何為腦機(jī)接口？

腦機(jī)接口的概念

腦機(jī)接口應(yīng)用是指允許用戶與計(jì)算機(jī)交互以測(cè)量用戶大腦活動(dòng)的設(shè)備，以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)加速了醫(yī)療器械行業(yè)的轉(zhuǎn)變，并將持續(xù)下去。腦電圖 (EEG) 可以識(shí)別大腦的能量和頻率模式，成為了測(cè)量頭皮電活動(dòng)的常用方法。人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 可以提高評(píng)估和開發(fā)腦機(jī)接口應(yīng)用的準(zhǔn)確性和可靠性。接下來，我們將深入探討此領(lǐng)域，并介紹測(cè)量腦電波所需信號(hào)鏈中的一些關(guān)鍵電子元件，以及AI是如何將這些元件整合起來的。

腦機(jī)接口與腦電圖

人腦會(huì)產(chǎn)生振蕩的電壓，其典型值非常小，以百萬(wàn)分之一伏特為單位計(jì)量。因此，通常采用腦電圖來收集和分析這些腦波電壓，這是一種記錄頭皮電活動(dòng)的電生理監(jiān)測(cè)方法， 用于捕捉與頭骨正下方發(fā)生的腦電波直接相關(guān)的信號(hào)。

通過腦電圖進(jìn)行的腦機(jī)接口通信可以是單向或雙向的。雙向通信允許信息雙向流動(dòng)，從而向大腦提供反饋并進(jìn)一步調(diào)整。腦電圖可以采用非侵入式、半侵入式和侵入式技術(shù)：侵入式腦電圖是指將設(shè)備直接植入大腦并建立連接；半侵入式腦電圖是將電極安置在大腦皮層表面；而非侵入式通常通過在頭骨上放置一個(gè)帶有各種電極的蓋子來實(shí)現(xiàn)。腦電圖具有0.05秒的時(shí)間分辨率和10mm左右的空間分辨率。除腦電圖采用的電技術(shù)外，也可以采用磁、代謝等其他技術(shù)來收集數(shù)據(jù)。

腦波依頻率通常分為五類（表1）， 而醫(yī)學(xué)研究人員將其分為五個(gè)波段，每個(gè)波段對(duì)應(yīng)著不同的大腦狀態(tài)。例如，記憶和回憶這類關(guān)鍵性活動(dòng)通常在θ波段進(jìn)行處理，但也有例外。研究人員利用這些波段來分析信號(hào)過小、過大或達(dá)到最佳值時(shí)可能發(fā)生的情況。

表1：腦電波分為五大類，每個(gè)頻率范圍都是一個(gè)標(biāo)稱值，而非絕對(duì)值。（資料來源：作者）

腦電圖采集腦電波信號(hào)并將其數(shù)字化， 然后對(duì)它們進(jìn)行信號(hào)處理，提取特征并使用翻譯算法進(jìn)行分類。當(dāng)然，也可以打印或記錄下來以供將來分析用。信號(hào)輸出可用于生成設(shè)備命令，以提供與電機(jī)控制、運(yùn)動(dòng)/移動(dòng)以及環(huán)境條件或刺激相關(guān)的指令。因此，腦機(jī)接口能夠幫助殘疾人更好地控制外部環(huán)境。

腦機(jī)接口與人類狀況

由于人類生物學(xué)的原因，我們的感官和智力有著根本的局限性?？梢韵胂螅X機(jī)接口和植入物可以增強(qiáng)或提供新的感知信息，增強(qiáng)生物能力。人類和機(jī)器有著不同的運(yùn)行方式，因此在融合時(shí)需要特別注意如何實(shí)現(xiàn)信息的實(shí)時(shí)提取和交換。除此之外，還需要很多其他操作，以了解指導(dǎo)大腦的單個(gè)可尋址神經(jīng)元之間的相互協(xié)調(diào)如何在環(huán)境中發(fā)揮作用，同時(shí)保持與接口數(shù)字可尋址域的協(xié)調(diào)。

腦機(jī)接口研究

腦機(jī)接口現(xiàn)階段以幫助人類為研究方向，包括恢復(fù)或增強(qiáng)人類視力、殘疾肢體的運(yùn)動(dòng)恢復(fù)以及幫助恢復(fù)和糾正各種神經(jīng)損傷和疾病的大腦定位。大腦映射可以幫助我們更好地理解人類思維是如何轉(zhuǎn)化為人類行為的， 進(jìn)而激發(fā)出增強(qiáng)學(xué)習(xí)、新的或增強(qiáng)的人類感知以及新的嵌入式自主神經(jīng)系統(tǒng)。下面我們來看兩個(gè)例子，了解腦機(jī)接口可以在哪些方面繼續(xù)發(fā)展并占據(jù)主導(dǎo)地位。

超人認(rèn)知

億萬(wàn)富埃隆·馬斯克 (Elon Musk) 正在積極研究腦機(jī)接口問題。他是Neuralink公司的創(chuàng)始人之一，這是一家開發(fā)植入式腦機(jī)接口的神經(jīng)技術(shù)公司， 致力于打造先進(jìn)的腦機(jī)接口工具。公司創(chuàng)始人相信，有了合適的團(tuán)隊(duì)，這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用前景將更加廣闊。Neuralink正在探索將允許神經(jīng)活動(dòng)的超細(xì)電子線植入大腦的可行性。

馬斯克的一個(gè)既定目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)“超人認(rèn)知”。發(fā)明家兼未來學(xué)家雷·庫(kù)茲韋爾 (Ray Kurzweil) 認(rèn)為，人工智能的特點(diǎn)是具有非凡的模式識(shí)別能力。他將人工智能視為一個(gè)進(jìn)化的自組織層次系統(tǒng)，在生物模式識(shí)別機(jī)器環(huán)境下運(yùn)行。馬斯克的目的是實(shí)現(xiàn)超人認(rèn)知，因?yàn)樗Ｍ祟惸軌蚋炀毜剡M(jìn)行談判，以理解更強(qiáng)大的人工智能的出現(xiàn)和傳播，而人工智能在模式識(shí)別方面正變得越來越擅長(zhǎng)。

新的感知

在觀察腦機(jī)接口如何增強(qiáng)人類感知時(shí)，可以參考網(wǎng)絡(luò)基金會(huì)創(chuàng)始人內(nèi)爾·哈維森 (Neil Harbisson) 的案例。他被公認(rèn)為世界上首位電子人。天生色盲的哈維森在頭骨上永久性地植入了一個(gè)天線，通過傾聽來分辨顏色，用聽覺彌補(bǔ)了視覺上的限制。正因如此，哈維森積極倡導(dǎo)將科技融入人體的未來生活理念。

傳感器集線器

為了支持腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展，人類采用了傳感器集線器以各種方式收集腦機(jī)接口以外的其他生物特征信息。傳感器集線器使用多個(gè)傳感器和一個(gè)微控制器來收集和分析大量腦電波無法直接訪問的人體參數(shù)， 包括收集有關(guān)人體脈搏、心率、脈搏血氧飽和度 (SpO2) 和估計(jì)血壓的信息。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)

由于大腦信號(hào)非常弱小，所以整個(gè)電子信號(hào)鏈在設(shè)計(jì)上需優(yōu)先考慮降低噪音、雜散以及偽信號(hào)等問題。患者可能會(huì)通過身體運(yùn)動(dòng)、出汗、眼球運(yùn)動(dòng)、心律等誘發(fā)這些問題。而50Hz/60Hz噪聲、電極皮膚接觸問題和電纜移動(dòng)等都可能會(huì)造成電氣誤差。

考慮到上述各種原因，我們?cè)谶x擇電子元器件時(shí)，應(yīng)盡量選擇高精度、低噪聲、高分辨率的信號(hào)鏈產(chǎn)品。因此，需選擇低噪聲放大器 (LNA)、單位增益緩沖器和精密模數(shù)轉(zhuǎn)換器 (ADC)，以防引入不需要的信號(hào)，同時(shí)提供準(zhǔn)確可靠地解析數(shù)據(jù)的能力。采用差分放大器和帶通濾波器也可以確保傳輸高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

用于腦電圖的ADC推薦

在這里我們?yōu)槟X電圖信號(hào)鏈設(shè)計(jì)人員推薦一款A(yù)DC，即Analog Device的AD7177-2 32位∑-Δ模數(shù)轉(zhuǎn)換器 (ADC)（圖2）。此系列器件為低噪聲、快速建立、多路復(fù)用的2-/4通道（全/偽差分）ADC，可用于低帶寬輸入。針對(duì)完全建立的數(shù)據(jù)，AD7177-2最大通道掃描速率為10kSPS (100μs)。其輸出數(shù)據(jù)速率范圍為5SPS至10kSPS。AD7177-2 ADC集成了關(guān)鍵的模擬和數(shù)字信號(hào)調(diào)理模塊，可讓設(shè)計(jì)人員針對(duì)使用的每個(gè)模擬輸入通道單獨(dú)進(jìn)行配置。

此外，還有Texas Instruments的ADS1299-x 24位模數(shù)轉(zhuǎn)換器 (ADC)，此系列為4/6/8通道、低噪聲、24位同步采樣Δ-Σ模數(shù)轉(zhuǎn)換器 (ADC)。ADS1299-x集成了顱外腦電圖和心電圖 (ECG) 應(yīng)用的所有常用功能， 不僅集成度高而且性能卓越，能夠在大大降低體積、功耗和總體成本的情況下創(chuàng)建可擴(kuò)展的醫(yī)療器械系統(tǒng)。

人工智能與腦機(jī)接口技術(shù)

人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) (DL) 等子領(lǐng)域均支持基于腦電圖的腦機(jī)接口。深度學(xué)習(xí)為自動(dòng)分類腦電圖信號(hào)提供了工具，可將數(shù)據(jù)用于各種應(yīng)用和其他卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 訓(xùn)練。人類現(xiàn)有的專業(yè)知識(shí)足以支持人工智能技術(shù)。我們的愿望是消除偽影，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，并繼續(xù)實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的進(jìn)步，從而在測(cè)得的腦電波信號(hào)繼續(xù)呈出指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)時(shí)，可由人工智能通過DL技術(shù)進(jìn)行分類。

結(jié)論

基于腦電波的腦機(jī)接口技術(shù)依賴于高性能的電子信號(hào)鏈。認(rèn)真選擇測(cè)量腦電波和其他身體功能所需的所有關(guān)鍵電子元件對(duì)于提升設(shè)計(jì)可靠性至關(guān)重要。AI和DL技術(shù)不僅有利于更好地解釋動(dòng)態(tài)腦電波數(shù)據(jù)，還能幫助人類從腦機(jī)接口中獲得更多好處。腦機(jī)接口是一種新興的人機(jī)接口方法， 并且終將能為我們遇到的心理障礙提供治療，特別是作家都會(huì)面臨的創(chuàng)作枯竭問題。

審核編輯：郭婷