| 摘要： 脑机接口能够在大脑与外部设备之间建立直接的交流通道。 随着脑科学的深入研究和人工智能技术的迅猛发展，脑机接口得到了长足的进步。 基于头皮脑电的脑机接口由于具有对人体无创伤、成本低廉且便携性较好等优点，在多种应用场景中广受关注。 本文从脑信号产生、获取和解码三方面引入，介绍基于脑电的脑机接口技术，阐述脑机接口技术在医学领域的应用现状。 考虑到尽管脑机接口进展迅速，但目前仍处于发展、成长阶段，本文将探讨该项技术在医学领域中的挑战与可能解决方案，以增进对基于脑电的脑机接口技术的了解和认知。 关键词：脑机接口；脑电；交流；临床应用 |
脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)允许用户利用大脑信号而非外周神经和肌肉的常规输出通道来交流或控制外部设备，从而实现大脑与外部环境的直接交互。
这一特性使得脑机接口能够为肢体运动障碍患者（包括患有肌萎缩侧索硬化症、脊髓损伤、脑卒中和其他严重神经肌肉疾病或损伤的病人）、残障人士，以及健康个体提供可选的与外部环境通信及其日常行为控制的方式，以改善或提高他们的生活质量。
自从Vidal等人的开创性工作以来，脑机接口研究取得了长足的进步。
同行评审的脑机接口文章数量在过去几年中稳步增长。
近年来，研究者通过优化大脑信号采集方法、信号处理和解码技术、反馈设计，以及控制策略，尝试最大限度地提高脑机接口的性能。
脑机接口在医疗、军事和娱乐等众多领域的应用也得到持续的关注。
脑机接口研究发起的初衷是帮助瘫痪和残疾者重获与外界交流的能力。
目前，绝大多数脑机接口创业公司也将医疗健康领域作为切入点。
可以说，医学领域是脑机接口的最主要的应用阵地之一。
根据BNCI Horizon 2020所发布的报告，脑机接口的可能应用场景包含六个方面，分别为：
替代丧失的身体功能（脑机接口可取代因受伤或疾病而丧失的自然输出，如交流沟通和轮椅控制）、
恢复身体功能（脑机接口可用于控制针对功能失调的肌肉或神经的电刺激设备，从而恢复其功能）、
改善身体功能（利用神经反馈方法改善康复过程中的肢体控制或神经和精神问题的症状）、
增强日常功能（例如，在长时间驾驶期间，利用脑机接口检测驾驶员的注意力是否集中，从而提醒其保持注意力）、
补充身体能力（通过额外的执行器补充身体能力），
作为研究大脑功能的研究工具（如学习或决策的神经处理）。
其中，替代、恢复、改善三方面的应用场景与失能者最为密切相关。
因此，本文将介绍脑机接口的关键技术，并从替代、恢复和改善三方面阐述脑机接口在医学领域的应用，并讨论脑机接口面临的挑战，以及未来的发展方向。
1 脑机接口的关键技术
脑机接口的核心技术包含脑信号的产生、获取，以及解码。
依据脑信号的不同来源，可以将脑机接口分为主动式脑机接口(active BCI)、反应式脑机接口(reactive BCI)和被动式脑机接口(passive BCI)。
通过利用脑信号自主输出控制指令，用户可以主动控制诸如运动想象的心理活动或对外部环境的刺激（如视觉、听觉、体感）进行响应。
目前，主动式和反应式脑机接口已成功应用于打字、控制轮椅和机械臂。
相比之下，被动式脑机接口则无需用户主动参与，现已用于监测用户的认知状态（如情绪状态）。
用于构建脑机接口的脑信号可以通过头皮表面的传感器或植入电极获取。
脑机接口的植入电极可置于颅骨下或硬脑膜下（即皮层脑电）或可穿透皮层表面（多电极阵列）。
皮层脑电和多电极阵列技术具有高的时间和空间分辨率，以及潜在的全天候可用性的优势，但均需要通过手术精准放置电极。
无创记录技术主要包括：
脑电图(electroencephalography, EEG)、
功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)、
功能近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)，
脑磁图(magnetoencephalography, MEG)。
其中，功能磁共振成像和脑磁图均是大型设备，主要用作研究工具。
脑电图因无创、便携、高时间分辨率、运行成本低等优势，使其成为脑机接口研究中应用最为广泛的技术之一。
因此，本文仅关注基于脑电的脑机接口系统。
图1显示了基于脑电的脑机接口系统框图。
图1 基于脑电的脑机接口系统框图
脑信号解码可以使计算机了解用户的真实意图。
脑信号解码主要包含信号预处理、特征提取和模式分类。
其中，模式分类算法是脑信号解码中的核心。
传统的模式分类算法（如线性分类器、支持向量机等）早已在脑信号的分类识别中得到广泛应用。
近年来，人工智能和机器学习方法的应用更是极大地推动了脑信号解码的研究。
基于脑电的脑机接口分类算法可以分为四类——自适应分类器、矩阵和张量分类器、迁移学习和深度学习，以及其他各种分类器。
2 脑机接口在医学领域的应用
脑机接口已成功应用于因肌萎缩侧索硬化、脑瘫、脑卒中、脊髓损伤、肌营养不良或慢性周围神经病变等疾病而严重致残的个体，并使他们从脑机接口中获益。
例如，脑机接口已被用作患有导致失语症、闭锁综合征和意识障碍的获得性脑损伤患者的增强通信设备。
脑机接口在康复中的两个重要作用是替代和恢复丧失的神经功能。
当脑机接口系统用于替代失去的神经功能时，该技术致力于恢复用户与各种环境/活动的交互/控制能力，包括基于计算机的任务（如打字、光标控制等）、环境控制单元（如家用电器等）、移动设备（如轮椅等），以及神经假肢和矫形器等。
另外，脑机接口可以与临床中现有的康复方案相结合，以通过诱导活动依赖性大脑可塑性，帮助恢复正常的中枢神经系统功能。
2.1 功能替代
脑机接口允许用户通过脑信号与环境直接互动，替代丧失的神经功能，有望帮助失能者重新实现交流和控制能力。
2.1.1 通信交流
完全闭锁综合征患者迫切需要脑机接口技术帮助其实现通信交流。
尽管脑机接口在娱乐、游戏、安全等其他领域的应用正在推进中，但迄今为止，帮助患者建立与外界交流是脑机接口领域的主要关注点。
目前，慢皮层电位(Slow Cortical Potentials, SCPs)、P300电位、稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP)、运动想象(Motor Imagery, MI)、快速序列呈现(Rapid Serial Visual Presentation, RSVP)已被应用于构建脑机接口拼写器。
不同的脑机接口范式所采用的脑电特征不同，且用户界面也不尽相同。
近年来，脑机接口拼写器的性能也得到了显著提升。
2015年，Chen等人实现了40目标稳态视觉诱发电位脑机接口拼写器，并获得了267比特/分钟的信息传输率。
2018年，Nakanishi等人提出了基于任务相关成分分析(Task-Related Component Analysis,TRCA)和集成滤波器的个性化脑电模板检测算法，并将脑机接口拼写器性能提升至325.33比特/分钟。
2021年，Chen等人实现了一个无需校准的稳态视觉诱发电位脑机接口拼写器，该系统支持160个指令的输出。
并且，脑机接口拼写器已被应用于肌萎缩侧索硬化症、意识障碍患者，以帮助其实现与外界交流。
另外，目前大多数面向临床患者的认知评估方法都依赖于被测试者的完整运动功能，而这极大地限制了它们在严重运动障碍患者中的效用。
脑机接口与认知量表的结合使得对完全闭锁综合征患者进行认知评估成为可能，进而拓展认知量表的应用人群。
2.1.2 环境控制
目前，重度残疾者大部分时间居家修养。
基于脑机接口的环境控制（如控制空调、灯光、电动床、电视等）可以减少医护人员和家属的护理工作量，帮助残疾者独立生活，进而提高残疾者的生活质量并给予他们享受生活的权利。
近年来，多种基于脑电的环境控制系统得以开发。
Aloise等人报道四名患有慢性神经系统疾病的病人能够利用P300脑机接口在虚拟环境中控制家用电器。
脑机接口除了应用于虚拟环境的控制，也越来越多地应用于真实场景环境控制。
在Corralejo等人的研究中，有着不同程度运动障碍的患者能够通过P300脑机接口操控家用电子产品，包括电视、DVD播放机、灯光等。
Lin等人将脑机接口技术与通用即插即用家庭网络相结合，提出了一种基于脑机接口的智能生活环境自动调控系统。
该系统可根据用户生理状态（困倦或警觉）的变化，成功地实时自动调整灯光。
Zhang等人提出了一种事件相关电位(Event Related Potential, ERP)脑机接口的环境控制系统，该系统集成了家用电器、护理床和智能轮椅，为重度脊髓损伤患者提供日常帮助。
近年来，智能家居产业的迅速发展为脑机接口在环境控制的应用提供了便利。
脑机接口与智能家居的结合将为助残和生活娱乐提出一种全新的解决方案。
2.1.3 运动控制
脑机接口可以获取运动障碍患者的运动意图，通过对轮椅、机械臂等外部设备的控制，实现上、下肢的替代运动，进而拓展患者的活动空间并提高患者的独立生活能力。
目前，运动想象、P300电位、稳态视觉诱发电位，以及混合脑电信号等均被用于构建基于脑机接口的机器人系统（如脑控轮椅、脑控机械臂）。
在基于脑机接口的机器人研究中，脑机接口通常采用三种控制方式（即直接、高级、共享）作用于机器人。
在直接控制中，脑机接口输出指令直接控制机器人，用户可以自由控制机器人，基于脑机接口的机器人系统无需额外的机器智能。
因此，整个系统的成本和计算复杂度低，但长时间控制易使用户疲劳。
对于高级控制而言，基于脑机接口的机器人系统必须配备某些机器智能，用户仅需发送目标的指令，然后系统将按照所选目标的具体路径自动驾驶机器人，但用户缺乏自由控制且仅限于预先定义的目标。
在共享控制中，用户和系统共享控制，可实现分时共享控制和全时共享控制。
相比于直接的控制方式，高级控制和共享控制依赖于机器人的机器智能；
在驱驶机器人的安全性和用户意图推测的准确性上更有保证；
用户无需频繁地发送指令，能够降低用户的疲劳程度；
由于使用了一系列传感器，其成本和计算复杂度高。
2.2 功能恢复
瘫痪患者运动功能恢复是脑机接口的另一关键应用，目前主要采用感觉运动节律脑机接口技术。
外骨骼具有减少承重的优势，可用于帮助老年人或运动障碍者进行日常活动。
脑控外骨骼可以通过提供重复的康复训练以增加运动强度，进而提高运动康复效果。
Bundy等人验证了脑控外骨骼对慢性偏瘫脑卒中患者运动功能恢复的有效性，并发现未受影响的大脑半球与功能恢复之间存在潜在相关性。
功能性电刺激(Functional Electrical Stimulation, FES)通过向瘫痪或受损肢体发送电脉冲产生人工肌肉收缩。
脑机接口与功能性电刺激的结合能够通过激活身体的自然传出和传入通路促进神经可塑性和功能恢复，从而促进运动学习和神经重组。
将脑机接口系统与功能性电刺激或机器人疗法相结合以恢复运动功能的研究，已经在亚急性或不完全性脊髓损伤患者和脑卒中患者中完成。
将脑机接口系统与这些疗法相结合的基本原理是提供高重复性的肢体运动训练，同时提高患者的参与度，以提高治疗效果。
使用脑机接口增强传统功能电刺激或机器人疗法的优势包括能够为具有很少残余运动功能的患者提供治疗，将运动控制点返回给患者，以及重新训练中枢与外周连接。
近年来，脑机接口结合虚拟现实技术成为神经康复领域具有重要应用的新技术。
与传统的康复方法相比，结合虚拟现实的脑机接口系统可以通过增加训练的吸引力提高用户动机，从而缩短训练周期，提供更有效的反馈，促进大脑功能的恢复。
如对于脊髓损伤患者的“重新行走”研究项目中，研究人员开发了一种虚拟现实场景下基于脑机接口的康复训练范式，通过具有丰富反馈刺激的沉浸式训练，患者的运动感知觉功能得到了显著的恢复，临床诊断结果得到了显著好转。
2.3 功能改善
基于神经反馈疗法的原理，脑机接口已被用于改善注意力和其他认知能力。
在基于脑机接口的神经反馈疗法中，脑机接口可以实时获取患者的神经信号，并将该指标反馈给患者。
患者观察他们实际大脑活动的可视化结果后（通常通过计算机处理），可以通过学习自我调节这种脑活动，以将大脑活动调节至期望的状态。
该方法在多种疾病的临床治疗中得到关注，如注意力缺陷多动障碍、焦虑、成瘾障碍等。
其中，多动症（注意缺陷障碍）是儿童青少年常见的神经发展障碍，主要表现为注意涣散、冲动和过度活跃等，严重影响日常学习生活。
Lim等人开发一种基于脑机接口的注意力训练游戏系统，其通过脑电信号测量用户注意力水平以进行训练，且该系统被证明有助于改善注意力缺陷多动障碍儿童的注意力。
Arpaia等人开发了一种增强现实场景下的稳态视觉诱发电位脑机接口，实现多动症儿童对社交机器人较高精度的控制，并改善了患者的注意力。
自闭症则是另一种青少年群体常见心理障碍，以社交障碍、刻板行为等为表现。
Pineda等人则通过搭建基于脑机接口的神经反馈任务，通过要求自闭症儿童对脑活动控制至预期范围，实现了自闭症儿童行为表现的好转。
Amaral等人发现，通过在虚拟现实场景中进行为期四月的P300脑机接口注意力干预训练，高功能自闭症儿童的症状程度和相关生理指标得到了显著的改善。
3 脑机接口在医学领域应用中面临的挑战
虽然脑机接口在医学领域具有较大的应用潜力，但是目前脑机接口并非医学领域中广泛应用的技术。
脑机接口研发仍处于实验室阶段，且绝大多数研究采用身体健全的受试者验证系统的可行性。
针对重度残障的目标人群的研究在很大程度上仅限于由研究者主导的有限尝试。
将激动人心的脑机接口实验室成果转化为临床应用，以真正改善残障人士日常生活，仍面临较大挑战。
第一，脑机接口技术本身面临挑战。
脑机接口系统依赖于获取脑信号的传感器和相关硬件。
信号采集硬件的改进对于脑机接口发展至关重要。
脑机接口系统应该具有低成本、舒适、便携、易于操作的信号采集硬件，使得脑机接口的居家使用成为可能，以便为残障人士提供长期有效的康复方案，同时也能推动脑机接口服务于更多有需求的人群。
另外，脑机接口的临床有效性仍有待进一步提高。
以面向功能替代的应用为例，适用于日常生活的脑机接口系统需与基于肌肉的自然动作一样可靠，不然充其量只能为严重残障人士提供最基本的交流功能。
脑机接口系统能够在多大程度上使残障人士受益将是脑机接口发展的重要衡量指标。
因此，脑机接口临床评估以及验证是关键。
但同时这又是一个复杂而困难的过程，取决于多学科协作和对临床研究苛刻的管理。
通过将诸如功能磁共振成像和脑电的神经影像技术与行为和神经心理学研究相结合，将有助于更好地阐明脑机接口解决方案的功效和影响。
第二，脑机接口走入临床实际应用时面临挑战。
当前脑机接口系统仍处于实验室阶段，为患者提供持续技术支持的成本很高，而且这种技术支持可能只能从少数研究小组获得，难以大规模使用。
因此，开发具有降低复杂性和最少持续技术支持需求的脑机接口系统，提升系统易用性，对于脑机接口技术的推广至关重要。
另外，由于个体神经结构与功能差异以及个体的病情不一，导致个体与个体间存在差异。
根据残障人士的实际情况，高效快速的个性化定制适合残障人士的脑机接口尤为重要。
提高脑机接口的可用性（简化操作程序）和可定制性，以适应用户的认知能力和满足用户的需求，有利于达到最佳的康复效果。
将脑机接口技术付诸于实际应用时面临的一个可能挑战是主动式脑机接口系统对用户注意力的需求。
过度注意力集中、过长训练时间，以及视觉刺激等因素导致用户在脑机接口使用过程中易于疲劳，进而影响脑机接口系统性能。
由于疲劳、注意力分散、病情导致用户生理心理状态变化要求脑机接口系统能够适应这些动态变化并及时进行自身调节。
通过智能适应和学习算法的开发有望推动脑机接口的实用化。
近年来，脑机接口在医学领域应用中做出了重要尝试，也取得了可喜的成果，但目前脑机接口仍处在发展的初级阶段，绝大多数系统仍处于实验室研究阶段。
从研究系统到日常生活，可用的辅助和康复设备的转换需要神经科学、计算机科学、临床康复等多学科努力与配合，才能够充分发挥脑机接口在医学领域应用的巨大潜力。
随着信号采集硬件的升级改进、大规模的科学临床验证，以及系统可靠性的提高，脑机接口有望成为残障人群和健康人群日常生活中不可或缺的工具。