光標向我閃爍，嘲弄我放下一些東西。我什么都沒有，所以我通過對刷新率計時一分鐘來確定它的值來娛樂自己。我發(fā)現(xiàn)它以 50Hz 的頻率閃爍。每一次閃光都在告訴我，到目前為止我什么都沒有。感覺就像電影《黑衣人》 (1997) 中的神經(jīng)化劑抹去了我的思緒。對于大多數(shù)作家來說，這是一場由來已久的戰(zhàn)斗：如何開始一個好故事，如何寫一篇文章來吸引和傳播信息。我如何將大腦中的想法和想法寫到頁面上？這是一場將我想表達的東西轉(zhuǎn)化為已發(fā)表的文字的戰(zhàn)斗。

如果我有一個腦機接口 (BCI)，可以用無窮無盡的有價值數(shù)據(jù)智能地增強我的大腦，將意識的即時流從我的鍵盤激起到電腦屏幕上就好了。

好吧，你不是來了解我的寫作問題的。我們在這里討論 BCI。

什么是腦機接口？

BCI 應(yīng)用程序正在迅速改變醫(yī)療設(shè)備行業(yè)，并將繼續(xù)這樣做，因為它們的好處。BCI 應(yīng)用程序是指允許用戶與計算機交互、測量用戶大腦活動的設(shè)備。電活動最常通過腦電圖 (EEG) 測量，識別大腦的能量和頻率模式。人工智能 (AI) 和機器學(xué)習(xí) (ML) 可提高評估和開發(fā) BCI 應(yīng)用程序的準確性和可靠性。在下文中，我們將研究這個領(lǐng)域以及測量腦電波和其他身體功能所需的信號鏈中的一些關(guān)鍵電子元件，以及人工智能如何將它們組合在一起。

腦機接口與腦電圖

人腦產(chǎn)生振蕩電子電壓。這些電壓的典型值是最小的，以百萬分之一伏的數(shù)量級為單位測量。收集和分析這些腦電波電壓的最常見方法是通過腦電圖 (EEG)。腦電圖是一種電生理監(jiān)測方法，用于記錄頭皮上的電活動。它捕獲與頭骨正下方發(fā)生的腦電波直接相關(guān)的信號（圖 1）。

通過 EEG 的 BCI 可以是單向的（單向）或雙向的（雙向）。雙向允許信息雙向流動，從而使大腦能夠接受反饋和未來的調(diào)整。腦電圖可以是侵入性的、半侵入性的或非侵入性的。侵入性腦電圖涉及直接定位設(shè)備并將其連接到人腦中。半侵入性腦電圖可以放置在大腦和顱骨之間。非侵入性通常是通過在頭骨上放置一個帶有各種電極的帽子來完成的。腦電圖提供 @ 0.05 秒的時間分辨率和大約 10 毫米的空間分辨率。除了腦電圖采用的電技術(shù)外，其他技術(shù)也可用于收集數(shù)據(jù)。這些技術(shù)可以采用磁性、代謝或其他形式。

腦電波根據(jù)其頻率分為五個一般類別之一（表 1）。醫(yī)學(xué)研究人員將它們分成若干條帶，因為每個條帶代表大腦在執(zhí)行其功能時的不同運作方式。例如，記憶和回憶等關(guān)鍵活動尤其發(fā)生在 theta 波段，但并非完全如此。研究人員使用這些波段來分析如果信號太少、太大或最佳數(shù)量可能會發(fā)生什么。

表 1：腦波帶的五個一般類別。每個頻率范圍都是標稱值，不一定是絕對值。（來源：作者）

腦電圖獲取腦電波信號并將其數(shù)字化。然后對它們進行信號處理，提取特征，翻譯算法進行分類。它們也可以打印出來或記錄下來以供將來分析。信號輸出可用于形成設(shè)備命令，以提供與電機控制、運動/運動和環(huán)境條件或刺激相關(guān)的指令。BCI 幫助殘障人士更好地控制他們的外部環(huán)境。

BCI 和人類狀況

由于人類生物學(xué)，我們的感官和智力有根本的局限性?？梢韵胂?，腦機接口和植入物可以增強或提供新的感官信息并增強生物能力。人機融合的首要考慮是理解機器和人如何實時交互和交換信息，因為他們在兩個不同的領(lǐng)域中運行。仍有更多工作要做，以了解指導(dǎo)大腦的可單獨尋址神經(jīng)元的相互協(xié)調(diào)如何在其環(huán)境中發(fā)揮作用，同時保持與界面的數(shù)字可尋址域的協(xié)調(diào)。

腦機接口研究

BCI 也正在接受調(diào)查，以尋找?guī)椭祟惖念I(lǐng)域，包括恢復(fù)或增強人類視力、殘疾肢體的運動恢復(fù)，以及大腦繪圖以幫助恢復(fù)和糾正各種神經(jīng)損傷和疾病。大腦映射可以讓人們更好地理解人類思想是如何轉(zhuǎn)化為人類行為的。它可以導(dǎo)致增強的人類學(xué)習(xí)、新的或增強的人類感知以及新的嵌入式自主神經(jīng)系統(tǒng)。讓我們看一下 BCI 可以繼續(xù)發(fā)展和引領(lǐng)的兩個例子。

超人認知

億萬富翁埃隆馬斯克正在積極調(diào)查 BCI 問題。他是 Neuralink Corp. 的創(chuàng)始人之一，這是一家開發(fā)植入式腦機接口的神經(jīng)技術(shù)公司。Neuralink 正致力于構(gòu)建更好的與大腦交流的工具。這些創(chuàng)始人相信，有了合適的團隊，這項技術(shù)的應(yīng)用是無限的。Neuralink 正在探索將允許神經(jīng)活動的超細電子線嵌入大腦的可能性。

馬斯克的既定目標之一是實現(xiàn)“超人認知”。發(fā)明家和未來學(xué)家 Ray Kurzweil 認為，人類智能的特點是具有非凡的模式識別能力。他將人類智能視為在生物模式識別機器的環(huán)境中運行的進化的、自組織的等級系統(tǒng)。基于他希望人類更熟練地理解更強大的人工智能的出現(xiàn)和傳播的愿望，馬斯克有動力實現(xiàn)超人的認知，人工智能在模式識別方面的卓越表現(xiàn)越來越出色。

新感官

在研究 BCI 如何增強人類感官時，可以考慮 Cyber Foundation 聯(lián)合創(chuàng)始人尼爾·哈比森 (Neil Harbisson) 的案例。他被公認為世界上第一個電子人。Harbisson 天生就是色盲，他已經(jīng)在他的頭骨中永久性地安裝了一個天線，這樣他現(xiàn)在就可以真正地聽到顏色，用他的聽覺代替他的視覺限制。Harbisson 積極倡導(dǎo)人類將技術(shù)融入身體的未來。

傳感器集線器

為了支持這些努力，傳感器集線器正以各種方式用于收集 BCI 之外的其他生物識別信息。傳感器中樞使用多個傳感器和一個微控制器來收集和分析腦電波無法直接訪問的大量人體參數(shù)。這些可以包括收集有關(guān)人體脈搏心率、脈搏血氧飽和度 (SpO 2 ) 和估計血壓的信息。

確保高質(zhì)量數(shù)據(jù)

由于大腦信號非常小，因此在其設(shè)計中優(yōu)先考慮整個電子信號鏈，以最大限度地減少噪聲、雜散或偽信號?；颊呖赡軙ㄟ^身體運動、出汗、眼球運動、心律等誘發(fā)這些來源。電氣錯誤可能由 50Hz/60Hz 噪聲、電極-皮膚接觸問題和電纜移動引起。

成功的電子元件選擇將集中于利用高精度、低噪聲、高分辨率信號鏈產(chǎn)品。選擇低噪聲放大器 (LNA)、單位增益緩沖器和精密模數(shù)轉(zhuǎn)換器 (ADC) 以防止將不需要的信號引入鏈中，同時提供準確可靠地解析數(shù)據(jù)的能力。差分放大器和帶通濾波器也被用來確保只傳輸高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。需要適當?shù)?a target="_blank">連接器和跳線才能將準確的信號傳入和傳出大腦。讓我們看看 Molex 如何提供這些解決方案。

連接到大腦

Molex 0.25 毫米間距 Premo-Flex 跳線在緊湊型設(shè)計中為緊密封裝應(yīng)用提供可靠的連接（圖 2）。這些跳線為幾乎所有行業(yè)的印刷電路板 (PCB) 連接提供耐用、超靈活、經(jīng)濟高效的解決方案。這些 FFC/FPC 跳線具有標準長度、間距和電路尺寸，可滿足兩個 PCB 之間的各種靈活互連要求。Molex 0.25 毫米間距 Premo-Flex 跳線非常適合醫(yī)療應(yīng)用，包括患者信號監(jiān)測，包括身體狀況、手術(shù)設(shè)備和遠程醫(yī)療。

圖 2：Molex 0.25 毫米間距 Premo-Flex 跳線在緊湊型設(shè)計中為緊密封裝應(yīng)用提供可靠的連接。（貿(mào)澤電子）

Molex 0.25 毫米間距 Easy-On FPC 連接器提供 50V 額定電壓、50MΩ 絕緣電阻和 150VAC 介電耐壓（圖 3）。這些連接器為設(shè)計人員提供了一系列尺寸和樣式以適應(yīng)其他 PCB 組件。Molex 0.25 毫米間距 Easy-On FPC 連接器是下一代醫(yī)療設(shè)備的理想選擇。

圖 3：Molex 0.25 毫米間距 Easy-On FPC 連接器提供 50V 額定電壓、50MΩ 絕緣電阻、150V交流介電耐壓，是下一代醫(yī)療設(shè)備的理想選擇。（貿(mào)澤電子）

人工智能與腦機接口

AI 及其子集，包括機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) (DL)，正在支持基于腦電圖的 BCI 中的方法（圖 4）。DL 可以提供 EEG 信號的自動分類。這項工作允許將數(shù)據(jù)用于各種應(yīng)用程序和其他卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 訓(xùn)練。目前，人類專業(yè)知識支持人工智能方法。我們的愿望是消除偽影，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，并繼續(xù)實現(xiàn) AI 技術(shù)的收益，以便測量的腦電波信號可以繼續(xù)呈指數(shù)增長，從而被 AI 通過 DL 技術(shù)進行分類。

圖 4：人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)隨時間的發(fā)展。（來源：elenabsl/Shutterstock.com）

結(jié)論

基于 EEG 的 BCI 依賴于高性能電子信號鏈。需要仔細考慮所有關(guān)鍵電子元件，包括緊湊設(shè)計中的可靠連接，才能準確測量 EEG 和其他身體功能。AI 和 DL 技術(shù)使動態(tài) EEG 數(shù)據(jù)能夠得到更好的解釋，并讓人類從 BCI 中獲得更多好處。BCI 將繼續(xù)成為人機交互的新興方法。有一天，它可能會治愈我們遇到的任何精神障礙，尤其是任何作家最終都會面對的空白頁面。

作者

Paul Golata 于 2011 年加入貿(mào)澤電子。作為高級技術(shù)內(nèi)容專家，Golata 先生負責推動戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)、戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行以及先進技術(shù)相關(guān)產(chǎn)品的整體產(chǎn)品線和營銷方向。他通過創(chuàng)建獨特且有價值的技術(shù)內(nèi)容，為設(shè)計工程師提供最新信息，促進和提升貿(mào)澤電子作為首選分銷商的地位。在加入 Mouser Electronics 之前，他曾在 Hughes Aircraft Company、Melles Griot、Piper Jaffray、Balzers Optics、JDSU 和 Arrow Electronics 擔任過各種制造、營銷和銷售相關(guān)職務(wù)。Paul 擁有伊利諾伊州芝加哥德銳理工學(xué)院的 BSEET；加州馬里布佩珀代因大學(xué)工商管理碩士學(xué)位；在德克薩斯州沃思堡的西南浸信會神學(xué)院獲得 MDiv 和 BL，以及博士學(xué)位。

審核編輯黃宇