2019年7月5日，浙江大學現任“百人計劃”研究員，腦機接口研究專家孫煜博士受邀至南方科技大學生物醫學工程系舉辦學術講座。我系相關研究人員踴躍參與了這次學術會議。

孫煜老師作講座

孫老師首先為大家介紹了腦機接口（下文簡稱BCI,即brain computer interface）的基本知識和研究現狀。通俗來講，BCI 是指采集大腦信號，用來控制外部設備的一種技術手段，目前BCI技術主要應用于三個方面：通過腦電來控制外部機械、識別人的情緒變化以及研究人的認知行為。因為后兩者面向的人群更為廣泛，因此這兩種領域在腦電研究的市場調研中占到約85%的份額。基于上述背景，腦電研究一般分為四個步驟：

一、信號的采集。為了采集大腦進行活動時的電位變化，目前主要有侵入式和非侵入式的采集方法。侵入式指采集信號的電極要插入表皮下0.4mm深處探測電信號的變化，非侵入式指直接使用腦電帽，用貼合在大腦表皮上的電極探測腦電信號。此外還存在腦磁圖等獲取信息的方式。

二：提取范式。理想狀態下，每一種特定的生理活動，都對應著具有一定特色的時域上腦電幅值的變化。這一步要將這種具有特點的變化提取出來，以便未來研究使用。

三：信息解碼。但是往往我們不可能直接把需要的腦電提取出來，因此這一步我們需要對提取的信號進行各種各樣的分析，最后找到我們所需要的運動對應的腦電活動。

四：信息編碼。有了這種特定腦電后，我們在未來應用中只要被試產生了這種腦電，我們就可以認為他有這種意圖，以此來進行調控設備，識別情緒等任務。

一些基本的腦電的研究范式隨后被展示，包括：P300——在不斷閃過的圖片中，出現概率比較低的圖片會在圖像出現后的300ms誘發人腦產生一次波峰；SSVEP——當受到一個固定頻率的視覺刺激的時候，人的大腦視覺皮層會產生一個連續的與刺激頻率有關（刺激頻率的基頻或倍頻處）的響應。在這些范式的研究和應用中，腦電設備的電極也可以分成兩類：只負責采集信號而沒有輸出信號的被動電極以及可以輸出刺激的主動電極。

可以看到，用腦電識別人當前的情緒狀態有著重要的意義，其中應用前景比較廣闊的是基于腦電對人疲勞程度的識別，據統計約60%的成年人有過疲勞駕駛，而其危害程度可以堪比醉駕。因此識別駕駛人員當前的疲勞程度對行車安全有著重要的意義。孫老師實驗室則盡可能在實驗室環境中模擬出仿真的行車狀況，通過眼動軌跡的監測，發現會車有助于提高人的注意力；通過跟車實驗，直線行車實驗，持續行車安全距離實驗，再利用神經網絡的訓練，檢測人駕駛疲勞的準確率可以到達70%。疲勞是怎么產生的呢？原因有很多，包括缺乏動機，心理負荷等。孫老師對心理負荷進行了更深入的研究，通過任務的線性堆疊，來代表任務難度的增加，測量不同狀態下受試者的腦電情況。測量結果十分明顯，線性的疊加任務會使受試腦功率有明顯的增加。但這并不意味著心理負荷越低越不容易疲勞，因為過低的心理負荷會引起無聊的情緒，也會影響人的狀態。孫老師實驗室還研究了兩人協同任務下的腦電情況，并在模擬飛行訓練的時候發現在進行起飛降落等需要協作合作的任務時，盡管兩個受試者沒有進行任何交流，他們的腦信號還是存在一定的聯系；在沒有合作任務的時候，兩人的腦電信號則沒有聯系。

最后老師為大家介紹了腦電領域的一些前沿研究，包括多任務切換的腦電研究，解碼腦信號對機器控制做反饋，調控等等。當然腦電領域也存在許多研究困難，包括樣本獲取，個體差異性大等等。克服這些困難，還需要大家的不懈努力。

文字：祁是辰