微美全息（NASDAQ:WIMI）開(kāi)發(fā)一種基于多源信號(hào)處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)

腦機(jī)接口(BCI)技術(shù)正在以前所未有的速度演進(jìn)。過(guò)去幾年里，BCI市場(chǎng)一直在迅速增長(zhǎng)。這主要?dú)w因于科技創(chuàng)新和越來(lái)越多的應(yīng)用領(lǐng)域，BCI技術(shù)的需求不斷增加，推動(dòng)了市場(chǎng)的擴(kuò)展。為醫(yī)療、娛樂(lè)和科研領(lǐng)域提供了前所未有的機(jī)會(huì)。然而，其準(zhǔn)確性和可靠性一直是研究者和開(kāi)發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的BCI系統(tǒng)通常依賴于記錄和處理腦電圖(EEG)信號(hào)，但這些信號(hào)常常受到噪聲和干擾的影響，限制了其性能。因此基于行業(yè)的挑戰(zhàn)，WIMI微美全息開(kāi)發(fā)了一項(xiàng)基于多源信號(hào)處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)(MI-BCI)。

據(jù)悉，微美全息(NASDAQ:WIMI)MI-BCI技術(shù)的研發(fā)旨在克服傳統(tǒng)BCI系統(tǒng)的挑戰(zhàn)，其中包括信號(hào)噪聲、分類(lèi)精度不高等問(wèn)題。通過(guò)引入多源信號(hào)處理方法，這一創(chuàng)新技術(shù)實(shí)現(xiàn)了更準(zhǔn)確的腦信號(hào)解析和處理，為用戶提供了更高的控制精度和更廣泛的應(yīng)用潛力。WIMI微美全息的一項(xiàng)基于多源信號(hào)處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)(MI-BCI)，這一技術(shù)有望引領(lǐng)BCI領(lǐng)域的下一個(gè)重要里程碑。其技術(shù)的主要特點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)：

多源信號(hào)處理： 該技術(shù)采用了一種先進(jìn)的多源信號(hào)處理方法，利用腦電信號(hào)的多個(gè)來(lái)源，而不僅僅是通道信號(hào)。這意味著它可以更準(zhǔn)確地捕獲和解釋大腦的活動(dòng)，從而提高了系統(tǒng)的性能。

通用空間模式(CSP)： 在信號(hào)處理的初期階段，CSP算法被應(yīng)用到每個(gè)子波段，以優(yōu)化信號(hào)特征的提取。CSP是一種在BCI領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的技術(shù)，有助于最大程度地區(qū)分不同類(lèi)型的腦信號(hào)。

盲源分離(BSS)技術(shù)： BSS技術(shù)被用于識(shí)別和分離混合信號(hào)中的未知和獨(dú)立來(lái)源。這一步驟有助于消除噪聲和偽影，提高了系統(tǒng)的可靠性。

基于ICA的通道識(shí)別： 這項(xiàng)技術(shù)使用基于獨(dú)立成分分析(ICA)的算法來(lái)識(shí)別和消除有缺陷的信號(hào)通道，以減少低效輸入信號(hào)對(duì)系統(tǒng)性能的影響。

貝葉斯判別和線性判別器基于分析(LDA)的聚類(lèi)算法： 這些高級(jí)分類(lèi)算法被用來(lái)改進(jìn)系統(tǒng)的分類(lèi)性能，特別是在處理受試者的人為錯(cuò)誤時(shí)。它們有助于提高系統(tǒng)對(duì)不同腦信號(hào)的識(shí)別和分類(lèi)能力。

WIMI微美全息這一新技術(shù)的引入，為BCI系統(tǒng)帶來(lái)了前所未有的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。這一技術(shù)將為用戶提供更廣泛的控制和互動(dòng)能力，不僅對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域具有潛在重要意義，還將在虛擬現(xiàn)實(shí)、游戲、智能家居等領(lǐng)域開(kāi)辟新的可能性。例如，殘疾人士可以更輕松地控制電子設(shè)備，游戲玩家可以實(shí)現(xiàn)更直觀的游戲體驗(yàn)，科研人員可以更深入地研究腦部活動(dòng)。這項(xiàng)技術(shù)將推動(dòng)腦機(jī)接口領(lǐng)域的發(fā)展，并為各種應(yīng)用領(lǐng)域帶來(lái)巨大的潛力。

WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)基于多源信號(hào)處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方式和系統(tǒng)框架需要深度的技術(shù)知識(shí)和工程設(shè)計(jì)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式：

信號(hào)采集： 首要任務(wù)是采集腦電信號(hào)。這可以通過(guò)腦電圖(EEG)電極陣列完成，通常放置在頭皮上。然而，多源信號(hào)處理的方法會(huì)考慮多種信號(hào)源，包括EEG、功能性磁共振成像(fMRI)、磁腦成像(MEG)等，以更全面地捕獲腦活動(dòng)信息。

信號(hào)預(yù)處理： 采集到的信號(hào)通常包含噪聲和干擾，需要進(jìn)行預(yù)處理以凈化數(shù)據(jù)。這包括濾波、噪聲去除、時(shí)域/頻域變換等步驟，以確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

多源信號(hào)整合： 這一階段將來(lái)自不同源的信號(hào)整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表示中。這可以通過(guò)將不同信號(hào)源的數(shù)據(jù)對(duì)齊和歸一化來(lái)實(shí)現(xiàn)，以便進(jìn)行后續(xù)的處理。

通用空間模式(CSP)： 應(yīng)用CSP算法來(lái)進(jìn)一步增強(qiáng)腦信號(hào)的特征。CSP是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，旨在最大程度地區(qū)分不同運(yùn)動(dòng)意象的腦信號(hào)，從而提高分類(lèi)精度。CSP可以應(yīng)用于每個(gè)信號(hào)源。

盲源分離(BSS)技術(shù)： 使用BSS技術(shù)來(lái)識(shí)別和分離混合信號(hào)中的未知和獨(dú)立來(lái)源。這一步驟有助于消除噪聲和偽影，進(jìn)一步提高信號(hào)的質(zhì)量。

特征提取和選擇： 接下來(lái)，從多源信號(hào)中提取與運(yùn)動(dòng)意象相關(guān)的特征。這可能包括頻域特征、時(shí)域特征等。還可以使用特征選擇算法，以減少計(jì)算復(fù)雜性并提高分類(lèi)性能。

分類(lèi)器訓(xùn)練和測(cè)試： 使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練分類(lèi)器，例如支持向量機(jī)(SVM)、深度學(xué)習(xí)模型等。訓(xùn)練后的分類(lèi)器可以用于將腦信號(hào)映射到特定運(yùn)動(dòng)意象或動(dòng)作。

實(shí)時(shí)反饋或應(yīng)用： 最終的系統(tǒng)可以提供實(shí)時(shí)反饋，將用戶的腦信號(hào)與外部設(shè)備或應(yīng)用程序連接起來(lái)。這可能包括控制智能輪椅、虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的動(dòng)作、游戲控制等。

WIMI微美全息一種多源信號(hào)處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)的系統(tǒng)可以分為以下幾個(gè)關(guān)鍵模塊：

信號(hào)采集模塊： 這個(gè)模塊用于采集來(lái)自不同信號(hào)源的腦電信號(hào)，并確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)獲取。

信號(hào)預(yù)處理模塊： 這個(gè)模塊用于去除噪聲、濾波和數(shù)據(jù)清理，以準(zhǔn)備好進(jìn)行下一步的處理。

多源信號(hào)整合模塊： 在這里，來(lái)自不同信號(hào)源的數(shù)據(jù)會(huì)被整合到一個(gè)一致的數(shù)據(jù)表示中。

特征提取和選擇模塊： 這個(gè)模塊負(fù)責(zé)從整合后的多源信號(hào)中提取和選擇最相關(guān)的特征。

分類(lèi)器模塊： 分類(lèi)器模塊用于訓(xùn)練和測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器，將腦信號(hào)映射到特定的運(yùn)動(dòng)意象或動(dòng)作。

實(shí)時(shí)反饋模塊： 最終的系統(tǒng)可以將分類(lèi)結(jié)果用于實(shí)時(shí)反饋，將用戶的腦信號(hào)與外部設(shè)備或應(yīng)用程序連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)腦機(jī)接口的目標(biāo)。

整個(gè)系統(tǒng)的成功運(yùn)行依賴于高度復(fù)雜的信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以確保高精度和實(shí)時(shí)性。同時(shí)，系統(tǒng)需要考慮用戶友好性和安全性，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。WIMI微美全息基于多源信號(hào)處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)在醫(yī)療和康復(fù)、虛擬現(xiàn)實(shí)、娛樂(lè)領(lǐng)域、科學(xué)研究以及智能輔助設(shè)備等領(lǐng)域都具有廣泛的市場(chǎng)價(jià)值和應(yīng)用空間。

此外，WIMI微美全息基于多源信號(hào)處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)，在醫(yī)療保健領(lǐng)域這項(xiàng)技術(shù)可幫助失去肢體功能的患者重建運(yùn)動(dòng)能力，提高生活質(zhì)量。它可以用于康復(fù)治療，幫助癱瘓患者進(jìn)行肢體運(yùn)動(dòng)。BCI可以用于治療帕金森病、脊髓損傷、腦卒中等神經(jīng)系統(tǒng)疾病，通過(guò)刺激或調(diào)控大腦活動(dòng)來(lái)改善癥狀。

目前，該技術(shù)還可以增強(qiáng)虛擬現(xiàn)實(shí)游戲的互動(dòng)性和沉浸感，使玩家能夠用大腦控制游戲世界中的角色和動(dòng)作。并且，可以用于開(kāi)發(fā)智能游戲，這些游戲可以根據(jù)玩家的大腦活動(dòng)調(diào)整難度，提供更具挑戰(zhàn)性和個(gè)性化的游戲體驗(yàn)。在智能輔助設(shè)備領(lǐng)域，對(duì)于那些由于殘疾或疾病而無(wú)法使用常規(guī)通信設(shè)備的人，BCI技術(shù)可以提供一種新的溝通途徑。另外BCI可以用于控制智能家居設(shè)備，使殘疾人能夠自主生活，例如控制燈光、電視、電動(dòng)窗簾等。

顯然，WIMI微美全息基于多源信號(hào)處理的高精度腦機(jī)接口技術(shù)代表了腦機(jī)接口技術(shù)的一項(xiàng)重大突破，有望提高用戶的生活質(zhì)量，提供更多自主性和便捷性，同時(shí)也將推動(dòng)BCI技術(shù)的發(fā)展，開(kāi)創(chuàng)新的未來(lái)。這一技術(shù)的實(shí)施與應(yīng)用將改變我們的生活和工作方式。

審核編輯 黃宇