脑机接口应用和P300拼写器概述 (脑机接口应用前景)
脑机接口应用和P300拼写器概述 (脑机接口应用前景)
脑机接口（BCI）系统是神经技术领域的一个部分，它将人类大脑的指令传递给计算机，在目前的研究领域中，BCI是发展最快的领域。
脑机接口的应用领域包括了医学、教育、神经工效学、游戏娱乐等多个方面，因此研究人员分布在医疗、安全、教育、机器人、游戏等多个领域。
最初的BCI系统，用于医疗辅助和控制设备，包括肌萎缩性侧索硬化症（ALS）患者的运动能力恢复，这些患者对环境中发生的事情有意识，但不能进行交流，通过BCI的应用，能对患者进行有效的鼓励。
电子设备可以通过被称为脑电图（EEG）的大脑信号来控制，以记录大脑的电活动。P300波是事件相关电位（ERP）的一个正峰值，在300ms出现并被脑电图所记录。脑机接口研究领域的一个主要方法是基于P300的oddball范式，受试者在一系列快速呈现的标准刺激中识别不常见的目标刺激。
P300拼写器是一个广泛使用的BCI系统，它允许用户通过集中注意力来进行字符交流。
“ 嘘！悄悄插播一条小广告 ”
图1 BCIduino实物图
BCIduino 8通道脑电放大器具体参数如下：
输入阻抗：1TΩ
输入偏置电流：300pA
输入参考噪声：1μVpp
采样速率：250 Hz/500Hz
共模抑制比：-110dB
可调增益放大倍数：1、2、4、6、8、12、2
分辨率：24 位 ADC，精度最高可达 0.1μV
功耗：正常工作时 39mW，待机时低至仅 10μW
采用可充电锂电池供电，进一步降低来自外部的干扰。
尺寸：50mm*50mm（实物测量，存在细微误差），实物图如图1
图2 BCIduino在普通嘈杂环境下、悬空状态的数据波形，可以观测到并无其他干扰出现
BCI应用
脑机接口（BCI）系统在医学领域应用最为广泛，主要应用在预防、检测、诊断、康复和修复等领域。
游戏：研究者的主要课题是游戏与大脑控制能力的结合。
营销领域对电视广告有利，既包括商业领域，也包括政治领域。
教育系统利用大脑信号来测算对所学信息的印象。
BCI应用
BCI系统
BCI系统由以下几个部分组成：降低噪声的信号采集、改善信号和减小数据大小的信号预处理，包括特征提取和分类、应用和反馈。
A、信号采集
信号采集的任务是采集记录的脑信号并去除噪声信号数据。根据我们的应用程序，这些数据被传递给处理任务，以便进一步提取和简化特征。
两种获取方法：
•侵入式方法：在侵入式技术中，电极被神经外科植入使用者的大脑内部或大脑表面。病人的大脑逐渐适应了通过电极发送的信号。
•非侵入性方法：在非侵入性技术中，使用外部传感器测量大脑活动。包括将电极放在患者头皮上并读取读数，脑电图（EEG）信号是一种非侵入性的记录脑电活动的方法，由耳机装置记录，诱发特定频率。
下图显示了连接到电极上的耳机装置。头戴式耳机的优点是使用方便、便携、价格低廉，并且信号提供高时间分辨率，但它的局限性在于信噪比和空间分辨率。
耳机
B、 特征提取与转化
信号处理用于改善信号质量，减小应用于分类组件的数据大小。
特征提取是预处理的一项重要任务，在预处理中提取有用的特征，以提高数据集的质量。缩小特征是用来缩小数据的大小。
在此基础上，从记录信号的不同频带中提取特征。特征化是预处理和提取技术的主要目标。这种特征是通过从可用数据中选择相关特征来实现的。预处理任务很重要，因为不适用的特征会降低算法的性能，增加时间和空间的复杂度。
转化的目标是开发一种算法，将输入特征转换成设备控制命令，以实现用户的目标。
C、 分类
分类组件将产物特征转换为设备指令，不同的机器学习分类算法也被称为分类器，用于分类任务。
D、 反馈
反馈是由用户的思维控制的，它被嵌入到BCI软件系统的框架中。
E、 应用
可理解的数据被用于一个应用中。
P300拼写系统
P300信号是一种内源性ERP，P300是靶刺激出现后近300ms出现的一个正峰值信号模式。如上图所示，在出现罕见的音频或视频事件之后出现峰值信号模式。
P300拼写器是一个配置了优化的闪光和单词预测的虚拟键盘。我们可以通过单元信息传输率（ITR）来衡量性能的提高，用open-vi3实时采集脑电信号。
A、脑电响应分析与脑机接口分类
使用标准的临床64通道耳机设备记录脑电图信号，将脑电信号数字化，频率为256hz的放大器进行滤波。电极帽和参比电极之间的阻抗不大于5kx。
对信号进行分类所需的时间称为校准时间，需要进行预处理以缩短校准时间。以下是分类前所需的预处理步骤
•采样：EEG信号经过低通和高通滤波，并进行二次采样。
•分段：定义带有分段间隔的marker，其中marker是围绕时间间隔的事件或数据片段。
•平均值：计算所选通道在时间间隔内的平均值。时间间隔由带符号的r2值选择。
•追加：追加平均值，生成每个试验通道的特征向量。
•对生成的特征向量执行分类算法来训练模型。
记录的脑电信号分类的性能通过基于单一刺激表现的目标或非目标识别的准确性来衡量。通过十倍交叉验证等验证技术离线计算准确度。
B、表征
P300信号是在300毫秒附近产生的正偏转的ERP信号，用来代表正确的拼写，每个P300信号不可用于表征。
特征化的目的是利用训练数据中每个主题的特征来构造分类器，然后在未标记的测试数据中预测每个用户的特征。序列结果显示在屏幕上，正确拼写的结果被发送。
一个P300信号，记录在脑电图中，在一次高质量的刺激后，潜伏期大约300毫秒，电压出现正偏移，不包含所需字符的刺激。
结语
BCI系统是目前发展最快的领域，吸引了大量的研究人员发表论文，同时，BCI也在医疗、营销、交通、游戏、娱乐和安全等领域有着广泛的应用。
P300拼写器则是一个最重要并且在不断发展的BCI系统，它允许通过对记录的EEG进行分类和分析来选择虚拟键盘上的字符，在未来，P300拼写器将对完全瘫痪或患有闭锁综合症的患者提供与外界的交流最大的帮助。
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脑机接口爱好者
本篇由BCIduino脑机接口开源社区整理或撰写。BCIduino脑机接口社区由来自北京航空航天大学、康奈尔大学、北京大学、首都医科大学等硕博发起成立，欢迎扫码加入社群，备注BCI，也欢迎采购BCIduino脑电模块（某宝搜索即可）
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