脑机接口导论
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作者(美)拉杰什P.N.拉奥
出版社机械工业出版社
ISBN9787111539957
出版时间2016-07
装帧平装
开本16开
定价89元
货号1201360841
上书时间2024-09-13
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
拉杰什P.N.拉奥(Rajesh P.N.Rao)：美国国家科学基金会(NSF)感觉运动神经工程中心(CSNE)主任。华盛顿大学西雅图分校计算机科学与工程系教授、电子工程和生物工程系兼职教授。他曾经荣获美国国家科学基金会杰出事业奖(NSF CAREER Award)、美国海军研究所杰出青年科学家奖(ONR Young Investigato r Awa rd)、斯隆基金学者奖(Sloan FacuIty FelIowshiP)、大卫与露西？帕卡德基金会科学和工程奖(David and Lucile Packard Fellowship for Science and Engineering)。Rao已经在靠前学术会议和包括《Science》《Natu re》和《PNAS》等很好科学期刊中发表了150多篇论文。他同时也是《Probabilistic Models of the Brain and Bayesian Brain》期刊的主编。他的研究涉及计算神经科学、人工智能和脑机接口等多学科的交叉领域。他还将所剩不多的业余时间奉献给了印度艺术史研究和对印度河文明留下的古代文字的解读，他以这一主题在TED中发表过演讲。
目录
Brain-Computer Interfacing:An Introduction
出版者的话
译者序
前言
部分 背景知识
章 引言2
第2章 神经科学基础4
2.1 神经元4
2.2 动作电位或锋电位5
2.3 树突和轴突5
2.4 突触5
2.5 锋电位的产生6
2.6 神经连接的调节：突触可塑性7
2.6.1 LTP7
2.6.2 LTD7
2.6.3 STDP7
2.6.4 短期激励和抑制8
2.7 大脑组织、解剖学结构和功能9
2.8 小结11
2.9 问题和习题11
第3章 记录大脑信号和刺激大脑12
3.1 记录大脑信号12
3.1.1 侵入式技术12
3.1.2 非侵入式技术17
3.2 刺激大脑22
3.2.1 侵入式技术22
3.2.2 非侵入式技术23
3.3 同步记录和刺激24
3.3.1 多电极阵列24
3.3.2 神经芯片25
3.4 小结26
3.5 问题和习题26
第4章 信号处理28
4.1 锋电位分类28
4.2 频域分析29
4.2.1 傅里叶分析29
4.2.2 离散傅里叶变换32
4.2.3 快速傅里叶变换33
4.2.4 频谱特征33
4.3 小波分析33
4.4 时域分析34
4.4.1 Hjorth参数34
4.4.2 分形维数35
4.4.3 自回归模型36
4.4.4 贝叶斯滤波36
4.4.5 卡尔曼滤波38
4.4.6 粒子滤波40
4.5 空间滤波41
4.5.1 双极、拉普拉斯和共同平均参考41
4.5.2 主成分分析41
4.5.3 独立分量分析44
4.5.4 共空间模式46
4.6 伪迹去除技术48
4.6.1 阈值法48
4.6.2 带阻和陷波滤波48
4.6.3 线性模型49
4.6.4 主成分分析49
4.6.5 独立分量分析51
4.7 小结51
4.8 问题和习题51
第5章 机器学习54
5.1 分类技术54
5.1.1 二分类54
5.1.2 集成分类技术59
5.1.3 多分类61
5.1.4 分类性能的评估64
5.2 回归方法66
5.2.1 线性回归67
5.2.2 神经网络与反向传播算法68
5.2.3 径向基函数网络70
5.2.4 高斯过程71
5.3 小结73
5.4 问题和习题73
第二部分 构建系统
第6章 构建BCI78
6.1 BCI的主要类型78
6.2 对构建BCI有用的大脑反应78
6.2.1 条件反射78
6.2.2 集群行为79
6.2.3 想象运动和认知行为79
6.2.4 刺激诱发行为80
6.3 小结80
6.4 问题和习题81
第三部分 BCI的主要类型
第7章 侵入式BCI84
7.1 侵入式BCI的两个主要范式84
7.1.1 基于操作性条件反射的BCI84
7.1.2 基于集群解码的BCI86
7.2 应用于动物的侵入式BCI87
7.2.1 控制假臂和手的BCI87
7.2.2 控制下肢的BCI98
7.2.3 控制光标的BCI100
7.2.4 认知型BCI104
7.3 应用于人的侵入式BCI108
7.3.1 植入多电极阵列控制光标和机器人108
7.3.2 认知型BCI111
7.4 侵入式BCI的长期使用112
7.4.1 BCI的长期使用和稳定皮质代表区的形成112
7.4.2 植入人脑的BCI的长期使用114
7.5 小结114
7.6 问题和习题114
第8章 半侵入式BCI117
8.1 基于皮质脑电信号（ECoG）的BCI117
8.1.1 基于ECoG的动物用BCI117
8.1.2 基于ECoG的人用BCI118
8.2 基于外周神经信号的BCI134
8.2.1 神经型BCI134
8.2.2 目标肌肉神经分布重建135
8.3 小结137
8.4 问题和习题138
第9章 非侵入式BCI140
9.1 基于脑电信号的BCI140
9.1.1 振荡电位和ERD140
9.1.2 慢皮质电位148
9.1.3 运动相关电位151
9.1.4 刺激诱发电位153
9.1.5 基于意识任务的BCI158
9.1.6 BCI的错误电位159
9.1.7 互适应型BCI160
9.1.8 分层型BCI161
9.2 其他非侵入式BCI:fMRI、MEG和fNIR162
9.2.1 基于功能性磁共振成像的BCI162
9.2.2 基于脑磁图的BCI162
9.2.3 基于功能性近红外光学成像的BCI164
9.3 小结164
9.4 问题和习题165
0章 BCI的刺激修复作用167
10.1 感觉功能恢复167
10.1.1 恢复听力：人工耳蜗167
10.1.2 恢复视力：皮质和视网膜的植入169
10.2 运动恢复171
10.3 感觉扩增172
10.4 小结173
10.5 问题和习题173
1章 双向与循环型BCI175
11.1 通过刺激产生直接的皮质指令控制光标175
11.2 使用BCI和体觉刺激实现主动触觉探索178
11.3 迷你机器人的双向BCI控制180
11.4 通过功能性电刺激实现肌肉的脑皮质控制182
11.5 建立脑区间的新联系183
11.6 小结186
11.7 问题和习题186
第四部分 应用和伦理
2章 BCI的应用190
12.1 医学领域的应用190
12.1.1 感觉恢复190
12.1.2 运动恢复190
12.1.3 认知恢复191
12.1.4 康复治疗191
12.1.5 使用菜单、光标和拼写器实现交流191
12.1.6 脑控轮椅192
12.2 非医学领域的应用193
12.2.1 网页浏览和虚拟世界导航193
12.2.2 机器人替身195
12.2.3 高流通量的图像搜索197
12.2.4 测谎和法律领域的应用199
12.2.5 警觉性监测202
12.2.6 估算认知负荷204
12.2.7 教育和学习206
12.2.8 安保、身份识别和验证208
12.2.9 利用外骨骼扩增身体能力209
12.2.10 记忆和认知的放大209
12.2.11 航空领域的应用211
12.2.12 游戏和娱乐213
12.2.13 脑控制艺术214
12.3 小结216
12.4 问题和习题216
3章 脑机接口的道德规范218
13.1 医学、健康和安全问题218
13.1.1 平衡风险和利益218
13.1.2 知情同意219
13.2 BCI技术的滥用219
13.3 BCI的安全性和隐私性220
13.4 法律问题220
13.5 道德和社会公平问题221
13.6 小结222
13.7 问题和习题222
4章 结论224
附录A 数学背景知识226
参考文献237
索引248
内容摘要
脑机接口技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术，近年来随着神经科学和工程学的长足进展，脑机接口技术愈来愈引起学术界和工业界的关注和重视。本书是靠前本讲述脑机接口理论及应用的入门教材。
精彩内容
Brain-Computer Interfacing:An Introduction “科学家演示了思维控制的机器人”(PC杂志，2012年7月9日) “仿生视觉：令人惊叹的全新眼睛芯片帮助两个英国盲人重见光明”（Mirror,2012年5月3日） “瘫痪者用他们的意识控制机器人”（New York Times,2012年5月16日） “史蒂芬·霍金试用了能够解读他意识的设备”（New Scientist,2012年7月12日） 这些来自于2012年短短几周中的头条新闻说明了媒体和公众对脑机交互的思想越来越关注。这些新闻中尚未阐述清楚的问题是：（a）当前的脑机接口（brain-computer interface,BCI）能够或不能够完成什么（BCI有时称为BMI，即brain-machine interface）？(b)在神经科学和计算科学中何种技术进步能够使这些BCI实现?(c)有哪些可用的BCI类型？（d）这些BCI有什么应用领域，又会带来哪些伦理上的问题？本书旨在回答这些问题，并为读者提供BCI及BCI技术的系统性知识。
内容概要 本书对脑机接口领域进行了介绍（这个领域也被称作BMI、神经接口、神经修复、神经工程）。在过去几年里，这个领域中已经出版了一些极其有用的书籍（Dornhege等人，2007；Tan & Nijholt,2010;Graimann等人2011;Wolpaw &Wolpaw,2012）。当下，为那些在工程学或神经科学方面没有深厚基础的读者出版一本入门级教材的需求日益增加。本书旨在满足这一需求。本书可以作为高年级本科生和一年级研究生学习脑机接口及神经工程学的教材，还可以作为自学教材，或作为研究者、应用者和那些有兴趣加入这个领域的读者的参考书。
本书先为读者介绍神经科学的基本思想、概念和技术，大脑信号的记录和刺激技术，信号处理和机器学习，然后介绍BCI的主要类型及应用。每章后面的问题和习题让读者能回顾前面的知识并检测自己对本章要点的理解。一些习题（带有标记）让读者可以根据研究刊物及网上获取的最新信息探索本书没有涉及的内容。
本书章节构成如下：章到第5章给出了在神经科学和量化技术方面必要的基础知识，以便读者理解构造BCI所使用的术语和方法。在第6章中，通过学习BCI的基本构成，我们开始了进入BCI世界的旅途。本书的下一部分根据使用的信号采集技术，为读者介绍BCI的三个主要类型。第7章描述了侵入式的BCI，这类BCI需要使用植入到大脑内的设备。第8章描述了半侵入式BCI，这类BCI是基于神经信号的设备或安置在大脑表面的设备。第9章介绍了非侵入式BCI，比如采用在头皮上记录的电信号（EEG）。0章介绍了通过刺激大脑来恢复失去的感觉或运动功能的BCI。1章介绍了最通用的BCI，即可以记录脑电和刺激大脑的BCI。对每一种类型，本书都举例说明了其经典实验以及当前最新的技术（到2013年为止）。2章介绍了BCI的一些主要应用。3章介绍了与BCI技术的发展和使用相关的伦理问题。4章为总结篇，该章对当前BCI的局限做了小结，并展望了这一领域的发展前景。本书还包括一个附录，给出了BCI所涉及的线性代数和概率论中的基本数学知识。
网址 本书的网址是bci.cs.washington.edu。
由于BCI领域发展迅速，因此该网站会定期更新与BCI研究相关的有用链接。
由于作者水平有限，书中难免会有缺漏和错误，恳请广大读者指正，发现的错误将刊登在本书网站的勘误表上。
封面图像 原书封面是一个使用基于皮质脑电的BCI控制光标的人脑图像(见8.1节)。大脑中明亮的红色区域显示，当受试者通过想象手的运动来控制光标移至电脑屏幕上的目标区域时，运动皮质的手部区域活动会增强。这幅图像由Jeremiah Wander制作,他是华盛顿大学生物医学的研究生，也是该大学网络和神经系统实验室的成员。
致谢 我要感谢来自剑桥大学出版社的Lauren Cowles，尽管多次错过截稿日期，她还是一如既往地对本书写作给予鼓励和支持。也要感谢华盛顿大学的感觉运动神经工程（CSNE）和BCI小组,尤其是我的合作者Jeffrey Ojemann、Reinhold Scherer(现在在TU Graz)、Felix Darvas、Eb Fetz和Chet Moritz，他们为本书写作给予了大量指导，并进行了很多次有价值的讨论。神经系统实验室的学生是BCI研究永不枯竭的灵感和新观点的源泉。他们让我乐此不疲，感谢以下学生：Christian Bell、Tim Blakely、Matt Bryan、Rawichote Chalodhorn、Willy Cheung、Mike Chung、Beau Crawford、Abe Friesen、David Grimes、Yanping Huang、Kendall Lowrey、Stefan Martin、Kai Miller、Dev Sarma、Pradeep Shenoy、Aaron Shon、Melissa Smith、Sam Sudar、Deepak Verma和Jeremiah Wander。Pradeep是我早期教授的一门BCI课程的助教，协助我组织了该课程的结构，这是本书的基础。Sam是后来的一个助教，他对课程材料给予了有价值的建议。Kai帮助建立了与从事BCI研究的医学院的早期合作，他也在实验室开启基于皮质脑电的BCI研究上起了重要作用。
很多基金资助机构支持我的研究及本书的写作，包括美国国家科学基金会（NSF）、帕卡德基金会、美国国立卫生研究院（NIH）、美国海军研究所（ONR）认知科学项目、国家科学基金会下设的感觉神经工程研究中心（CSNE）和陆军研究办公室(ARO)。衷心感谢他们的支持。本书的部分章节是在风景优美的Friday Harbor实验室的Whiteley写作中心完成的，该中心为我迫在眉睫的写作进程提供了良好的环境。
非常感谢我在印度Kendriya Vidyalaya Kanchanbagh（KVK）的老师们，在德克萨斯州安吉罗州立大学的教授们，在美国罗彻斯特大学的博导Dana Ballard，以及我在索尔克研究所的博士后导师Terry Sejnowski，他们对我以后的研究和教学生涯提供了坚实的数学和科学基础。十分感谢我的父母，他们始终给予我支持，并在我小时候就用满屋的书籍激发了我对科学的好奇心。对我的孩子Anika和Kavi，很抱歉在写作期间没能给予他们应有的关怀，但他们依然无条件地支持我。最后，感谢妻子Anu给予我的灵感和坚定不移的支持，这些都伴随着我走过多年的写作时光。没有她，这本书便不可能完成。
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