脑-计算机交互研究前沿

脑-计算机交互是一个新兴的学科领域。近年来随着神经科学与信息技术的飞速发展，脑-计算机交互逐渐发展成为应用科学技术领域的前沿热点。虽然脑-计算机交互目前尚无一个完全确认的定义，但是，一般认为凡是涉及脑与计算机或外部设备之间直接交互作用的系统都可以认为是属于脑-计算机交互研究的范畴。

本书是《类脑计算与类脑智能研究前沿》丛书的一个分册，专注于脑与计算机交互的原理、方法和应用。全书内容分为三大部分。

部分是基础篇，包含第1章～第4章。各章分别介绍了绪论、脑-计算机交互系统中脑信号的产生与获取方法、系统的基本构成与实现方法，以及脑信号的处理方法。初次进入脑-计算机交互研究领域的读者可以从中了解与神经科学和信息技术相关的基础知识，为后续章节的阅读打下基础。

第二部分是方法篇，包含第5章～第11章。各章逐一介绍了常见的脑-计算机交互系统。在无创脑-计算机交互系统中分别介绍了基于稳态视觉诱发电位、Ｐ300事件相关电位、运动想象及功能近红外光谱的脑-计算机交互系统；在有创的脑-计算机交互系统中分别介绍了植入电极式的系统和基于颅内脑电的系统；另外还有一章专门介绍了各种植入式和非植入式电极。

第三部分是应用篇，包含第12、13章。第12章介绍脑-计算机交互在医学领域中的应用；第13章介绍情感脑-计算机接口的工作原理、关键算法以及正在开展的抑郁症辅助诊疗应用研究。

通过本书从原理、方法到应用由浅入深的介绍，我们希望无论是刚开始进入本领域的研究人员还是已经在某些方面对脑-计算机交互系统有所了解的读者都能从本书阅读中得到一定的启示与收获。

需要说明的是，脑-计算机交互是一个正在飞速发展的领域。各种新技术和新方法不断涌现，其应用也从医学领域扩展到健康人群。正因为如此，本书也许只能是一个入门的读本。希望有志在本领域开展研究的读者关注本领域的进展，了解本领域研究面临的挑战和未来发展的机遇。

脑-计算机交互研究前沿本书邀请了国内在脑-计算机交互领域中成果丰硕的学者执笔，他们将自己多年的研究成果深入融合到各章的内容中，在此谨向所有为本书做出贡献的同仁们表示诚挚的谢意。脑-计算机交互是一个交叉学科领域，涉及的学科门类包含神经科学、信息与计算机科学，以及生物医学工程中的众多学科。由于我们在多学科领域的知识有限，本书在叙述过程中难免出现各种各样的问题或错误，殷切希望各学科领域的读者给予诚恳的批评和指正。

脑-计算机交互是通过读取特定脑神经活动，构建认知模型获取用户逻辑意图与精神状态，从而建立脑与外部设备间的直接连接通路，搭建闭环神经反馈系统。系统以脑机接口、机器学习、模式识别等关键技术为基础，围绕可穿戴干电极脑电采集、运动神经康复、认知情感建模以及多模态神经反馈等关键科学问题开展研究，开发智能脑-机交互技术。本分册首先介绍脑-计算机交互技术的原理、方法及关键技术，其次对无创脑-计算机交互系统的实现（包括SSVEP、P300、想象运动等）、植入式脑-计算机交互系统的实现、脑-计算机交互系统的医学应用以及情感脑-计算机接口的工作原理和关键算法等。 

吕宝粮，教授，博导，上海交通大学智能人机交互研究所所长，仿脑计算与机器智能研究中心主任、智能交互与认知工程上海高校重点实验室主任。研究领域：仿脑计算机理论与模型、神经网络、机器学习、模式识别、脑-计算机接口等，发表论文 50余篇，申请国内外发明专利 9 项。

高上凯，教授，博导，清华大学医学院生物医学工程系。研究领域：神经工程及医学超声工程，2011 年入选美国医学与生物工程院会士。

张丽清，教授，博导，上海交通大学计算机系。研究领域：大脑计算结构、计算原理的理论和模型等，在国际上首先建立了基于状态空间模型的动态独立元分析理论与方法，发表论文 130余篇。

1 绪论
1．1 脑-计算机交互的定义
1．2 与脑-机交互定义相近的名词术语
1．2．1 脑-机接口
1．2．2 脑／神经-计算机交互
1．3 历史沿革
1．4 脑-计算机交互系统的基本构成及涉及的研究领域
1．5 本书的内容安排
参考文献

2脑-计算机交互中脑信号的产生与获取方法
2．1 人体神经系统的解剖结构与基本功能
2．1．1 神经元
2．1．2 中枢神经系统
2．1．3 周围神经系统
2．2 脑信号的获取方法
2．2．1 电磁信号的检测
2．2．2 代谢信号的检测
2．2 3 多模态神经影像
2．3 脑-计算机交互中脑信号的产生方法
2．3．1 基于外源性刺激产生的感知觉信号
2．3．2 基于内源性激励产生的脑信号
2．3．3 与人体精神状态相关的脑信号
参考文献

3 脑-计算机交互系统的基本构成与实现方法
3．1 脑-计算机交互系统构成的基本框架
3．1．1 构成脑-计算机交互系统的基本组件
3．1．2 脑-计算机交互系统的基本特征
3．2 脑-机交互系统的分类方法
3．2．1 主动模式、反应模式与被动模式BCI
3．2．2 独立与非独立BCI系统
3．2．3 同步与非同步BCI系统
3．2．4 离散型与连续型控制方式
3．2．5 单用户与多用户系统
3．3 混合型脑-机交互系统
3．3．1 混合型脑-机交互系统的定义
3．3．2 混合型脑-机交互系统的实现方法
3．4 基于通信理论的视听觉信号调制方法及BCI系统构成
3．4．1 v-BCI和a-BCI中的脑信号
3．4．2 v-BCI和a-BCI系统中的多目标编码
3．5 脑-机交互基本的应用模式
3．5．1 脑-机接口
3．5．2 脑-机交互
3．5．3 脑-机协同智能
3．6 脑-机交互系统通用的软件平台
3．6．1 BC12000
3．6．2 0DenV．BE
3．7 脑-机交互系统性能的评价指标
3．7．1 同步BCI系统
3．7．2 异步BCI系统ITR的计算
3．7．3 特别设计的BCI系统
参考文献

4 脑信号处理方法
4．1 EEG信号去噪
4．1．1 空间滤波方法
……
5 稳态视觉诱发电位脑-机接口
6 基于EEG的无创BCI-P300研究前沿
7 基于脑运动想象的脑-机交互及应用
8 fNIRS脑-机接口及神经反馈
9 植入式脑-机接口
10 基于颅内脑电的BCI/洪波
11 脑电极（脑-机接口器件）
12 脑-机接口的医学应用，安兴伟
13 情感脑-机接口
索引

脑-计算机交互是通过读取特定脑神经活动，构建认知模型获取用户逻辑意图与精神状态，从而建立脑与外部设备间的直接连接通路，搭建闭环神经反馈系统。系统以脑机接口、机器学习、模式识别等关键技术为基础，围绕可穿戴干电极脑电采集、运动神经康复、认知情感建模以及多模态神经反馈等关键科学问题开展研究，开发智能脑-机交互技术。本分册首先介绍脑-计算机交互技术的原理、方法及关键技术，其次对无创脑-计算机交互系统的实现（包括SSVEP、P300、想象运动等）、植入式脑-计算机交互系统的实现、脑-计算机交互系统的医学应用以及情感脑-计算机接口的工作原理和关键算法等。 

吕宝粮，教授，博导，上海交通大学智能人机交互研究所所长，仿脑计算与机器智能研究中心主任、智能交互与认知工程上海高校重点实验室主任。研究领域：仿脑计算机理论与模型、神经网络、机器学习、模式识别、脑-计算机接口等，发表论文 50余篇，申请国内外发明专利 9 项。

高上凯，教授，博导，清华大学医学院生物医学工程系。研究领域：神经工程及医学超声工程，2011 年入选美国医学与生物工程院会士。

张丽清，教授，博导，上海交通大学计算机系。研究领域：大脑计算结构、计算原理的理论和模型等，在国际上首先建立了基于状态空间模型的动态独立元分析理论与方法，发表论文 130余篇。