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第1篇 诸论 2

第1章 脑-机接口：阳光下的新事物 2

1.1 脑-机接口简介 3

1.2 脑-机接口术语 4

1.2.1 脑-机接口术语的起源和目前的定义 4

1.2.2 与脑-机接口同义或附属的术语 5

1.2.3 与脑-机接口相关的神经技术 6

1.3 脑-机接口6个重要的主题 6

1.3.1 脑-机接口创建了本质上不同于自然输出的新的中枢神经系统输出 6

1.3.2 脑-机接口操作取决于两个自适应控制器的交互 8

1.3.3 选择信号类型和大脑区域 8

1.3.4 识别并避免伪迹 9

1.3.5 脑-机接口输出命令：目标选择或过程控制 10

1.3.6 有效性验证和宣传：有效的脑-机接口应用 11

1.4 小结 12

参考文献 12

第2篇 用于脑-机接口的脑信号 16

第2章 在运动皮层和相关脑区的神经元活动 16

2.1 引言 16

2.2 大脑解剖综述 17

2.2.1 中枢神经系统方向的术语 19

2.2.2 大脑皮层结构 19

2.2.3 大脑新皮质的6层结构 21

2.2.4 皮层下区域 22

2.2.5 皮层传出神经投射 22

2.3 大脑皮层的运动和感觉区域 23

2.4 大脑皮层区域和运动控制 27

2.4.1 时间维度：规划与控制 28

2.4.2 编码维度：抽象与具体的编码 30

2.4.3 复杂性维度：复杂与简单的运动 34

2.4.4 源维度：外部与内部运动引发 35

2.4.5 有视觉引导的抵达-抓握行为 36

2.4.6 运动控制的躯体感觉反馈 37

2.5 皮质下脑区 39

2.5.1 丘脑 39

2.5.2 脑干 39

2.5.3 基底神经节 40

2.6 小脑 40

2.6.1 位置、组织和连接 40

2.6.2 小脑功能 41

2.7 动作电位（尖峰脉冲峰值）中的信息 42

2.7.1 放电率-编码假设 42

2.7.2 时间-编码假说 43

2.8 尖峰脉冲峰值记录和处理 43

2.8.1 微电极 43

2.8.2 降噪和电极信号调理 45

2.8.3 动作／峰值电位分类 46

2.9 小结 46

参考文献 47

第3章 脑产生的电磁场 57

3.1 引言 57

3.2 电路中的电流和电位 59

3.2.1 电路中的欧姆定理 59

3.2.2 电流源与电压源之间的等效 59

3.2.3 电路中的阻抗 61

3.2.4 电路中的线性叠加 61

3.3 组织容积导电的电流和电位 62

3.3.1 容积导电的欧姆定理 62

3.3.2 头部电流分布 63

3.3.3 容积导电的头模型 64

3.4 颅骨内电位记录 65

3.4.1 不同尺度下的电位 65

3.4.2 单极电流源 66

3.4.3 偶极电流源 67

3.4.4 动作电位源 68

3.4.5 局部场电势 68

3.4.6 皮层脑电位 68

3.4.7 颅骨内记录 69

3.4.8 空间分辨率比较 69

3.5 多尺度下的脑源 69

3.5.1 在大脑皮层脑回产生脑电 69

3.5.2 皮质源的多尺度 70

3.5.3 细观源强度为单位容积偶极矩 71

3.6 头皮记录的电位 72

3.6.1 所有头皮记录是双极性 72

3.6.2 参考电极 73

3.7 脑电的正向和逆向问题 73

3.7.1 正向问题 73

3.7.2 逆向问题 75

3.8 定量和高分辨率的脑电 75

3.8.1 脑电的数学变换 75

3.8.2 傅里叶变换 76

3.8.3 脑电相位同步和相干 76

3.8.4 瞬态和稳态诱发电位 77

3.8.5 高分辨率脑电 77

3.9 大脑磁场 78

3.10 容积传导和源动力学 79

3.11 小结 80

参考文献 81

第4章 反映脑代谢活动的信号 83

4.1 引言 83

4.2 功能神经成像学概述 83

4.2.1 分辨率 83

4.2.2 血流成像技术 84

4.2.3 大脑活动的血流响应 85

4.3 四种主要的代谢神经成像方法 86

4.3.1 功能经颅多普勒 86

4.3.2 正电子发射断层扫描 87

4.3.3 功能近红外光谱技术 88

4.3.4 功能磁共振成像 91

4.4 代谢神经成像的任务设计 95

4.5 功能近红外光谱和功能磁共振成像应用于脑-机接口 96

4.5.1 基于功能近红外光谱的脑-机接口 96

4.5.2 基于功能磁共振成像的脑-机接口 97

4.6 未来发展前景 97

4.7 小结 98

参考文献 98

第3篇 脑-机接口的设计、实施和操作 102

第5章 从大脑内采集脑信号 102

5.1 引言 102

5.2 用于脑-机接口的植入微电极概述 103

5.2.1 微电极阵列的一般特性 103

5.2.2 微丝阵列 105

5.2.3 亲神经（锥形）电极 105

5.2.4 基于MEMS的微电极 106

5.3 长期植入微电极神经记录的基本概念 108

5.3.1 微电极如何记录信号 108

5.3.2 长期神经记录中神经信号保真度的影响因素 110

5.3.3 在长期记录中引入噪声的因素 111

5.4 皮层内微电极阵列长期记录的性能 112

5.4.1 信号质量 112

5.4.2 阵列增益 113

5.4.3 信号稳定性 113

5.4.4 记录寿命 113

5.4.5 整体性能 114

5.5 脑组织对皮质内微电极阵列的响应 114

5.5.1 植入式微电极阵列周围的微观环境 114

5.5.2 与微电极植入相关的局部组织损伤 115

5.5.3 慢性脑组织反应 116

5.5.4 组织响应随时间变化的评估 118

5.5.5 组织反应对微电极性能的评估 119

5.5.6 其他重要问题 119

5.5.7 解决因组织反应而引起信号质量退化的方法 120

5.6 开发下一代皮层内脑-机接口的策略 121

5.7 未来展望 123

5.8 小结 124

参考文献 124

第6章 从大脑外采集脑信号 133

6.1 引言 133

6.2 脑电记录 133

6.2.1 脑电电极 133

6.2.2 脑电记录的双极性 135

6.2.3 脑电电极布局 135

6.2.4 采样频率 137

6.2.5 避免、识别和消除非脑信号（伪迹） 137

6.3 脑磁记录 138

6.4 脑电与脑磁在灵敏度和空间分辨率方面的比较 139

6.5 脑电参考电极选择 141

6.5.1 参考电极位置选择 141

6.5.2 参考电极测试 143

6.5.3 间隔紧密的电极 143

6.5.4 耳垂相连参考和乳突相连参考 145

6.5.5 共同平均参考 145

6.5.6 基于模型的参考 147

6.5.7 平均参考和参考电极标准化技术比较 148

6.5.8 参考电极策略小结 148

6.6 脑电的空间采样 148

6.7 高分辨率脑电方法——表面拉普拉斯法 151

6.8 小结 152

参考文献 152

第7章 脑-机接口信号处理：特征提取 155

7.1 引言 155

7.2 信号处理原理 157

7.2.1 模／数转换 157

7.2.2 傅里叶分析 159

7.2.3 数字滤波 160

7.3 特征提取的三个步骤 162

7.3.1 信号调理 163

7.3.2 提取特征 168

7.3.3 特征调理 174

7.4 从尖峰序列提取特征 175

7.4.1 尖峰序列的结构 176

7.4.2 从尖峰时间提取特征 177

7.5 小结 182

参考文献 183

第8章 脑-机接口信号处理：特征转换 185

8.1 引言 185

8.2 选择模型 186

8.2.1 一般原则 187

8.2.2 常用模型 190

8.3 为模型选择特征 195

8.4 参数化模型 196

8.5 评估转换算法 198

8.5.1 测量性能 198

8.5.2 黄金标准：在线评估 201

8.5.3 脑-机接口研究的重要部分：离线评估 202

8.5.4 评估转换算法的特定方面 203

8.5.5 数据竞赛 205

8.6 小结 205

参考文献 206

第9章 脑-机接口的硬件和软件 209

9.1 引言 209

9.2 硬件 210

9.2.1 传感器 210

9.2.2 放大器 215

9.2.3 模／数转换 217

9.2.4 伪迹 220

9.2.5 硬件接口 220

9.2.6 客户机硬件 222

9.2.7 未来方向 223

9.3 软件 223

9.3.1 脑-机接口实现的组件 223

9.3.2 研发脑-机接口软件的设计原则 224

9.3.3 通用脑-机接口研究软件概述 225

9.4 评估脑-机接口硬件和软件 227

9.4.1 典型脑-机接口系统的时序特性 227

9.4.2 代表性结果 230

9.5 小结 233

参考文献 234

第10章 脑-机接口操作协议 239

10.1 引言 239

10.2 脑-机接口操作协议的关键要素 239

10.2.1 脑-机接口操作的启动 239

10.2.2 参数化的特征提取和转换过程 241

10.2.3 脑-机接口的应用协议 242

10.2.4 处理转换误差 243

10.3 用户训练和系统测试操作协议 244

10.4 小结 245

参考文献 246

第11章 脑-机接口应用 248

11.1 引言 248

11.2 脑-机接口应用于辅助技术及其潜在的用户 248

11.2.1 脑-机接口用于辅助技术 248

11.2.2 脑-机接口操作辅助技术的潜在用户 250

11.2.3 面向用户方法的重要性 252

11.2.4 无意激活的代价 254

11.3 控制方案：脑-机接口与应用相匹配 255

11.3.1 脑-机接口的命令到应用：目标选择和过程控制 255

11.3.2 脑-机接口的指令转换为应用的动作：直接与间接 256

11.3.3 应用操作：离散／连续 257

11.4 脑-机接口在辅助技术中当前和潜在的应用 257

11.4.1 用户角度：脑-机接口应用能够提供的功能 258

11.4.2 技术开发者角度：脑-机接口能够控制的辅助技术应用类型 259

11.5 为脑-机接口控制选择辅助技术应用 262

11.5.1 辅助技术专业人员的参与 262

11.5.2 目标用户的参与 262

11.6 脑-机接口＋辅助技术系统与独立的脑-机接口／辅助技术系统 263

11.6.1 脑-机接口＋辅助技术系统 263

11.6.2 独立的脑-机接口／辅助技术系统 264

11.7 最优化脑-机接口控制的辅助技术性能 265

11.8 小结 265

参考文献 266

第4篇 现有的脑-机接口 272

第12章 利用P300事件相关电位的脑-机接口 272

12.1 引言 272

12.2 P300事件相关电位和基于P300的脑-机接口 272

12.3 新奇刺激范式 273

12.4 P300的起源和功能 275

12.5 P300的波幅和稳定性 275

12.6 基于P300的脑-机接口 276

12.6.1 最初基于P300脑-机接口的研究 276

12.6.2 随后基于P300脑-机接口研究的目标和局限性 278

12.6.3 可选的电极组合 278

12.6.4 可选的信号处理方法 279

12.6.5 可选的刺激和刺激呈现参数 280

12.6.6 基于P300的脑-机接口性能中注视方向的可能作用 281

12.6.7 基于P300的脑-机接口利用听觉刺激 282

12.6.8 基于P300的脑-机接口性能提高的前景 282

12.6.9 基于P300脑-机接口的独立家庭使用 283

12.7 小结 284

参考文献 284

第13章 利用感觉运动节律的脑-机接口 291

13.1 引言 291

13.2 感觉运动节律 291

13.3 感觉运动行为期间的感觉运动节律 292

13.4 运动想象期间的感觉运动节律 294

13.5 分析感觉运动皮层活动 294

13.5.1 频率分析 294

13.5.2 空间分析 295

13.6 分析不同通道之间的关系 296

13.7 把感觉运动节律活动转化为设备控制 296

13.8 在线和离线分析 296

13.9 伪迹 297

13.10 脑-机接口利用感觉运动节律 299

13.11 光标一维或多维运动 299

13.12 通信应用 301

13.13 控制应用 301

13.14 异步脑-机接口 302

13.15 基于感觉运动节律脑-机接口的潜在用户 303

13.16 未来方向 304

13.17 小结 304

参考文献 305

第14章 利用稳态视觉诱发电位或慢变皮层电位的脑-机接口（BCI） 312

14.1 引言 312

14.2 稳态视觉诱发电位和基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口 312

14.2.1 稳态视觉诱发电位和相关范式 312

14.2.2 早期类似稳态视觉诱发的脑-机接口 314

14.2.3 最近基于稳态视觉诱发电位脑-机接口的设计 315

14.2.4 基于稳态视觉诱发电位脑-机接口的重要问题 316

14.2.5 基于稳态视觉诱发电位脑-机接口未来的研究方向 316

14.3 慢变皮层电位和基于慢变皮层电位的脑-机接口 317

14.3.1 慢变皮层电位 317

14.3.2 基于慢变皮层电位的脑-机接口 318

14.3.3 基于慢变皮层电位脑-机接口未来可能的用途 319

14.4 小结 320

参考文献 320

第15章 利用皮层脑电（ECoG）活动的脑-机接口（BCI） 325

15.1 引言 325

15.2 皮层脑电探测的电生理特征 328

15.3 目前基于皮层脑电的脑-机接口 331

15.3.1 皮层脑电信号的采集 332

15.3.2 基于皮层脑电的脑-机接口协议设计 332

15.3.3 基于皮层脑电的脑-机接口控制 333

15.4 局限性 335

15.5 有待进一步研究的重要问题和领域 336

15.6 小结 338

参考文献 339

第16章 利用在运动皮层记录信号的脑-机接口（BCI） 346

16.1 引言 346

16.2 皮层内脑-机接口系统（iBCI）的研发目标 347

16.3 从小规模神经元群获得复杂控制 347

16.4 对瘫痪患者功能恢复有用的动作 347

16.5 皮层内脑-机接口与皮层外脑-机接口相比的可能优势 348

16.5.1 安全性 348

16.5.2 可靠性 349

16.6 皮层内脑-机接口可利用的信号和记录它们的传感器 349

16.6.1 皮层内脑-机接口的关键特征 349

16.6.2 皮层内脑-机接口记录的信号 351

16.7 皮层内脑-机接口传感器的类型 355

16.7.1 多电极阵列（或平台阵列或犹他阵列） 356

16.7.2 多位点电极（又称柄电极或密歇根电极） 357

16.7.3 微丝（线）阵列 357

16.7.4 锥形电极（或神经营养电极） 357

16.8 皮层内脑-机接口研究 357

16.8.1 选择要植入的皮层区 357

16.8.2 迄今为止对非人类和人类灵长类动物的皮层内脑-机接口研究 358

16.8.3 对体格健全猴子的皮层内脑-机接口研究 358

16.8.4 对瘫痪猴子的皮层内脑-机接口研究 359

16.8.5 对瘫痪患者的皮层内脑-机接口研究 359

16.9 皮层内脑-机接口的长期性能 360

16.10 长期记录问题及影响记录稳定性的因素 363

16.10.1 长期记录问题 363

16.10.2 影响记录稳定性的因素 363

16.11 解码皮层内脑-机接口记录的神经元尖峰脉冲 365

16.11.1 开环和闭环解码 367

16.11.2 连续和离散解码 367

16.12 皮层内脑-机接口的通信和控制应用 368

16.13 皮层内脑-机接口的用户群 369

16.14 为实现皮层内脑-机接口实用于长期的人类使用所需要的进展 370

16.14.1 完全可植入的、安全和生物相容的系统 370

16.14.2 易用性（容易使用） 371

16.14.3 信号的稳定性和算法的自适应性 372

16.14.4 增强的感觉反馈 372

16.15 皮层内脑-机接口的其他潜在应用 372

16.16 小结 373

参考文献 374

第17章 利用在顶区或运动前区皮层记录信号的脑-机接口（BCI） 380

17.1 引言 380

17.2 解剖学结构 380

17.3 动作规划 381

17.3.1 眼动和到达 381

17.3.2 抓握 384

17.4 动作解码 386

17.4.1 到达解码 386

17.4.2 抓握解码 387

17.4.3 快速解码 388

17.5 由局部场电位解码 389

17.6 展望 391

参考文献 392

第18章 采用大脑代谢信号的脑-机接口（BCI） 394

18.1 引言 394

18.2 基于功能近红外光谱的脑-机接口（BCI） 394

18.2.1 功能近红外光谱方法（fNIRS）的原理 394

18.2.2 功能近红外光谱脑-机接口的结构和操作 396

18.2.3 迄今功能近红外光谱脑-机接口的实现 401

18.2.4 功能近红外光谱脑-机接口系统的前景 402

18.3 基于功能核磁共振成像的脑-机接口 403

18.3.1 功能核磁共振成像的原理和实践 403

18.3.2 基于功能核磁共振成像脑-机接口的结构和操作 404

18.3.3 迄今功能核磁共振成像脑-机接口的应用 408

18.3.4 功能核磁共振成像脑-机接口系统的前景 409

18.4 小结 409

参考文献 410

第5篇 使用脑-机接口 414

第19章 BCI用户和他们的需求 414

19.1 引言 414

19.2 恢复因受伤或疾病而丧失的功能 414

19.2.1 交流受损 414

19.2.2 移动性受损 415

19.2.3 自主神经功能受损 418

19.3 脑-机接口用于中风患者的康复 418

19.4 其他潜在的脑-机接口用户 419

19.4.1 癫痫患者 419

19.4.2 具有认知、情绪或其他障碍的患者 419

19.5 脑-机接口用户的愿望／需求列表 419

19.6 小结 420

参考文献 421

第20章 BCI的临床评价 423

20.1 引言 423

20.2 能以适合于长期独立使用的形式来实现BCI设计吗？ 423

20.3 需要BCI系统的人是谁？他们会使用它吗？ 425

20.3.1 定义未来BCI家庭用户的人群 425

20.3.2 为脑-机接口的家用研究招募参与者 426

20.3.3 获得知情同意 427

20.3.4 确定潜在的研究被试是否能够使用BCI 427

20.4 家庭环境能够支持BCI使用吗？实际使用脑-机接口了吗？ 428

20.4.1 评估环境与护理人员 428

20.4.2 启动和评估BCI的家庭使用 428

20.5 BCI改善用户的生活了吗？ 433

20.6 BCI转化研究面临的困难挑战 434

20.7 未来的改进将推动BCI临床转化 435

20.8 小结 435

参考文献 436

第21章 传播：让需要BCI的人得到它们 441

21.1 引言 441

21.2 设计考虑——我们有一个产品吗？ 441

21.2.1 科学研究与工程发展 441

21.2.2 设计控制 442

21.2.3 风险管理 443

21.3 监管方面的考虑——允许我们销售自己的产品吗？ 444

21.3.1 产品分类与监管策略 445

21.3.2 美国食品和药物管理局提交报告的两条路线 446

21.3.3 欧盟和日本的审批 447

21.4 寻求BCI的审批——在美国的审批 447

21.5 实验室原型、罕见疾病治疗产品和定制设备审批的可选途径 448

21.5.1 实验室原型 448

21.5.2 罕见疾病治疗产品 448

21.5.3 定制设备 450

21.6 偿付考虑——会有人愿意为我们的产品支付费用吗？ 451

21.6.1 偿付策略的要素 451

21.6.2 保险公司合作 453

21.6.3 全球营销 453

21.7 金融挑战——这种努力可持续吗？ 453

21.7.1 资助初创公司：风险投资与天使投资人 453

21.8 传播和支持BCI的可能替代方案 456

21.9 趋势和结论 457

参考文献 457

第22章 BCI用于治疗以改善大脑功能 459

22.1 引言 459

22.2 基于BCI的反馈作为一种可能的治疗手段 459

22.3 基于EEG的BCI用于治疗 460

22.3.1 减少癫痫发作频率 460

22.3.2 治疗注意缺陷障碍并改善认知加工 461

22.3.3 改善运动功能的恢复 462

22.4 基于fMRI的BCI用于治疗 467

22.4.1 改善情绪加工与控制 467

22.4.2 改善运动功能的恢复 470

22.4.3 疼痛管理 470

22.4.4 基于fMRI的BCI未来的工作 470

22.5 小结 471

参考文献 471

第23章 BCI应用于一般人群 477

23.1 引言 477

23.2 优化常规的性能 477

23.2.1 注意力 478

23.2.2 工作负荷 480

23.2.3 情绪 481

23.3 提高常规性能 482

23.3.1 目标检测 482

23.3.2 其他可能的基于BCI的行为性能增强 483

23.4 拓展或丰富生活体验 483

23.4.1 与媒体相关的活动 483

23.4.2 艺术的表达 484

23.4.3 游戏 485

23.5 小结 487

参考文献 487

第24章 BCI研究中的伦理问题 492

24.1 引言 492

24.2 帮助残疾人的BCI研究 492

24.2.1 行善：做有益的事，不做有害的事 492

24.2.2 尊重人：知情同意 499

24.2.3 公正：回应诉求、报告研究结果并促进广泛传播 500

24.3 用于一般人群的BCI研究 502

24.4 小结 503

参考文献 504

第6篇 结论 508

第25章 BCI的未来：满足期望 508

25.1 引言 508

25.2 承诺 508

25.3 最重要的问题 509

25.4 信号采集硬件 509

25.4.1 非侵入性（无创）的BCI 509

25.4.2 植入式（侵入性或有创）的BCI 510

25.5 验证和传播 510

25.5.1 比较不同的信号和方法 510

25.5.2 聚焦临床的价值 511

25.5.3 传播的问题 511

25.6 可靠性 512

25.6.1 适应性（自适应性） 512

25.6.2 控制的分布 513

25.6.3 来自多个脑区的信号以及额外的感觉输入 514

25.7 小结 515