脑机接口信号采集技术：从历史到未来的发展全景

创作时间:

作者:

@小白创作中心

脑机接口信号采集技术：从历史到未来的发展全景

引用

网易

https://www.163.com/dy/article/JQ5IN34A0556A56J.html

脑机接口（BCI）技术是当前科技领域的前沿热点，它通过直接连接大脑与外部设备，实现了人机交互的新方式。本文从信号采集这一核心环节出发，系统梳理了BCI技术的分类、现状及未来发展方向，为读者提供了一幅全面的技术发展蓝图。

脑机接口的历史与发展

1924年，汉斯·伯杰（Hans Berger）首次记录了人类脑电图（EEG），开启了监测大脑活动的科学方法。随后，脑机接口（BCI）的概念于1973年由雅克·维达尔（Jacques Vidal）提出，并在之后的几十年中不断发展。BCI系统通常包括信号采集、处理、输出和反馈四个主要部分，其中信号采集模块负责检测和记录大脑信号，是系统有效性的关键。

图1. 典型BCI的系统结构。它包括信号采集、处理、输出和反馈四个部分。

BCI信号采集技术的分类

传统的BCI信号采集技术主要根据手术要求分为非侵入式和侵入式两类。然而，随着技术进步，这种简单的二分法已难以涵盖所有新兴技术。因此，本文提出了一种创新的二维分类框架，从手术维度和检测维度两个角度对BCI信号采集技术进行系统性分类。

手术维度：手术的侵入性

手术维度主要从临床医生的角度进行分类，根据信号采集过程的侵入性程度，可分为无创、微创和有创三个层次。随着手术范围的扩大，手术创伤程度增加，伦理考量和临床要求也相应提高。

图 2. BCI 信号采集技术的分类。(a）是手术维度的分类图，包括无创、微创和有创三个级别。(b）是检测维度的分类图，包括非植入、介入和植入三个级别。

检测维度：传感器的工作位置

检测维度主要从工程师的角度出发，根据传感器的操作位置进行分类，包括非植入、介入和植入三个层次。信号质量的理论上限取决于传感器与信号源的距离以及夹层的类型。

图 3. 获取信号的检测维度示意图。植入技术主要记录细胞和细胞簇层面的信号。介入技术收集细胞团簇的信号以及来自不同脑区的背景信号。与此相反，非植入技术可获得来自整个大脑或特定脑区的信号。具体来说，尖峰信号对应的是细胞范围内的电活动，而 LFP 则与源自细胞簇水平的电信号有关。相比之下，脑电图对应的是来自单一脑叶或同时来自多个脑叶的电信号。

BCI信号采集技术的二维全景图

基于上述两个维度，BCI信号采集技术被分为九个不同的类别（3×3）。根据对过去十年间的研究分析，目前BCI/BMI研究的主流方法是非侵入性非植入技术，约占研究的85.87%。其他类型的技术仍处于初级阶段或主要用于特定临床场景。

图 4. BCI 信号采集技术的手术检测二维全景图。它包括两个维度，共 9 (3 × 3) 种技术类型。我们调查了这十年间的 6679 篇研究文章，得出了每种技术所占的比例。它们分别是无创非植入技术（85.87%）、微创非植入技术（0.02%）、无创干预技术（0.13%）、微创干预技术（0.06%）、微创植入技术（4.84%）和有创植入技术（9.08%）。图中白色背景的网格代表现有技术，灰色背景的网格代表潜在技术，下文将详细介绍。