脑科学问题是人类社会面对的根底科学问题之一，是人类理解天然和理解人类自己的待深进摸索范畴，而脑机接口是有效摸索手段之一。在国度战术的积极鞭策下，在科技立异不竭更迭促进下，在人民群众等待存眷下，脑机接口手艺将发扬重要感化。
本期的智能内参，我们选举中国信通院的陈述《脑机接口总体愿景与关键手艺研究陈述》，勾画脑机接口财产开展的蓝图和愿景期看。
来源 中国信通院
原题目：
《脑机接口总体愿景与关键手艺研究陈述》
做者：未说明
一、脑机接口系统的总体愿景
大脑是我们思惟、感情、感知、动作和记忆的源泉，大脑的复杂性付与我们人类伶俐，同时使我们每小我都并世无双。近年来，研究大脑认知的神经科学已经在分子细胞、关键元器件、软硬件开发、利用系统、仪器仪表等多方面获得停顿和打破，使得脑机接口财产的贸易利用逐步成为可能。
脑机接口是指在有机生命形式的脑与具有处置或计算才能的设备之间，创建用于信息交换的毗连通路，实现信息交换及掌握。
脑机接口已成全球科技前沿热点，在面向将来的科技立异开展中占有重要地位。世界次要国度和地域都在加快脑机接口财产规划，积极开展相关手艺研发。脑机接口手艺也将带动和引发其他手艺的将来开展。
脑机接口手艺是人与机器、人与人工智能交互的末极手段，也是毗连数字虚拟世界和现实物理世界的核心根底支持手艺之一，同时其与量子计算、云计算、大数据等信息通信（ICT）手艺的连系将成为各范畴新的重要研究标的目的。能够确定地说，受益于手艺的不竭改革与打破，脑机接口将会显著提拔人类生活量量。
脑科学问题是人类社会面对的根底科学问题之一，是人类理解天然和人类自己的“末极边境”，而脑机接口是破解该“末极边境”的有效手段之一。在国度战术的积极鞭策下，在科技立异不竭更迭促进下，在人民群众等待存眷下，脑机接口手艺将发扬重要感化。脑机接口手艺涉及脑科学、人工智能手艺、信息通信手艺、电子信息手艺和素材学。
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将来的脑机接口手艺，应实现“脑智芯连，思行无碍”那一行业开展总体愿景。此中，“脑”寓意为大脑和思维企图，“智”寓意为人工智能和类脑智能，“芯”寓意为以芯片为代表的外部设备，“连”有通信、接口、协同三重含义。通过“脑智芯连”的科学合成，实现“思行无碍”的目标，即等待大脑及人类智能和外部设备彼此毗连后，人类的思惟和行为掌握之间，不再有疾病和空间的障碍；人类的才能得到显著加强，不再承担神经疾病带来的痛苦。
为促进“脑智芯连，思行无碍”那一愿景目标的实现，陈述提出脑机接口系统应称心“准确、高效、不变、易用和平安”五大需求。脑机接口系统应具有准确的大脑企图解码算法；高效的信息解码效率，快速地反应响应和施行使命；不变的设备性能与抗骚乱才能；易用、笨重、温馨的利用体验；平安的植进、摘集和信息传送保障。
▲脑机接口系统的五大需求支持愿景实现
脑机接口应从性能目标与可用性目标两个方面有效权衡脑机接口系统能否称心五大需求。性能目标次要表现在响应时间、识别准确率、可输出指令数量和菲茨吞吐量四个易量化目标；可用性目标次要表现在易用性、长效性、鲁棒性、平安性和互操做性五个目标。那些目标在差别手艺道路下、差别利用场景下的需求各有差别，但根本涵盖了脑机接口手艺和系统各方面要求。颠末阐发和财产调研，陈述也给出了为促进愿景目标实现的各目标的定见值，从而为业界的手艺立异和系统开发供给必然的参考。
▲脑机接口系统的关键目标
脑机接口总体愿景的实现也离不开核心关键手艺的支持。关键手艺包罗摘集手艺、刺激手艺、范式编码手艺息争码算法手艺。关键手艺面向差别场景衍生出差别利用。本陈述就当前支流利用场景停止回纳并分为三类，别离是脑形态检测、神经调控和对外交互手艺等。
二、脑机接口系统应称心的需求及关键目标 1、脑机接口系统应称心的需求
准确：在脑疾病诊断、行为辅助决策、外设交互掌握等利用场景下，共性需求是系统能不变做出识别准确率较高的揣度，即系统虚警概率低，识别切确，如许外部计算设备才气对大脑的需求准确反应。识别准确率是系统核心需求之一。
高效：脑机接口手艺财产开展和利用一个重要前提就是高效，更好可以到达和肢体响应一样以至更快的效率，实现人机快速响应。指令交互、打字、掌握机械外骨骼等利用场景下如呈现秒级耽搁则给用户体验带来较为负面的影响。那要求系统快速解码识别大脑企图并做出反应，响应时间是权衡快速响应的核心关键目标。系统快速响应性能，需要范式编码、算法解码和系统通信手艺彼此共同。在现实利用落地过程中，也应兼顾“快”、“准”、“稳”等方面协同开展。
不变：脑机接口素质上是一套通信系统，在差别的利用场景下，都需要考虑系统各项目标的不变和抗骚乱才能，即系统的长效性和鲁棒性。长效性是指系统需要连结持久性能不变。系统能在较长时间内各项性能目标不呈现较大颠簸。鲁棒性是指系统在必然的外部骚乱情状下，仍然可以连结不变的工做性能目标。在植进式脑机接口利用场景中，因为电极易于失效，系统更偏重长效性目标；而在非植进式场景，因为信号易受骚乱，愈加偏重系统鲁棒性。
易用：易用包罗“笨重”与“便当”两个含义。“笨重”在非植进情形下指脑机接口系统笨重便于照顾，在植进情形下指植进物尺寸小、重量轻。繁重的脑机接口系同一方面可能招致用户接触时形成身体压迫，产生不适感，倒霉于持久利用。另一方面倒霉于外出照顾，难以摘集大范畴的脑信号，从而难以实现更普遍的场景利用。
“便当”是指脑机接口系统具有操做便当性。一方面需要降低利用者的操做复杂性，制止复杂的调试和庇护等工做。出格是在消费场景下，有需要尽量缩短设备摆设时间、人机适应时间，实现快速交互。那就需要尽量削减和压缩模子操练时长，调试时长，从而提拔用户对产物的承受度。另一方面普及无线信号传输，脱节有线束缚，利用起来愈加便利。此外，可考虑与智能外设，如智能耳机等末端设备停止系统化设想，提拔利用的温馨性、便携性。
平安：脑机接口系统做为一种人机交互系统，在平安方面要考虑的因素包罗：系统需要在软件和硬件方面，能有效防备外部歹意进攻，制止数据被窃或歹意窜改，系统需要内置必然的平安自检机造；在机造和轨制保障方面，需要有合法合规的信息与科技伦理轨制、律例、倡议、指南和原则，确保神经隐私与神经权力不受进犯，保障系统用户的人身安康平安。
对植进式脑机接口系统来说，在电极素材抉择上要考虑散热性能、要确保植进后人体平安，需要对植进物的量量、外形、功耗和利用场所停止限制，以制止损害生物组织。关于非植进式脑机接口手艺来说，不妥的利用办法可能存在潜在的人身平安隐患，需要对脑机接口系统的利用平安性做严厉要求。
2、 脑机接口系统的关键目标
目前脑机接口手艺正从“学术科学摸索”走向“利用转化落地”。为推进财产落地工做的开展，本陈述从性能和可用性两方面提出称心五大需求的脑机接口系统关键目标。性能目标包罗响应时间、识别准确率、可输出指令数量和菲茨吞吐量，可用性目标包罗易用性、长效性、鲁棒性、平安性和互操做性。易用性目标进一步通过预备时长、笨重性和温馨性表现。
目前脑机接口手艺正从“学术科学摸索”走向“利用转化落地”。为推进财产落地工做的开展，本陈述从性能和可用性两方面提出称心五大需求的脑机接口系统关键目标。性能目标包罗响应时间、识别准确率、可输出指令数量和菲茨吞吐量，可用性目标包罗易用性、长效性、鲁棒性、平安性和互操做性。易用性目标进一步通过预备时长、笨重性和温馨性表现。
▲脑机接口系统的关键目标
性能目标：在脑机接口研究中，往往以信息传输速度（Information transfer rate,ITR）做目标评判系统的性能。ITR 的大小与系统的响应时间、识别准确率与可输出指令数量相关，是一项综合反映脑机接口系统多方面性能的目标。但仅以 ITR 做为性能目标，良多时候无法表现响应时间、识别准确率与可输出指令数量分项目标各自的重要性，以至可能招致某项关键目标被漠视。因而本陈述在阐发系统性能目标时，从响应时间、识别准确率、可输出指令数量和菲茨吞吐量四个方面，综合评估描述脑机接口系统应具备的性能。
响应时间是指脑机接口系统对利用者单次脑企图响应所需的时长，详细包罗单次响应所需的信号摘集时长、脑信息解码时长（又称计算时长）和系统通信时长三部门。此中，所需的信号摘集时长指脑机接口系统摘集解码用心理信号所需要的时长。脑信息解码时长是指系统对所摘信号停止解码以理解用户企图所需的时长。系统通信时长是数据包在系统各模块间传递的时延。响应时间能够有效反映脑机接口系统的通信效率，也是反映人机交互顺畅与否的核心关键目标。在差别范式、利用场景下，系统响应时间差别较大。关于头皮脑电（Electroencephalograph,EEG）、皮层脑电图（Electrocorticogram，ECoG）
等实时性较高的电信号摘集系统来说，比力抱负的响应时间是：在脑形态检测场景下定见不大于 10 秒，在神经调控场景和对外交互场景下定见不大于 1 秒。关于以功用近红外光谱（Functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）为代表的信号摘集系统来说，因为血活动力学参数改变较触发事务具有滞后性，因而此类系统的交互响应时间较长。
识别准确率是指脑机接口系统为识他人脑企图停止解码的准确率，该目标是权衡系统性能的核心目标。在脑机打字、脑控机器人等特定场景下，识别准确率经常用使命胜利率表达。使命胜利率是指胜利完成掌握使命的次数和掌握使命施行总次数之间的比值。比力抱负的识别准确率在脑形态检测场景下不该小于 85%，在神经调控场景下不该小于 95%，在对外交互场景下不该小于 95%。对脑机接口离线数据停止调参时，往往因为样本量较小而随便形成模子的过拟合。为验证脑机接口系统的泛化性，本陈述中的识别准确率定见由实时在线验证明验所得。
可输出指令数量即脑机接口系统能够解码的脑企图品种，该目标可反映系统的交互才能。可输出的指令数越多反映系统可解码的大脑意识越丰富、可施行使命的行为越丰富。因而在睡眠检测、情感识别、脑机打字等场景下，可输出指令数量对评判系统性能具有较高参考价值。从抱负值看，睡眠检测场景下定见检出睡眠品种不该小于 5 种，情感识别场景下定见检出情感品种不该小于 4 种，在脑机打字场景下定见输出字符品种不该低于 40 种。在机器人、机械臂、无人机等复杂外部设备掌握中，自在度不该小于 6 种。可输出指令数量和现实利用需求有关，需根据详细场景需求确定更佳范畴。
掌握才能是指脑机接口系统将大脑神经活动转化为外设在现实场景中完成复杂掌握操做的才能，脑机接口系统的掌握才能和工做效率可用菲茨吞吐量1（Fitts Throughput）目标权衡。脑机接口系统的菲茨吞吐量定义为：难度系数与挪动到目标位置所需时间的比值，此中，难度系数是交互挪动间隔和目标尺寸两者比值取对数。
菲茨吞吐量来源于菲茨定律（Fitts Law），那是次要用于人机交互和人体工程学的人体运动揣测模子，用难度系数和吞吐量来别离权衡使命难度和掌握效果。在脑机接口研究中也多摘用菲茨吞吐量做为系统掌握效果的权衡目标。
以脑控虚拟鼠标挪动为例，虚拟鼠标从起始物体 A 挪动到目标物体 B 的难度系数由 AB 之间的间隔以及目标物体 B 的尺寸决定，AB 间间隔越大，目标物体 B 的尺寸越小，难度系数越大。差别难度系数下虚拟鼠标抵达目标的所需时间差别，菲茨吞吐量是同时考虑运动速度和掌握准确度的综合目标，数值越高表现脑机接口系统的掌握效果越好。凡是菲茨吞吐量到达 0.7 bits/s 可实现较为顺畅的掌握效果，1 bits/s 是更为抱负的目标。
可用性目标：可用性也是脑机接口系统走向财产落地的关键，是除了性能目标之外的另一系统评判维度。系统可用性的权衡目标包罗：易用性、长效性、鲁棒性、平安性和互操做性。
易用性又可通过脑机接口系统的利用预备时长、笨重性和温馨性三个目标反映。预备时长是指人员在脑机接口系统利用之前所需的预备时长和人机协同操练时长之和。预备时长详细包罗调试预备时间、阻抗调整时间等。人机协同操练时长与系统利用者对系统的利用娴熟度以及解码算法能否需要现场摘集操练数据相关。
此外，部门脑机接口系统需要针对差别利用者定造差别的解码算法参数，也会招致人机协同操练时间较长，从而使系统的易用性降低。非植进脑机接口系统比力抱负的预备时长定见不大于 3 分钟。植进式脑机接口系统因为需要比力繁琐的植进过程，因而预备时长较长，需要尽量优化植进手段，进步系统易用性。
笨重性是指脑机接口系统的轻量与便携。轻量是指对利用者而言契合人体工学，且不形成明显损害和承担。凡是以重量目标权衡笨重性，为确保人体颈椎以上部门不受损害。比力抱负的头戴式脑机接口系统（含外设）重量不该大于 500 克，不超越 200 克将是更为抱负的目标。便携是指易用利用和照顾，信号传输体例是权衡便携的重要目标之一。比力抱负的便携体例是脱节有线毗连，以蓝牙、Wi-Fi、超宽带或其他先辈的无线通信体例停止数据传输。
温馨性同样是易用性的重要目标，表现在范式设想、外形设想、素材拔取等方面。当前业内普遍利用的范式多源自二十世纪九十年代，历经三十余年开展，范式固然奠基了尝试研究的根底，但其交互体例普及存在不契合人类天然行为的问题，由此招致面向消费级产物时用户承受度和共同度较低，即使是在医学范畴利用也比力受限。因而温馨性以可定量定性的体验感、称心度等做为次要权衡目标，特殊是对脑机接口消费级产物的落地具有重要意义。
长效性指系统可不变继续利用的时间，是用来权衡系统不变性的重要考量。在非植出场景下，长效性表现在系统续航时间长。例如娱乐游戏时系统不会因用户出汗等骚乱招致系统性能下降。在植出场景下，长效性表现在系统不会受生物组织排泄物和免疫系统骚乱招致性能下降，电池续航需要可以包管 8 小时以上的继续脑电信号传输与阐发。因而定见比力抱负的非植出场景下，单次的不变可用时长不小于3 小时；植出场景下，有些国度规定不变可用时长不该小于 1 年，常规情状下，医疗器械的抱负植进时间是 10 年以上。
鲁棒性目标用来权衡脑机接口系统匹敌外部扰动改变的才能。脑机接口系统需要在各类外部骚乱情况下利用。一般情况自己就存在大量骚乱信号，此外还包罗强磁情况、超声波诊断治疗情况、放射治疗情况等。那就要求脑机接口系统在所处的情况中，可以有效屏障大部非分特别界骚乱，包管交互响应时间、识别准确率等性能目标庇护在一个较高的程度。此外，在利用过程中，脑形态也不是原封不动的，因而鲁棒性还表现在具有必然的自适应才能，可随用户形态改变而自适应调整，确保系统性能目标在较小的范畴内颠簸。
平安性是脑机接口系统可用性的重要目标。一是要保障脑机接口系统整体平安和数据平安。硬件和软件具备根底的平安提防才能和手段，防护手段到位，确保可以有效抵御外部进攻，制止系统被窜改而做出错误指令。同时要确保利用者的信息不过泄，出格是需要联网利用的设备，例如解码算法、脑电数据上云的系统需要确保信息平安；二是要确保人身安康平安。需要在契合常规平安要求根底之上，做出更合适脑机接口系统的平安公用要求。三是要契合科技伦理平安。需要造定齐全的科技伦理轨制，确保隐私信息不过泄、风险可控、尊重生命权力、增进人类福祉、保障公允公允。
互操做性是脑机接口系统利用落地和普遍开展的重要目标，表现了脑机接口系统之间实现跨系统拜候、双向毗连和交互掌握的才能。互操做性一方面表现在同类型系统之间连结框架一致和接口一致，另一方面表现在脑机接口系统能在电脑、手机、加强现实（AR）设备、虚拟现实（VR）设备等其他智能末端上互通互用和即插即用。系统应根据此方面的手艺原则要求，开发相关接口和可互通的系统平台。互操做性才能目标能够通过系统契合互操做原则的水平来权衡。
三、脑机接口关键手艺
脑机接口做为新兴手艺，为大脑与外部间接交互供给了新的处理构想，在新一轮的手艺晋级中被赐与厚看。脑机接口财产落地有赖于关键手艺的打破和改革。目前全球在脑机接口关键手艺研究方面开展兴旺，但仍然存在亟需处理的若干问题。对此，业界也正在测验考试多种手段予以打破。
脑机接口关键手艺包罗摘集手艺、刺激手艺、范式编码手艺、解码算法手艺、外设手艺和系统化手艺。此中，摘集手艺研发重点包罗摘集端和信号处置端。摘集端常规手艺手段包罗电摘集、磁摘集、近红外摘集等手段，此中电摘集为支流研发标的目的，磁和近红外等摘集手艺因为成本和手艺成熟度等造约，间隔利用落地相对更远。
信号处置端涉及模仿芯片和数字芯片。因为当前脑机接口系统所用的数字芯片多为行业通用芯片，所以重点介绍模仿芯片的开展。刺激手艺重点介绍脑深部电极刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）闭环掌握的停顿，以及脑机接口手艺在助盲范畴的最新停顿。范式编码息争码算法手艺介绍了当前支流研究停顿。因为外控手艺和系统化手艺的立异多在于工程集成，因而不在此介绍。
脑机接口手艺的利用场景根据信息流向分为脑形态检测、神经调控和对外交互三类。从信息流历来看，脑形态检测是信息从大脑流向外部和外设，神经调控则是信息从外部和外设流向大脑，而对外交互则是信息的双向活动，因而重点围绕信息的操纵、交互和反应来介绍脑机接口系统在差别场景下的典型利用以及系统在各方面性能上的需求。
▲脑机接口关键手艺
1、 摘集手艺
植进式电极：植进式微电极是脑机交互的关键根底，被普遍利用于根底神经科学、脑疾病的诊断治疗以及脑机交互通信等范畴。植进式微电极通过将以离子为载体的神经电信号转换为以电子为载体的电流或电压信号，从而获取大脑神经电活动信息。
植进到大脑中的微电极能够高空间辨认率和时间辨认率体例，切确笔录电极四周单个神经元的动做电位，从而实时监测大脑活动。传统的植进式微电极由金属和硅等硬量素材造备而成，构成了以密西根电极和犹他电极为主的硬量电极。跟着微纳加工手艺和电极素材不竭开展，微电极趋势于柔性、小型化、高通量和集成化开展，构成了以微丝电极、硅基电极和柔性电极为主的多元化开展场面。
高性能柔性微电极对持久不变慢性笔录具有重要意义。硬量微电极和脑组织之间存在机械失配问题，会对生物体的一般活动形成继发性脑损伤，不适用于长时间的慢性尝试。具有高生物相容性的柔性微电极器件有利于缓解免疫反响，进步信号量量，对实现大脑活动持久不变的慢性笔录具有重要意义。操纵低杨氏模量生物素材和高性能界面素材造备柔性电极成为该范畴的热点。
高通量微电极将为拓展全脑神经科学研究奠基重要根底。为了获取更丰富的神经元动态，神经微电极被要求同时笔录尽可能多的单个神经元的电活动。现有植进式微电极通量远小于大脑神经元数目，开展新型高通量微电极，实现批量化的高时空辨认率脑电信号摘集，关于逃踪神经环路活动以及解析全脑标准的神经收集功用等根底神经科学研究至关重要。
多功用微电极有力促进多种鼓励体例综合调控。通过集成电刺激、药物打针和光刺激等功用，植进式微电极在读取生物体大脑活动信息的同时，还能调控生物体生命活动，实现生物体和外部设备的双向通信。研究多功用的神经微电极器件，搭建闭环系统，可实现癫痫等脑疾病的诊治和神经功用恢复等利用。
2、非植进式电极
非植进式电极利用场景普遍。非植进式电极不需要停止手术植进，间接放置于头皮上即可停止脑电信号摘集，因而也称为无创电极，其平安无创特征更易被利用者承受，因而在非临床脑疾病诊疗、消费级脑科学利用等场景中得到了普遍的利用。
改进的干电极是电极财产落地的支流选项。跟着基于头皮脑电的脑机接口系统在便携性、快速利用及温馨度等方面的利用需求增长，电极的改进成为亟需处理的关键问题。传统的湿电极虽然信号量量好，但其专业的操做需求，耗时长，用后清洗等固出缺点无律例避。因而无膏的干电极手艺逐步开展起来以适应新的利用场景和需求。基于金属素材或导电聚合物素材的多脚柱式/爪式干电极、基于导电纤维的刷毛式干电极、基于微机械加工工艺的微针电极及电容式电极等，在进步利用便当性的同时，也通过素材改进和构造设想优化不竭地降低电极与皮肤的接触阻抗，进步利用温馨度和利用性。
凝胶半干电极具有潜在的宽广利用前景。干电极实现了脑机接口系统的便当利用，但其与头皮的电毗连仅靠微量的汗液，接触阻抗较高，且强烈依靠于压力，因而温馨度和信号量量及不变性成为该项手艺需要打破的手艺难题。半干电极操纵素材或构造特征，释放少量导电液到头皮，以降低电极与头皮的界面阻抗。基于素材系统的凝胶半干电极物理化学特征可调，通过素材组分配比的优化可兼顾电化学特征和机械特征，从而得到利用温馨度较好且信号量量可与湿电极匹敌的性能，是一种极具利用前景的电极手艺。
3、芯片
跟着集成电路手艺的快速开展以及电路与神经科学合成研究的继续摸索，脑信号摘集手艺朝着微型化、轻量化、高通量、散布式摘集的标的目的不竭前进。针对脑机接口的利用、算法、硬件以及范式的研究内容也逐步丰富，植进式与非植进式脑机接口系统通过电极与摘集硬件对脑信号停止摘集、处置息争码，从而实现对脑科学根底理论、脑疾病以及脑控外设的摸索与研究。脑信号摘集芯片是将脑信号间接转化为数字信号的核心硬件，也是脑信号读取与解码，脑部疾病诊断与调控所依靠的东西。
针对脑部信号的心理特征以及利用场景，在定造化脑信号摘集芯片设想过程中存在诸多手艺挑战。精巧放大器是脑信号摘集芯片中的核心模块，在脑机接口利用场景中需要称心多重手艺参数要求。关于脑信号来说，其幅值微弱（几十μV 到几个 mV）、频次低（0.5 Hz 到数 kHz），因而易受外界噪声骚乱，从而招致信号量量欠安。为了连结更佳的信号量量，脑信号摘集模块的部门关键参数，例如信号噪声、共模按捺比（CMRR）、电源按捺比（PSRR）、增益婚配、运动伪影等需要优化。多个脑信号摘集参数之间存在彼此造约的关系，多参数的统筹优化是当前脑信号摘集芯片设想的核心问题之一。
信号噪声是脑信号摘集过程中更大的骚乱源之一。因为前端放大器的闪烁噪声与脑信号在频谱上部门堆叠，摘取简单的滤波工做难以提取纯净脑信号，因而对较低频次的脑信号利用斩波放大手艺，将所摘集的信号调造到较高频次以避开放大器的闪烁噪声。斩波手艺在交换耦合仪表放大器中实现了优良噪声和功耗平衡，但放大器的输进阻抗在斩波调造过程中会降低到兆欧范畴以下，招致信号在进进放大器前产生衰减。为处理输进阻抗降低的问题，有团队提拔了正反应回路的输进阻抗。还有团队摘用电容组对输进阻抗升压回路的电容停止校准，也有团队摘用调整电路耦合的体例来切换斩波器和输进电容的位置，制止因斩波调造招致的输进阻抗降低。
共模按捺比是权衡系统应对情况骚乱的关键参数。针对微弱脑信号，高共模按捺比能够包管信号不被共模扰动2掩盖，从而进步信号量量。此外，在多通道神经信号摘集过程中，因为电极在植进大脑后产生的一系列生物相容性问题，招致电极阻抗可能随植进时间增加而明显提拔（数个月后可高达 100kΩ至数 MΩ），继而影响脑信号的信噪比以及系统共模按捺比。为包管摘集信号量量，前端放大器电路摘用共模反应手艺以及共模前馈手艺以进步系统级共模按捺比。
摘集芯片的微型化设想是植进式脑机接口系统核心手艺挑战之一。为了将摘集芯片缩小至可植进的尺寸范畴，针对片上有源/无源器件的微型化是相关研究中的手艺难题。具有电容耦合的全差分放大器构造通过摘用晶体管搭建的伪电阻（Pseudo Resistor）构造可大幅缩小片上无源器件的面积，同时伪电阻供给了较大的阻抗以及较低的高通截行频次，合适设想微型化的脑信号摘集芯片。摘用时分复用/正交频分复用等手艺通过固定的摘集单位对多个通道的脑信号停止同步摘集，也可明显降低片上面积。
针对差别的脑机接口利用以及摘集芯全面对的一些手艺难题，国表里有许多团队提出领会决计划。例如针对摘集过程中的电极间曲流偏置引起斩波放大器输出饱和的问题，一种曲流伺服反应回路手艺通过积分器将输出端的曲流重量提取并反应至输进端，有效按捺了电极间的曲流偏置。关于摘集芯片的超低功耗需求，有团队设想了基于反相器构造的超低压斩波放大器，十分合适植进式场景。针对芯片微型化的问题，放大器与 DAC 连系的数字-模仿混合反应手艺可大幅缩小摘集芯片的片上面积。
针对脑信号摘集过程中的共模骚乱问题，基于电荷泵（charge pump）的共模反应手艺通过对输进端的共模扰动信号停止动态反应，能有效对抗高达 15V 的共模扰动。关于摘集芯片的无线供电问题，线圈的无线电感传输手艺被利用在植进式脑机接口芯片中，通过外部传输线圈以及中继线圈和片上耦合线圈，实现了对体内摘集芯片的无线供电以及摘集到的脑电信号无线传输。
体表收集无线传输手艺（Body area network，BAN）处理了无线供电时线圈难瞄准的问题，操纵被试者的身体外表对摘集到的信号以及能量停止无线传输，适用于可穿戴的脑机接口场景。在提拔系统集成度方面，目前已有将信号摘集、存储、以及基于 AI 的信号回类识别等模块集成在一路的脑机接口片上系统，实现了较高的系统集成度。针关于高通量植进式脑机接口芯片，有些公司设想了带有动做电位识此外高集成度摘集芯片，该芯片与数千个柔性电极相连系，实现了对高通量脑信号的摘集。
2、 刺激手艺
脑深部电极刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）一种十分具有代表性的植进式电极刺激手艺。DBS 通过植进体内的脑起搏器发放弱电脉冲，刺激癫痫、帕金森的病灶脑区，按捺病灶区神经元的反常无规则放电，进而按捺相关症状，使患者恢复自若活动和自理才能。
传统的 DBS 调参需要基于微电极信号阐发、刺激效果阐发、影像定位、核磁阐发等多手艺手段抉择治疗触点。借助脑机接口手艺，脑内电极不只具有单向刺激功用，还可停止四周神经元信号摘集，以做到精准触点抉择。就手艺开展进度看，目前能够做到信号摘集之后由医生根据生物标记物和与患者的交互反应停止触点抉择，将来还将向自适应角度开展，自适应手艺研发标的目的包罗：
通过优化的信号处置办法实现自适应调控。如在机器进修、深度进修根底上对患者脑电数据停止揣测分类，为医生供给分类成果以助于诊断，提拔触点抉择的精准度。别的，在患者身形姿势发作改变招致电极与靶组织之间间隔改动时，例如咳嗽、打喷嚏、深唤吸时，可根据诱发复合动做电位调控刺激以制止发作瞬时过度刺激。
通过刺激参数空间拓展改进自适应调控。刺激参数空间包罗触点、幅度、频次、脉宽的抉择。目前在常用单极恒频刺激的根底上已开发穿插电脉冲形式、变频刺激及多触电差别频刺激手艺，极大地拓宽了刺激参数空间，实现更好的症状调控。
依托多样生物标记物实现自适应刺激调控。当前国表里出名 DBS厂商正在测验考试基于生物标记物实现自适应刺激调控，例如检测神经递量浓度，通过血清素、往甲肾上腺素、多巴胺脱氧血红卵白度、氧合血红卵白的浓度识别治疗效果并做为根据来动态调整刺激幅度。也有基于血流程度、范畴或预定血流值矩阵等血流信息调剂刺激幅度、脉冲宽度、脉冲率和占空比等目标。
通过磁共振相融 DBS 手艺实现自适应调控下的脑收集摸索。现有磁共振兼容 DBS 手艺处理了在强磁场下电极发热、移位及感应电流等平安隐患，使植进 DBS 的患者能在 3.0T 磁共振下停止长时间的同步刺激及扫描。在处理临床需求的同时，也使 DBS 成为摸索刺激相关脑收集改变的间接前言，通过功用磁共振解析刺激相关部分及整体脑收集改动，为新靶点的发现及适应症的拓展供给根据。
植进式视觉调控手艺对盲人群体进步生活量量具有严重意义，相关研究已经开展。全球绝大大都研究团队在开环视觉重建的研究中，研究标的目的逐步从视网膜刺激向皮层刺激转移。目前次要集中在电刺激初级视觉皮层（V1）以获得人工视觉感知。那就需要停止刺激电极的植进。最新的尝试已经植进了超越 10 块犹他阵列，通道数到达 1024。该系统还包罗摘集视频的摄像头，摘集到的图像信息通过信号处置获得简单的二维灰度图像（目前还没有具有色彩的植进式人工视知觉输进），并据此刺激初级视觉皮层神经元。受试者通过植进电极能够在有限的视野范畴内看到一些灰度调造的低辨认率点阵图像。
目前的研究成果表白，用小电流电刺激初级视觉皮层神经元（V1 neurons）会激活曲径数百微米的皮层区域，从而获得简单的视觉知觉，称为光幻视（phosphenes）。电刺激能够改动大脑皮层的信息流，影响到一般视觉看测内容。因为电刺激是相对粗拙的刺激体例，因而获得的视觉感知也相对粗拙。目前研究努力于通过多个电极同时刺激，让受试者感知到详细图像或连接动做。2020 年颁发在 Science 上的研究成果表白，通过植进大规模 1024 通道电极并停止操练，能够使非人灵长类准确识别字母，辨识运动标的目的等。若何通过差别形式刺激加强受试者感知连接外形的才能，并更大限度向其传递视觉信息仍然是将来研究重点。
目前的植进式视觉调控研究多为开环脑机接口系统，开环脑机接口系统难以实现切确刺激模子，且电刺激也难以与实在的视觉刺激连结一致，因而存在不成控风险且难以实现精巧视觉输进。因而闭环视觉调控是将来重要的手艺摸索标的目的。
3、 范式编码手艺
大脑的各类思维与响应活动千变万化，且同时发作，因而很难间接从中准确解码特定类型的活动。在脑机接口系统中，用范式来表征对预定义的大脑企图的编码计划。范式定义为：在编码使命中，对期看识此外大脑企图用可检测、可区分、可摘集的脑信号予以对应，从而实现对大脑企图的可识别输出。在过往的几十年中，呈现了许多脑机接口范式，常见典型的有运动想象范式、稳态视觉诱发电位范式、P300 范式。那些范式往往根据能否有外部刺激和辅助而分为被动式和主动式范式。
视觉诱发电位刺激范式 P300 朝向界面规划优化、人脸图像拼写和合成物理刺激标的目的开展。传统的视觉 P300 电位刺激范式下，拼写器容许受试者通过闪烁差别的行和列来抉择目标，但没有考虑两个相邻符号持续闪烁对成果的影响。近年有大量研究针对 P300 电位刺激范式的拼写界面规划开展优化工做，有效消弭了相邻符号闪烁带来的影响。一些研究发现面部符号能够比传统 P300 字符拼写范式诱导更高的 P300 电位。
因而许多研究测验考试用人脸图像取代数字或字母符号，使每个符号在以必然频次闪烁时城市酿成人脸图像，而不是简单的颜色或大小改变，实现了 P300 电位刺激范式的解码性能提拔。比来也有研究发现，在视觉 P300 电位刺激范式中添加其他形式的物理刺激能够进步利用者的表示，例如利用偏光镜加强刺激、基于积极情感的视听组合刺激、引进声音和视频刺激等体例。因而将 P300 电位与其他物理刺激合成的范式研究也是近年的热点。
稳态视觉诱发电位（Steady-state visual evoked potentials，SSVEP）刺激范式朝向更高效、更温馨和更天然开展。SSVEP 范式脑机接口次要利用标的目的包罗：高速度脑机接口打字交互系统、特殊群体脑机报警系统、天然场景的脑机目标抉择系统等。为支持上述三大利用场景，SSVEP 范式的次要开展趋向包罗：
更高效：SSVEP 范式编码从最后 4 目标编码已开展至 160 目标编码，且编码的识别响应性能也在继续提拔，因而实现的高速度SSVEP-BCI 系统的性能也在不竭提拔。后续 SSVEP 会继续研究更高效、可分性更好的范式编码。
更温馨：SSVEP 范式刺激的更佳频带为 8~15Hz，该频带的多目标闪烁刺激固然实现的系统性能优良，但也随便诱发视觉怠倦，因而在现实落地利用中遭到了必然的阻力。目前 SSVEP 温馨刺激的体例次要包罗降低亮度改变率、进步刺激频次、减小刺激目标面积以及摘用空间编码（外周视野）刺激等。上述研究已获得了较大的停顿，其实不断陆续推进中。
更天然：SSVEP 刺激范式的每个刺激块需要按固定频次停止闪烁且具有必然的面积，因而在现实利用过程中仅与脑机打字场景最为贴合，即将字符绘于对应的闪烁目标块上即可。目前已有部门 SSVEP范式摘用空间编码的体例将中心视野区域空出，在视野外周停止刺激编码，进而实现更切近天然利用场景的利用。
也有恰当降低 SSVEP 闪烁块面积并与生活场景连系的编码构想，受限于刺激面积变小对响应强度的影响，为保障系统的识别准确率与响应速度，此类利用的SSVEP 编码目标数较少。此外，SSVEP 的次要响应脑区位于后脑枕叶，因而往往需要佩带脑电帽，倒霉于生活天然场景利用。为处理该问题，部门研究摘用时频混合或时空频合成的编码体例，测验考试提拔无毛发区的 SSVEP 响应强度，获得了必然的停顿。为了 SSVEP 脑机接口在生活场景落地，上述研究仍在继续推进中。
运动想象（Motor Imagery, MI）范式朝向更精巧开展。运动想象是一种十分重要的主动式脑机接口范式，用于识别大脑对四肢和舌头的运动企图。其无需外界前提刺激和明显的动做输出就能诱发大脑觉得运动皮层的特定响应。现已普遍利用于基于脑机接口的假肢、机械臂和轮椅等设备掌握、字符拼写及临床中风康复治疗等场景。
基于运动想象范式的脑机接口已经开展多年，颠末数十年的研究，大肢体部位的 MI 掌握已经根本开展成熟，而对更细微运动做出想象并有效识别（例如差别手指的伸缩、握拳、差别手势的运动想象等）是运动想象范式编码的开展标的目的。
运动相关皮层电位范式朝向多肢体运动企图解码和持续运动解码开展。运动相关皮层电位（Movement-related cortical potential, MRCP）是一种能够从低频头皮脑电中捕获到的与运动规划、施行相关的神经活动信号。MRCP 次要由三部门构成，即与运动预备相关的预备电位（Readiness potential, RP）、与运动发作、起始相关的运动电位（Motorpotential, MP）以及与运动施行、运动性能相关的运动监测电位（Movement-monitoring potential，MMP）。
相较于 SSVEP 和 P300 等被动式脑机接口范式，MRCP 和运动想象是不依靠于外部刺激的、由人体实在运动企图诱发的主动式脑机接口范式。而相较于运动想象，MRCP 不依靠于反复的运动想象。因而，MRCP 具有天然、实在、能够反映人的现实运动企图等长处。典型的 MRCP 范式包罗点到点的上肢运动（如 center-out）、持续运动逃踪式的上肢运动（如 PTT）、指定动做类型的上肢或下肢运动（如手腕内旋/外旋）等。
因为 MRCP 具有可反映运动企图的特征，其对开展与运动康复、运动功用诊断、日常生活辅助等相关的运动脑机接口具有重要价值。目前，MRCP 次要开展趋向包罗从单肢体到多肢体的运动企图解码、从离散分类问题到持续回回问题的持续运动参数解析、与神经假肢、外骨骼、机械臂等外设连系的人体运动加强和康复治疗等。
4、 解码算法手艺
卡尔曼滤波器成为当前支流解码办法。以运动掌握为例，早期的植进式脑机接口解码大都利用维纳滤波器线性解码系统。此类解码系统不包罗运动学过程模子，而是将群体神经元的反响做为输进，将空间坐标内的运动速度做为输出，通过更优线性估量的办法停止解码。早期良多脑机接口尝试室都用该办法停止解码。
后来，为称心掌握过程中的解码持续性需求，需要有运动模子做参考以批改和优化解码器输出，卡尔曼滤波器成为当前的支流解码办法，其在离线、实时以及临床试验中都得到了普遍的利用。卡尔曼滤波的长处是算法简单，并且能够不需考虑神经元详细编码内容即可解码，因而能够实时快速解码。其缺点在于解码效果一般，且每次尝试之前都需较长的校准时间，别的，卡尔曼滤波解码的系统鲁棒性相对较差。为处理那些问题，国际上提出了良多办法，此中更具前景的办法次要包罗类脑解码器设想和神经进修。
类脑解码器成为新一代解码办法。比来一些皮层神经元群体编码特征研究成果表白，固然大量的神经元被笔录并用于脑机接口的解码，但因大脑神经元的信息编码相关于运动是冗余的，用于掌握的神经元群体反响维度要低于神经元数量。因而在理论上能够找到一个隐躲或潜在的低维形态空间来描述在该掌握前提下的有效神经元群体反响，并将那个形态空间中的潜变量映射到相关行为或运动掌握变量用于运动掌握。
将那些编码特征利用于解码器设想，得到类脑的解码器可用于脑机接口掌握。目前学术研究成果表白，此类不变子空间是存在的。此办法的优势是固然笔录到的神经元群体信号有高噪声且会发作改变，但其在子空间上的动力学过程不断不变，因而能够有效往除不不变笔录以及神经元发放改变带来的骚乱，从而获得更为鲁棒的脑机接口系统。
神经进修供给新的解码构想。当前还有一种前沿的脑机接口解码办法是通过操练大脑停止进修来利用脑机接口，即神经进修（也称脑机进修）。脑机接口系统中存在两个进修系统，一个是解码器的机器进修，别的一个就是具有强大进修才能的神经系统。脑机接口初期的尝试都表现了大脑进修自己的重要意义，但若何让大脑学会利用脑机接口的处理计划尚不完美。
脑机接口系统在利用过程中，闭环掌握的操练能够招致神经元为适利用户的运动系统而发作改变。因而，闭环过程中的解码器与开环时的解码器可能完全差别，成果表白供给快速的反应比过滤错误更为重要，因而降生了改进闭环性能的手艺，一般被称为闭环解码器适应（Closed-Loop decoder Adaptation，CLDA）。此类办法根据闭环脑机接口利用期间笔录的数据实时改进解码器，让解码器根据用户当前神经信号的性量来决定解码器的构造。
此外，用户的神经系统也在实时进修若何利用那个解码器。两者的彼此连系以及彼此促进得到了一个“脑机双进修”的合成式脑机接口系统。此系统能够在神经信号不不变时仍然输出不变的表示，且仅需少量校准即可即插即用，同时鲁棒性极高，在适应新的利用场景时有同时保留已学掌握身手并摸索新掌握体例的特征，因而极大的进步了脑机接口系统在现实利用中的可能性。
合成算法长短植进式脑机接口系统的支流解码算法。合成算法普遍利用于脑机接口系统的往噪与企图解码。合成算法凡是利用矩阵合成或提取空间滤波器来增加差别类别企图的解码可别离性。大大都合成算法都是为特征提取而设想的，矩阵特征合成后凡是需要毗连到分类器。独立成分阐发（ICA）是利用普遍的合成算法之一。ICA 一方面可对差别源信号停止特征阐发，另一方面还可用于往噪（例如往除眨眼成分、伪影信号等）。在解码脑企图时，差别脑机接口范式的合成算法存在差别。运动想象范式解码多摘用通用空间形式（CSP）及衍生算法。
CSP 可更大化差别散布的方差信号，例如对摆布手运动想象停止分类。在 CSP 根底上逐步衍生出滤波器组 CSP（FBCSP）、提议判别滤波器组 CSP（DFBCSP）、暂时约束的稀少组空间形式（TSGSP）等。稳态视觉诱发电位（SSVEP）解码多摘用典型相关阐发（CCA）及衍生算法。CCA 算法有效处理了以往非空域合成算法难于处置的导联挑选问题。近十年学者提出诸多 CCA 改进算法，例如滤波器组CCA（FBCCA）、使命相关成分阐发（TRCA）、集成 TRCA（eTRCA）、使命相关成分阐发算法（mTRCA、TDCA 等）。视觉 P300 电位解码算法依托 xDAWN 算法和 DCPM 算法。目前有加强 P300 诱发电位的xDAWN 算法以及将空间形式提取和形式婚配连系的 DCPM 算法。
近十年以黎曼几何为代表的流形算法在脑机接口系统中普遍利用。黎曼几何算法凡是能够用于对称正定（SPD）矩阵的空间上利用运算，进而供给一个同一的框架来处置差别的脑机接口范式。例如基于最小均值间隔（MDM）和带有测地线滤波（FgMDM）算法对 MI使命停止分类。MDM 类似于利用欧式间隔而不是黎曼间隔的比来邻算法。FgMDM 将协方差投影到切线空间，将线性判别阐发（LDA）利用于切线向量，然后将它们投影回带有选定重量的 SPD 空间。黎曼框架因为具有扩展性，因而易于多场景利用并与机器进修办法连系。
深度进修算法在近年被引进脑机接口解码研究。基于 CNN 收集构造设想的 Shal-lowConvNet 和 DeepConvNet 模仿了 FBCSP 中的时间和空间滤波器，性能接近 FBCSP。进一步操纵深度可别离卷积取代通俗卷积提出的 EEGNet 在 SSVEP 范式利用中获得了很好的效果。CNN收集模子具有的批处置回一化功用也可用于视觉 P300 范式的解码。进一步还有诸多深度进修的改进模子，例如 CNN-RNN 架构、CNN-LSTM 架构。还有一些研究偏重于脑机接口的数据扩增，进而得到更多的操练数据，提拔解码效果。典型的数据扩增收集模子包罗轮回的匹敌收集（RGAN）、加强 MI 数据的 C-LSTM 模子等。
迁徙进修算法的朝上进步是脑机接口走向利用落地的关键。许多机器进修算法的操练数据与测试数据来自不异的特征散布。此类算法在脑机接口利用中，固然面向单个被试在短时间内能够获得优良性能，但在差别被试或不异被试差别时间的情状下性能则大幅下降。那些问题被称为跨被试和跨时间的可变性问题。为了减轻那两个问题的影响，凡是需要一个校准阶段来在每个会话起头时搜集足够的操练数据，但那会明显增加系统利用的预备时间。
迁徙进修旨在操纵源域中的先验信息改进目标域中揣测函数的进修过程，处理跨会话和跨主体的可变性问题。脑机接口的早期迁徙进修算法偏重于合成算法的改进。然后黎曼几何法进一步促进了脑机接口的迁徙进修算法朝上进步。近年来，深度进修算法也起头利用于迁徙进修范畴。此外，其他范畴的迁徙进修办法也在脑机接口研究中有必然的借鉴，例如信息几何（STIG）的光谱传输算法在快速序列视觉闪现范式(RSVP）的验证；合成转移重量阐发（TCA）和结合散布适应（JDA）提出的用于脑机接口的流形嵌进常识转移（MEKT）办法。
智工具认为，颠末数十年的科学摸索与手艺论证，脑机接口已从科幻成为科学，并处于从科学研究到财产落地的关键期间。就脑机接口目前的开展情状，在此后一段时间，脑机接口的根底学科研究和利用落地都将得到长足开展，从而有看促进脑机接口市场规模不竭扩展。