelis 的研究组成功实现猴子通过脑机接口设备操控机械臂抓取食物的实验,研究发表在《自然》上。

  2016 年 12 月,美国明尼苏达大学的 Bin He 团队让普通人在没有植入大脑电极的情况下,用脑机接口实现物体控制,包括操纵机器臂抓取放置物体和控制飞行器等。

  2017 年 2 月,斯坦福大学电气工程教授 KrishnaShenoy 和神经外科教授 JaimieHenderson 让三名瘫痪者通过脑机接口控制电脑屏幕的光标,在屏幕上输出了他们想说的话,其中一名患者可以平均每分钟输入 39 个字母。

  中国的脑机接口起步稍晚,但追赶速度迅猛。2020 年,浙江大学完成了国内首例植入式脑机接口临床转化研究,患者可以利用大脑皮层信号精准控制外部机械臂与机械手;上海交大已研发出非侵入式设备辅助中风患者进行手部的康复训练;西安交通大学使用脑机接口技术成功使一位高位截瘫失语患者“开声”。

  经过数十年的探索历程,脑机接口已然进入技术和产业融合的爆发期,当前颇有百家争鸣之势。

  虽然各家脑机接口实验披露的进展吊足了大众的好奇心,但对于普通人来说,似乎很难接触到随时可用的脑机接口设备,并体验使用乐趣。

  然而,韩璧丞聚集哈佛教授、哈佛脑科学中心以及麻省理工学院的多位科学家共同创立的 BrainCo,在商业化层面却做到了这一点。

  他们的团队基于脑科学研究与脑机接口技术,针对残疾人创造了BrainRobotics智能假肢,利用这款智能机械假肢,肢残人士不仅能够在日常生活中抓取物品,甚至也能去玩攀岩;他们还开发了脑电读取设备 ,据了解,其脑电信号的读取达到了医疗级精度,这让脑机接口黑科技民用化普及迈入新阶段。

  谈及商业化进展,韩璧丞比较欣慰:“在脑机接口行业,真正意义上能实现上万台产品量产的脑机接口公司屈指可数,我们便是其中一家。“

  不少其他脑机接口项目商业化之所以难,其实有很多技术性的阻碍。据韩璧丞介绍,脑机接口技术中最大的基础难点是对脑信号的采集和解析,因为脑电信号是微伏级的、非常微弱的信号,很容易受到外界干扰。科研人员能通过专业设备读取到的脑电信号,其实已经被放大了数万倍。

  如果是在实验室中,严格控制实验条件就有可能采集到比较好的信号;但要在日常生活中去精确读取脑电信号就非常具有挑战性。

  比如说在实验室中常见的脑电波测定方式就非常让人不舒服,需要给人戴上安装着几十个或者上百个电极的电极帽,并涂抹上导电膏,使电极与头皮紧密地连接在一起。

  “这种导电膏是像牙膏一样的化学导电介质,在日常生活中,用户不能每次都使用这种东西。所以我们公司在很多年前其实在做材料学的突破,目的就是让脑机接口产品能够更广泛地使用,来扩大它的数据量,而且我们团队聚集了美国做脑机接口最强的一批人才。”韩璧丞表示,这也是为什么 BrainCo 能领先同行、较快推出量产产品的核心竞争力所在。

  BrainCo 的 Focus 专注力训练设备设计很简洁,重量不到 90 克,易于佩戴,让普通人对脑机接口设备有了新的认知。

  产品都量产了,会很快被市场竞争者复制么?韩璧丞并没有此类担忧,究其原因,其一是建立这套脑机接口整个的算法框架,实现整个制造体系,BrainCo 团队前期花了大概六七年时间,并不容易被轻易赶超;其二,脑机接口用到的核心材料,是一种自主研发的特殊材料,这一块其实也很难被人去仿制;第三,整套生产车间和产品研发方案,有很多核心的步骤和环节处于严格保密状态。

  放眼未来 5~10 年的规划,韩璧丞透露,BrainCo 正在推进 “一条纵线和一条横线” 的发展战略,纵线的内涵,即是不断深入解析人类大脑信号,以更清楚更好地了解人类大脑科学。

  而横线则意味着团队会根据当下能实现的技术程度,去集中解决市场中一些切实问题,比如让孩子们提高学习效率和注意力的问题,让残疾人和中风患者恢复行动沟通能力,在解决自闭症,老年痴呆以及失眠等方向,都会陆续推出基于脑机接口的解决方案,商业模式方面,主要会通过 B2B2C 的方式进行落地。

  BrainCo 近期与谷歌在教育领域的脑机接口产品合作,就是着眼于利用神经反馈训练,帮助自闭症、多动症儿童回归到正常学习生活,也能让普通学生提高其专注力,加强学习能力。

  更早之前,这种方法还在美国宇航局(NASA)用来训练宇航员,也曾与意大利著名的方程式训练集团 Formula Medicine 合作训练赛车手,以及为职业运动员、电竞团队等提供辅助训练,能够有效改善选手们的焦点和注意力控制,让他们在比赛或任务中发挥最佳状态。

  2020 年,马斯克的 Neuralink 脑机接口在大脑中植入芯片的高调演示,在社会上引起广泛关注及担忧,这引发了人们对两种不同技术路径的思考,到底是侵入式的技术代表未来,还是非侵入式的技术会成为主流?

  韩璧丞认为,侵入式方法的好处是其采集的信号非常精确,但缺点也很明显,它对大脑存在一定的破坏性,无论是微创还是开颅手术,本身都具有相当的风险,长期使用还有感染的可能;而非侵入式方案,只需要佩戴上设备即可,但挑战就是信号采集如何实现较好的准确度。

  全世界做脑机接口的实验室已有上百个,其中一大半是在做非侵入式的,只有一小部分在做侵入式。侵入式有助于解决极重度病人的交互问题,但对于大多数普通人来说,如果是偏日常生活中的应用,非侵入式是较好的选择。

  侵入式电极和微芯片,可能会对大脑神经造成一定的损伤:在大脑中植入电极后,周围的胶质细胞会逐渐将电极包裹起来,电极监测到的神经元活动会越来越少,时间一长,电极监测不到神经元活动后还需要取出更换新的植入式器件,如果出现故障也不好进行及时维护,毕竟是要在脑壳里动工。

  “脑机接口是一个比较宽泛的技术概念,具体到每个团队可能做的技术方向会有些区别,比如有的偏疾病辅助治疗,有的偏交互,有的偏解析和检测,我们现在做的是偏控制和解析方面。“韩璧丞表示。

  关于脑机接口未来的技术变量,韩璧丞认为随着数据采集的增加,科学家们可以更好地理解人类的大脑活动,但前提是能够有一种简单的、能标准化采集脑电信号的设备,这就是 BrainCo 在做的事情。

  “我们的使命是要通过技术设备升级来更好地了解人类大脑,然后去帮助那些迫切需要脑机接口辅助的人们。未来,脑机接口将会有更好的交互,更好的材料,更好的外观,例如针对教育的产品,可能让它有更显著的效果,整个使用训练流程也会更加简便,这些都是需要不断改进的方向。”

  虽然概念正在市场中迅速变热,但在韩璧丞看来,脑机接口技术并不是多么科幻的噱头,而是需要接棒前人的基础研究,脚踏实地把当下的研究一步步深化,让研究成果普惠每个人。

  注意事项:参数名称都要小写,五个参数不能遗漏,参数名称都要写对,且各个参数的值不能为空字符串。否则无法请求成功。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录创建应用之后,然后查看应用详情就可以看到。userid就是平台注册账号。

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