脑机融合系统综述

脑机接口是生物脑与电脑或机器之间的一种直接连接通路。脑机融合计算系统是一种基于脑机接口技术,综合利用生物智能和机器智能的新型智能融合系统,其在医疗康复、生活娱乐和军事侦查等方面具有巨大的应用开发潜力。首先从信息传输的角度简述由脑机接口到脑机融合的发展趋势;其次重点阐述脑机融合系统的概念及其研究所面临的挑战,并分三个层次介绍当前若干典型相关工作;最后介绍吴朝晖课题组在脑机融合计算系统方面的相关工作。     

脑机接口专利情报研究

脑机接口是在无外周神经系统和肌肉组织参与的条件下,通过计算机等电子设备输出控制信号,进而与外界环境进行交流的全新通讯和控制技术。它的发展依赖于神经科学、心理学、工程学、康复医学和计算机等学科专家间的密切合作,具有非常重要的学术价值、科学意义和广阔的应用前景,是当今世界研究的热点。本文利用新一代专利分析平台和工具Innography,结合专利情报分析理论,在对世界范围内脑机接口技术的专利进行申请趋势分析、区域分析、IPC分析、专利权人分析、诉讼专利和核心专利分析以及重点技术文本聚类分析的基础上,了解国内该技术发展态势,并尝试为脑机接口领域的发展提供有用的竞争情报参考。     

脑科学和脑功能MR成像

目的：在对大脑认知功能进行脑功能成像研究之中,随着磁共振成像技术的发展,人们现在可以对脑的认知功能,如视觉、运动、语言和记忆等功能中枢进行成像。本文首先介绍了脑科学的发展历程,并从脑功能MR成像的方法出发,分析了其成像机理,探讨了用脑功能MR成像为手段对脑科学—认知科学进行的方法研究,最后对脑功能MR成像应用于脑科学的研究作了展望。     

脑机接口中脑电信号提取方法和技术的研究进展

脑机接口(BCI)系统可以把大脑发出的信息直接转换成能够驱动外部设备的命令,并代替人的肢体或感觉器官实现人与外界的交流以及对外部环境的控制。BCI技术的发展目前还存在着很多问题,其中最关键的问题是必须有一个安全的、可长时间持续探测或者注射信号的方法。该文综述了当前BCI研究中不同脑电信号的提取方式特征以及信号记录装置,通过分析总结了其优缺点。对于各种不同信号方式的BCI,都有待于更多的科技工作者深入研究。     

预测性编码在视听觉神经活动中的典型表征

现代神经科学研究指出，大脑是外部世界的“预测器”，它能根据先验知识和当前信息对即将到来的感觉信息进行主动估计，从而完成与外部世界的高效交互。预测性编码是描述预期作用机制的主要理论模型，梳理其在解释视、听觉神经现象方面的研究进展，可为深入理解大脑工作模式提供新的理论基础。本文简述了预测性编码的内容；从常用范式、典型现象、面临争议等方面梳理预期与感觉输入相互作用的典型研究；从有预期无刺激的神经表征、预期相关神经振荡模式两方面简述预期独立于刺激的内源性神经表征；进而回顾了支持预测性编码中分级结构的神经生理证据及重要神经结构。最后，本文从深化理论研究、助力疾病诊疗、启发脑-机接口技术等方面对预测性编码相关研究的发展进行了展望。深入理解预测性编码在视、听觉神经活动中的计算模型及神经表征，有望为揭示大脑感知觉神经活动工作模式开辟新途径。     

对中风的研究帮助科学家了解左右大脑的区别

physorg.com网站2007年6月11日报道：对于中风的研究能帮助我们更进一步了解左右侧大脑所起到的不同作用。由Exeter大学科学家进行的研究显示，人类完成一些基本技能的能力取决于他们的左侧或右侧大脑是否受到中风的损伤。研究还确认了右侧大脑在注意力以及更正错误方面的作用。[编者按]     

脑血管发育与相关疾病研究进展

脑血管网络拥有独特的解剖结构、生理功能和稳态维持机制,有序并高效地维持着大脑正常发育和运转.脑血管网络的形成受到多种分子的调控,如VEGF, NRP-1, TGF-β等.脑血管发育异常或受损将导致多种脑血管疾病和神经退行性病变,如脑动静脉畸形、阿尔茨海默症.尽管多年来大家对各类脑血管疾病的了解日渐完善,但仍有很多疾病的发病机制尚未被完全揭示,因此亟待开发针对这些疾病的更加安全高效的治疗策略.此外,目前聚焦脑血管发育与疾病研究的多种动物模型已成为探索中枢神经系统疾病发病机制与病理、生理特点的重要工具.本文主要综述脑血管发育及其分子调控机制、脑血管疾病以及脑血管疾病研究模型的最新进展,为涉及脑血管的基础和临床研究提供重要参考.     

肠道菌群与神经精神系统疾病研究进展

过去,我们认为大脑通过激素、神经系统调控胃肠道功能。现在,越来越多的研究聚焦于脑肠轴(brain-gut-axis)。该通路的重要参与者——肠道菌群(gut microbiota)也可以通过肠道神经系统、神经内分泌系统以及神经免疫系统调控大脑功能,进而影响疾病的发生发展,如癫痫、阿尔茨海默症、自闭症、情绪障碍等。总而言之,肠道菌群可能是情绪、认知、疼痛、饮食习惯、睡眠等的关键调节者,并且可能参与了从情感性疾病到神经系统疾病(如癫痫、阿尔茨海默症和自闭症等)的发生发展。研究肠道菌群与人类癫痫、神经退行性疾病以及精神疾病的相互作用关系及其机制,对重新认识神经精神相关疾病的发生发展、优化治疗措施至关重要。     

基于节律性脑电信号的脑-机接口

脑-机接口系统是一个不依靠外周神经和肌肉组织等而实现大脑和外界装置之间直接的交流和控制的通道。它为那些运动障碍的残疾人表达自己的意愿和实现对外部设备的控制提供了一种新的强大的技术支持。基于脑电的脑-机接口作为一种非侵入型的技术引起了该领域很多人的关注。基于脑电的脑-机接口采用了很多种类型的脑电信号。其中,振荡性的脑电图由于有较高的幅值和对噪声不敏感等特性而体现出极大的优势。也是由于这些原因,振荡性的脑电图变成了脑-机接口的应用中非常成功的设计之一。本文要介绍主要的基于脑电的脑-机接口中的两种,分别是稳态视觉诱发电位和基于运动本体感觉节律的脑-机接口。作者将详细的叙述该研究的生理背景、脑-机接口的参数,以及该系统的构造及信号处理的方法,并且会演示一些具有潜在应用价值的科研成果。     

对中风的研究帮助科学家了解左右大脑的区别

physorg.com网站2007年6月11日报道：对于中风的研究能帮助我们更进一步了解左右侧大脑所起到的不同作用。由Exeter大学科学家进行的研究显示，人类完成一些基本技能的能力取决于他们的左侧或右侧大脑是否受到中风的损伤。研究还确认了右侧大脑在注意力以及更正错误方面的作用。     

音乐对脑的正性影响与机制

文章主要阐述了音乐对脑的多方面正性影响,主要包括空间推理能力的提升(莫扎特效应),学习记忆能力的增强等;在疾病治疗方面,则集中于音乐对精神和神经性疾病,如癫痫、孤独症、帕金森综合症、老年性痴呆等的影响。目前,音乐对机体产生的这些正性影响的具体分子机制还不十分清晰,本文将细述在音乐暴露的情况下,大脑中相关神经细胞的生长、分化、凋亡及蛋白质合成的调控,某些神经递质(如多巴胺,五羟色胺,γ-氨基丁酸等)的合成与释放,类固醇激素分泌对脑内物质合成与分泌的调节,以及BDNF/TrkB信号通路和NGF的调节。     

音乐对脑的正性影响与机制

文章主要阐述了音乐对脑的多方面正性影响,主要包括空间推理能力的提升（莫扎特效应）,学习记忆能力的增强等;在痰病治疗方面,则集中于音乐对精神和神经性疾病,如癫痫、孤独症、帕金森综合症、老年性痴呆等的影响。目前,音乐对机体产生的这些正性影响的具体分子机制还不十分清晰,本文将细述在音乐暴露的情况下,大脑中相关神经细胞的生长、分化、凋亡及蛋白质合成的调控,某些神经递质（如多巴胺,五羟色胺,Y-氨基丁酸等）的合成与释放,类固醇激素分泌对脑内物质合成与分泌的调节,以及BDNF／TrkB信号通路和NGF的调节。     

空间脑科学研究的回顾与展望

人类大脑是自然界最复杂的系统之一.大脑结构与功能之谜是人类认识自身的终极疆域,对于推动科技创新发展与人类文明进步具有极其重要的意义.载人航天是现代科技革命的重要领域之一,美国、俄罗斯等航天大国已利用空间资源开展脑科学研究.我国空间站的建设,将提供空间脑科学研究的系统创新平台,极大地推进中国空间脑科学计划进程.本文综述了在空间环境或模拟空间环境下,脑发育及生物学机制、认知规律与机制、生物节律和睡眠对脑功能的影响、群脑协同等方面的空间脑科学研究进展,并简述和展望了我国空间脑科学研究的发展方向.     

2023年脑机接口领域发展态势

脑机接口是人脑与计算机或其他电子设备之间建立的直接交流与控制通道。由于其战略重要性,脑机接口已经成为各国战略布局的重点。本文简要介绍了脑机接口领域的发展历程,重点从战略布局、科研进展与产业应用等角度系统梳理了2023年该领域的最新进展,并展望未来发展趋势。2023年,神经编解码算法、神经探针与芯片等脑机接口领域核心技术取得重要进展,功能性超声脑机接口等新型脑机接口不断涌现,应用领域已经从医疗扩展到科研、娱乐等领域,重要企业取得多项里程碑进展。未来,脑机接口硬件将向小型化、高通量、柔性化发展,编解码效率和质量将大幅度提升,促进脑机接口功能从替换和恢复向改善、补充和增强转变,应用领域将进一步拓展。随着脑机接口的广泛应用,其伦理安全问题将受到重视。     

复杂性与脑功能

EEG代表了大脑活动的一种电信号,但是用它来研究脑的功能活动是非常困难的.近年来由于非线性动力学的新发展,为我们提供了从一维EEG的时间序列提取脑的多维动力系统的信息,其中一个重要的方法是测量“关联维数”,但发现EEG是非平稳的混沌态,分维的知识只能给出系统的几何特征.而非平稳性表现出的是动态特性.因此我们对EEC的“复杂性”进行了研究,并与其它已知的标准的奇异吸引子做了比较.     

应用生长、分级的自组织映射模型进行意识任务分类

提出一种使用生长、分级的自组织映射(growing hierarchical self-organizing map,GHSOM)模型进行基于EEG信号的意识任务分类来实现脑机接口技术的方法.GHSOM模型是自组织映射(self-organizing map,SOM)的一种变体,由多层的SOM组成,具有一定的分级结构,能够表达数据中不同层次的信息.同时研究了使用平均量化误差(mean quantization error,mqe)和量化误差(quantization error,qe)两种方法实现的GHSOM模型对意识任务分类的作用.结果表明,GHSOM模型对于意识任务的可分性能够提供可视化的信息,并且发现使用量化误差方法实现的GHSOM模型提供较多的数据信息和较高的分类精度.使用GHSOM模型进行了5类意识任务的分类,平均分类精度可达80%.     

编者按: 脑成像与脑网络

揭示脑的奥秘是人类面临的最大挑战之一。神经元是构成神经系统结构与功能的基本单位。神经元与神经元之间通过突触实现信息交互,并构成神经环路或神经网络。神经环路有局部的,也有跨脑区或长程的,甚至全脑尺度的。神经环路则是脑实现神经信息处理的基本单元。若干神经环路构成脑网络。脑网络研究已经成为脑功能与脑疾病研究领域的热点。 在国家自然科学基金委员会和科技部“973计划”等项目的支持下,我国科学家在这一领域已经开展了卓有成效的工作。2011年第393次香山科学会议“脑网络组及其临床应用的前沿科学问题”曾对此进行过比较深入的研讨。为促进对该领域现状及发展的了解,本期汇集了2篇述评和2篇研究论文,作为脑成像与脑网络专题发表,以飨读者。 利用9.4T功能磁共振成像(fMRI)获得轻度麻醉状态下大鼠静息状态及刺激激活的数据,通过互相关分析构建节点之间的相关系数矩阵并计算相应的网络参数,赖永秀等人报道了大鼠感觉运动系统静息态脑网络的研究成果,发现感觉运动系统在静息态时的脑网络具有小世界属性。 扩散磁共振成像(dMRI)的出现为大脑结构与功能研究提供了全新的检测手段,雷皓等报道了小动物高分辨扩散磁共振成像数据分析方法,为小动物脑dMRI研究提供了统一图像模板与完善的计算方法,对于检测神经纤维微观结构的变化,以及临床诊断,将具有极其重要的意义。 神经环路功能变化的实时在体监测是研究脑网络不可或缺的手段,曾绍群等评述了基于声光偏转器的快速无惯性随机扫描双光子显微成像技术的研究进展及发展趋势,指出该技术的进一步发展将为神经活动观测提供一种全新的方法,从而极大地推动脑科学研究的发展。 针对哺乳动物全脑的神经元网络成像,龚辉等从空间分辨率、探测范围、数据配准和成像速度等方面评述了光学显微水平全脑成像方法的研究进展,并讨论所面临的挑战。他们指出,要在全脑尺度获取突起水平分辨率的结构与功能数据,光学成像方法最为成熟。华中科技大学研制的MOST系统,率先获得了一系列高分辨率的完整大脑解剖数据集,该成果将在神经元网络的构建和脑功能与疾病研究中发挥重要作用。 我们期待更多、更好的有关脑成像与脑网络的论文发表,以更广泛和深入地促进我国脑科学研究领域的学术交流。     

基于脑电四阶累积量的运动意识分类研究

提出了基于四阶累积量为脑电特征的意识任务分类思想.对被测试者想象左右手运动时的脑电归一化四阶累积量（峭度）及其动态变化情况进行了研究.结果表明,归一化四阶累积量能较好地反映左右手运动想象的脑电特征变化.在此基础上,进行了基于脑电四阶累积量的左右手运动意识识别和分类研究,实验结果表明,正确识别率能达到87.5%.由于四阶累积量的计算比较简单,而且可在线计算,因此可以认为,基于脑电四阶累积量为特征的运动意识分类及其在脑机接口技术中的应用,具有较高的实际应用价值.     

综述: 脑功能原理：神经细胞编程和信息储存

大脑采集感觉信息、整合认知和控制行为过程,这些任务的实现依赖于神经细胞及其环路的信息储存与编程.澄清神经信息编程与储存的原理是研制拟脑计算机的基础.本文将基于神经细胞的模拟-数字信号转换、数字信号兼容式输出以及新信息储存与提取等方面的研究揭示脑认知原理.     

Labview在动物脑电信号采集分析中的应用

分析动物行为活动中的脑电特征是脑机接口(Brain-computer interface,BCI)研究中的一个重要内容.本文利用最新测控软件-虚拟仪器技术(LabVIEW)进行脑电信号采集与处理,实现了信号实时显示、中值滤波、小渡消噪的设计.实验结果显示提取出了与特定行为(抓食)相关的脑电活动特征信号,为研究大脑如何控制行为提供了一个有效的方法.