全国服务热线金年会app,【导读】为了方便脑机接口（Brain-computer interface，BCI）初学者、中级和高级研发者查阅或精准理解BCI相关术语，本章列出了BCI相关术语。第一节为前言，第2节列出了与BCI直接相关的术语，第3节列出了与BCI紧密相关的术语，后面的几节分别列出了在BCI文献中使用的若干术语，包括BCI用户相关术语、实用BCI相关术语、用于BCI的脑神经电磁信号和脑组织血氧水平记录相关术语、BCI相关脑结构与功能术语，以及BCI相关的其他术语。这种列举方式是为了整理BCI相关术语的方便，不是绝对的，也不是标准，仅供参考，目的是为了方便查询或理解BCI相关术语。
EPs是一种电生理测量，通常由特定的外部刺激（如视觉、听觉、躯体感觉等）诱发，电位的发生时间与刺激的时间严格对应，即锁时（Time-locked），通常由放置在头皮上的电极记录，可通过对多次刺激响应进行平均来提高信噪比。EPs可以用于研究感觉通路和大脑加工信息的方式，也常用于临床诊断神经系统疾病，还可以作为BCI范式研发BCI系统。文献[51-55]提供了详细的关于EPs的背景知识和研究方法，有助于深入理解EPs的原理和应用。
EPs主要有两类，一类是瞬态诱发电位（TEPs），另一类是稳态诱发电位（SSEPs），这两类诱发电位主要在刺激方式和神经响应特性上有所不同，如表5所示。
在表5中，锁相即相位锁定，意味着电位响应的相位与刺激的相位保持一致，换句话说，同一刺激或事件引起（Induced）的电位波形在相位上是相对一致的，这种相位一致性允许通过平均的方式提取出清晰的刺激诱发或事件相关电位成分。锁时即时间锁定，意味着电位响应的出现在时间上与特定的刺激或事件的出现严格对应，即在时间上精确对齐。
ERPs是瞬态诱发电位（TEPs）的一种类型，在BCI中有重要应用。ERPs是一种电生理测量，指由特定事件（Event），如认知事件或运动事件等在大脑中引起的锁时的电位变化，这里的锁时，表示事件相关的(Related)电活动发生的时间与这个事件发生的时间相对应。可在头皮上放置电极记录ERPs，通常由多个重复试次（Trials）的平均来提取，以减少背景脑电活动的影响，提高信噪比。ERPs通常表现为一系列正向（Positive）和负向（Negative）波峰（如P300、N400等），这些波峰在时间上与事件紧密关联，反映了大脑在处理特定事件时的神经活动。ERPs常用于研究大脑对特定事件或心理任务的加工过程（Processing），尤其是在认知神经科学和心理学领域。文献[54] [56-59]提供ERPs的基本定义、实验方法和应用，可为研究提供重要的参考。
尽管ERPs和TEPs有相似之处，但它们并不完全相同，也不能直接互换使用。它们在锁时性、锁相性、诱发原因和应用场景等方面有所不同，如表6所示。（对于一些电位，有没有典型波形插入？以增加形象性）
值得注意的是， ERPs与3.1节的事件相关去同步/同步（ERD/ERS）现象不同，表7对二者进行了比较。
表7事件相关电位（ERPs）与事件相关去同步/同步（ERD/ERS）的比较
需要强调的是，与事件相关电位（ERPs）不同，ERD/ERS通常不会在一个精确的、短暂的时间点上出现，而是在一个较长的时间窗口内反映大脑活动的变化，意味着它们的变化可以持续一段时间。尽管ERD/ERS与特定事件或任务时间相关，但它们的锁时性不像ERPs那样严格精确。ERPs通常在事件发生后的几毫秒内产生，而ERD/ERS可能覆盖几百毫秒到几秒钟的时间范围。文献[40] [60]探讨了ERD/ERS的产生机制和时间特性，解释了其与事件相关但在时间窗口上具有较大范围的特点。
在表7中，ERD/ERS不仅与表8中的运动事件相关[56][58]，还可以反映在各种认知过程（如注意、记忆和决策等）中的神经振荡变化[57]。认知过程中的ERD/ERS研究表明，认知任务（例如执行功能、注意力任务和语言任务等）会引发类似于运动相关任务的ERD/ERS现象。如在执行需要注意力高度集中的任务时，α 波段的ERD常常被观察到，表示大脑区域的活跃性增加。同样，ERS也可以在认知任务完成后或在不同的任务阶段观察到，表示大脑皮层区域的协调性变化或活跃性的减少。
除了以上表8的补充说明外，表7中诱发ERPs的认知事件[155]包括注意（Attention）、感知（Perception）、记忆（Memory）、思维（Thinking）、语言（Language）、决策（Decision-Making）、问题求解（Problem-Solving）和学习（Learning）等。这些认知活动或心理过程的简要说明和主要作用如表9所示。这些过程使得个体能够感知、理解、学习和应对环境。
VEPs是瞬态诱发电位（TEPs）的一种类型，在BCI中有重要应用[156]。VEPs是一种电生理测量，通过视觉刺激（如闪光、图案反转和光点等刺激）引起的大脑电活动，通常由放置在头皮（视觉皮层（枕叶））上的电极记录，可通过对多次刺激响应进行平均来提高信噪比。VEPs主要用于评估视觉通路功能，从视网膜到大脑视觉皮层的信号传导，包括视神经、视交叉、视束和视辐射等结构。
VEPs具有临床应用价值，包括诊断和监测视觉通路疾病[65-66]，如在青光眼诊断中利用VEP的客观视野测定方法[67]，还可以作为BCI范式研发BCI系统（VEP-BCI）。
除了VEPs外，在表4中瞬态诱发电位（TEPs）还有听觉诱发电位（AEPs）、体感诱发电位（SEPs）、运动诱发电位（MEPs）、事件相关电位（ERPs）等，表10对它们进行了比较。
在表10中，刺激运动皮层产生MEPs的主要脑区有初级运动区（M1）、辅助运动区（SMA）和前运动区（PMC），这些脑区的位置、功能和引起MEPs的作用如表11所示。文献[157]讨论了经颅磁刺激（TMS）在刺激初级运动皮层和诱发MEPs方面的应用，文献[158]探讨了通过刺激初级运动皮层和辅助运动区产生MEPs的机制。
SSVEPs是一种电生理测量，由频率或相位固定的重复视觉刺激（如闪烁光源或图案反转等）诱发[68]。SSVEPs的频率与视觉刺激的频率一致，可以通过放置在头皮上的电极记录[68-69]。这种诱发电位常用于BCI和神经科学研究中[70-72]，因为它具有较高的信噪比和时间分辨率，如图2所示，当人注视以一定频率闪烁的光刺激时，会在大脑视觉皮层产生与该频率相对应的功率谱密度（PSD）峰值。该刺激频率对应的峰值可以被计算机分析识别。
除了SSVEP外，在表4中稳态诱发电位还有稳态听觉诱发电位（SSAEPs）、稳态体感诱发电位（SSSEPs）等，表12对它们进行了比较。
SSVEP-BCI是一种BCI技术[71]，利用周期性视觉刺激引起的SSVEP作为输入信号来实现与计算机或其他设备的直接交互。当用户注视不同频率的闪烁光源时，SSVEP-BCI系统可通过检测和解码EEG中特定频率或相位的重复视觉刺激诱发的SSVEP来识别用户的意图[68][70] ，以选择和执行特定的控制命令。
（1）SSVEP现象。当人眼注视某一频率的闪烁光源时，视觉皮层会产生与该闪烁频率相同或其谐波频率的电活动，这种现象称为稳态视觉诱发电位（SSVEP）。
（2）频率编码。在SSVEP-BCI系统中，不同的控制命令可由不同频率的闪烁光源编码。用户通过注视不同频率的光源来选择相应的命令。除了频率编码外，还可以结合其他编码。
（3）信号检测。利用EEG设备记录大脑的电活动，特别是在视觉皮层区域（如枕叶，O1和O2电极位置）。
（4）频率解码。对记录的EEG信号进行频谱分析，检测出SSVEP的主要频率成分，从而识别用户注视的光源频率。除了频率解码外，还可以结合其他特征解码。
（5）控制命令。根据识别出的频率，执行相应的控制命令，如移动光标、选择选项或操控设备等。
（1）视觉刺激设计。设计不同频率和相位的闪烁光源或图形，并合理安排其在屏幕上的位置，确保用户在注视某一光源时能够产生清晰的SSVEP信号。
（2）EEG信号采集。利用EEG设备在视觉皮层区域（如Oz、O1、O2电极位置）记录脑电信号，确保信号具有足够的空间分辨率和信噪比。
（3）频谱分析。通过快速傅里叶变换（FFT）、相干分析或小波变换等方法对EEG信号进行频谱分析，提取SSVEP的主频率成分。
（4）频率识别与命令执行。可基于特征匹配或机器学习等算法识别SSVEP的主频率，从而确定用户注视的目标，并执行相应的控制命令。
（5）反馈机制。通过视觉、听觉或触觉等形式实时反馈系统状态，帮助用户优化注视策略，提高控制精度。
文献[71-72] [75]提供了关于SSVEP-BCI的基本原理、设计方法和应用案例的详细讨论，有助于进一步理解SSVEP-BCI的工作机制和实现过程。
AEPs是一种电生理测量，由听觉刺激（如点击声、音调变化或言语声音等）引起的大脑电活动。这些电活动通常由放置在头皮上的电极记录，并通过对多次刺激响应进行平均来提高信噪比。P50、N100、P200是典型的AEPs成分。AEPs用于评估听觉系统的功能，包括评估外耳、中耳、内耳到听觉中枢的功能。
文献[55]详细介绍了AEPs的基本原理、测量方法及其在研究和临床中的应用；文献[91]讨论了听觉脑干诱发电位（Auditory Brainstem Response，ABR）的产生机制和其神经生理学基础；文献[92]概述了N1响应及其在听觉研究和临床中的应用；文献[93]提供了关于各种AEPs的详细信息，包括脑干听觉诱发电位（ABR）、中潜伏期听觉诱发电位（Middle Latency Response，MLR）和长潜伏期听觉诱发电位（Long Latency Response，LLR）；文献[94]讨论了脑干听觉诱发电位（ABR）的临床应用，包括听觉障碍的诊断和评估。
SSAEPs是一种电生理测量，大脑在周期性的听觉刺激下产生的持续且相对稳定的电位响应。通常，SSAEPs的频率与刺激频率紧密相关，呈现出与刺激频率相同或整数倍的响应频率[95]。这种稳态信号由于具有较高的信噪比和稳定性，成为设计BCI系统的有力工具。因此，SSAEPs被广泛应用于听觉系统的研究以及基于EEG的BCI系统[96]。
SSAEP-BCI是一种通过监测大脑对周期性听觉刺激的稳定响应来实现人机交互的系统[96]。SSAEP-BCI利用稳态听觉诱发电位（SSAEPs）的特性，将大脑对特定频率听觉刺激的响应作为控制信号，以实现脑与计算机之间的通信和控制。
（1）听觉刺激。提供周期性调制的听觉刺激，通常是单一频率的声音（如调制音频或频率调制的音调）。
（2）神经响应。大脑的听觉皮层会对这些频率刺激产生同步的电位响应，即SSAEPs。SSAEPs的频率与听觉刺激频率一致，并且可以通过EEG信号检测到。
（3）信号提取。使用EEG设备记录头皮上的脑电活动，提取SSAEPs的频率分量。
（4）特征识别。可通过频率分析（如快速傅里叶变换）识别大脑对不同频率听觉刺激的响应，从而将这些响应转换为特定的控制指令。
（5）控制信号生成。系统将识别出的频率响应与预设的命令关联，实现控制外部设备或计算机的功能。
（1）刺激设计。设计多个具有不同频率调制的声音作为输入，以便通过不同频率的听觉刺激实现不同的控制命令。
（2）EEG信号采集。利用高密度EEG设备采集用户的脑电活动，特别是SSAEPs的响应信号。通常在听觉皮层区域（如颞叶）记录信号。
（3）信号处理。采用滤波、频谱分析等技术提取SSAEPs的频率成分，消除噪声并增强信号。
（4）分类与控制。基于提取的频率特征，可利用分类算法或简单的频率匹配方法，将识别出的频率响应与预定的命令对应，生成最终的控制信号。
（5）反馈与迭代。提供实时的视觉或听觉反馈，帮助用户调节脑电活动以优化系统性能。
文献[97-99]提供了SSAEPs在BCI中的应用与实现方法的深入探讨。
TEPs是一种电生理测量，通过触觉刺激（例如机械性压力、振动、或电刺激等）引发的脑电活动。这些电活动通常由放置在头皮上的电极记录，涉及多个通道，反映了大脑皮层对触觉刺激的加工过程。TEPs可用于研究触觉加工的神经机制，并在临床上用于评估感觉通路的功能完整性。
文献[100]讨论了体感诱发响应，包括 TEPs，通过脑磁图（Magnetoencephalography，MEG）研究人类体感皮层的加工过程；文献[101]回顾了中枢神经系统因正中神经刺激而产生的诱发电位，包括 TEPs 的特征和机制；文献[102]研究了人类体感系统的发展，特别是通过MEG 测量 TEPs 的生成和特征；文献[103]利用全脑的脑磁图研究了对中枢神经刺激的体感诱发磁场，涉及 TEPs 的分析；文献[104] 研究了在灵长类动物中，体感皮层损伤后的可塑性，涉及 TEPs 在皮层重组中的作用。
SSTEPs是由周期性触觉刺激（例如机械振动或定期压力变化等）引发的大脑皮层电位响应，可利用EEG记录这种响应。SSTEPs 的特点是电位响应与刺激频率同步，并且在刺激持续时间内保持稳定。它们可用于研究触觉刺激的神经加工过程，特别是在稳态刺激条件下。文献[105]讨论了视觉诱发电位，但其方法和分析框架也适用于研究 SSTEPs；文献[106]讨论了在虚拟现实环境中通过触觉反馈产生稳态的电生理响应的可能性；文献[107]提及了不同类型的稳态诱发电位，包括 SSTEPs 的潜在应用。
SSTEP-BCI是一种利用稳态触觉诱发电位（SSTEPs）作为输入信号的BCI系统。这种系统检测用户对周期性触觉刺激的神经响应，可通过EEG记录、解码并转化为控制指令，以实现与计算机或其他设备的交互。
（2）神经响应记录。通过 EEG 记录大脑对这些触觉刺激的响应，特别是稳态诱发电位。
（3）信号处理和特征提取。对 EEG 信号进行处理，提取出与刺激频率相关的稳态成分（SSTEPs）。
（4）分类与解码。利用有效的机器学习或深度学习算法解码这些神经响应，并将其转换为控制指令。
（5）输出控制。系统根据解码结果生成相应的指令，用于控制计算机或其他外部设备。
（1）刺激设计。选择合适的触觉刺激设备（如机械振动器或压电装置），并设定刺激的频率和模式。频率应在大脑皮层能够产生稳定响应的范围内（通常在5-40 Hz之间）。
（2）EEG记录。利用多导联 EEG 系统记录用户大脑的响应，放置电极的位置应覆盖与触觉相关的皮层区域（如顶叶和体感皮层）。
（3）信号处理。对记录的 EEG 信号进行滤波和傅里叶变换，提取出与触觉刺激频率相对应的 SSTEPs。常用的处理方法包括带通滤波和频域分析。
（4）分类与解码。采用机器学习算法（如支持向量机或线性判别分析等）对提取的 SSTEPs 进行分类，以识别用户的意图。
（5）接口实现。将解码的信号转换为系统控制指令，连接到计算机或其他控制系统，实现对设备的操作。
依赖性BCI是需要借助用户的正常中枢神经系统（CNS）输出的BCI系统，通常依赖于用户肌肉活动（如眼球运动）来产生或增强大脑信号，以进行控制。例如，基于视觉诱发电位（VEP）和P300的BCI依赖于眼球运动来选择目标。文献[227] [298]中提供了依赖性BCI的相关信息。
独立性BCI是独立于用户中枢神经系统（CNS）正常输出或肌肉活动的BCI系统。这种BCI仅依赖于大脑中枢神经活动，可直接通过大脑信号控制外部设备。例如，基于感觉运动节律（SMR）的BCI不需要实际的肌肉活动就可以进行控制，对于那些完全失去肌肉控制能力的用户（如ALS患者），独立性BCI具有更大的应用价值。文献[227] [299]中提供了独立性BCI 的相关信息。
混合脑-机接口（Hybrid BCI）以脑信号为主，并结合一种或两种以上输入信号的BCI系统。这些脑信号可以来源于不同类型的脑电活动（如视觉诱发电位（VEP）与感觉运动节律（SMR）），或以脑信号为主要控制信号源并结合其他生理信号（如肌电信号（EMG））作为辅助信号来更好地控制外部设备。混合BCI旨在利用多种信号的优势，以提高系统的稳定性、可靠性、灵活性和控制精度，从而更好地满足用户的需求。
混合BCI方法可用于增强BCI的功能和性能，特别是在康复和辅助设备的控制中。通过同时利用多种信号源，混合BCI能够弥补单一信号源的不足，使系统在复杂的环境中更加稳健和有效[3] [306-307]。
从是否允许用户自定节奏（self-paced）操控BCI的角度，BCI可以分为同步BCI和异步BCI。这两种BCI在交互方式或操作协议上有显著的差别，如图3所示[1] [2，第十章]，这导致它们在应用场景上也有较大差别。
注：图（a）的阴影部分表示BCI可以用于控制的时间，剖面线表示BCI期待用户提供控制指令的时间，箭头表示在BCI使用期之前由BCI提供的提示。图（b）的连续阴影部分表示BCI对用户一直可用，剖面线的矩形表示由用户发起并被BCI识别出来的有意控制期间。剖面线之间的时间区域是有意的非控制期
同步BCI是一种由外部提示（如图3（a）中箭头）定节奏的BCI操作协议。用户在预定义的时间窗口内（如图3（a）剖面线），根据外部提示（如视觉、听觉或其他形式的提示）执行特定的心理任务（如运动想象或视觉想象等），BCI系统在这一时间窗口内采集并分析用户的脑信号，由脑信号识别特定的心理任务（用户意图）以转化为交流或控制命令[3-4]。
异步BCI是一种由用户自定节奏（如图3（b）剖面线）的BCI操作协议。用户在BCI运行期间的任何时间窗内（如图3（b）的连续阴影部分），无需外部提示，自主决定何时执行特定的心理任务（如运动想象或视觉想象等），BCI系统连续实时监测用户的脑信号，并由脑信号识别特定的心理任务（用户意图）以转化为交流或控制命令。异步BCI将大脑模式分为有意控制期（Periods of intentional control，IC，例如运动想象（MI））（如图3（a）剖面线区域）和有意的非控制期（Intentional noncontrol，INC）（如图XX（b）剖面线]。
同步BCI和异步BCI在定节奏方式、特点、优势、局限性和应用场景等方面存在差异，如表13所示。
对于表13中同步和异步BCI应用场景，以运动想象BCI（MI-BCI）为例，在同步MI-BCI应用场景中，系统提示用户在特定时间段内进行运动想象。在实验室研究设置中，用户在屏幕上看到一个开始信号（如一个倒计时或视觉提示），指示他们开始执行特定的运动想象（如左手或右手运动）。用户可能会在完成任务后立即收到在线反馈，如分类或控制成功率或脑电图特征的可视化等，以帮助他们调整和改进心理活动策略[17]。在临床康复中，患者按照提示执行特定的运动想象以帮助恢复运动功能，训练师根据提示指导患者进行训练，以确保训练的一致性和效果[18]。
在异步MI-BCI应用场景中，用户无需等待外部提示，可以自主决定何时进行运动想象[15]。这种方式更接近自然的使用场景，适用于实际应用中的实时交互。如日常生活辅助，用户可以随时由运动想象控制智能家居设备（如开关灯和窗、调节温度和控制音响等），也可自主进行运动想象来控制轮椅的移动方向和速度，实现实时的灵活控制[19]。又如在游戏和娱乐应用方面，用户在玩脑控游戏时，可以随时通过运动想象来控制游戏角色的动作，如跳跃、奔跑或攻击，使得游戏交互更加自然和流畅，增强游戏的沉浸感和互动性；在虚拟现实环境中，用户可通过运动想象进行自主探索和互动，提升虚拟现实体验的自由度和自然性，如用户在想象“伸手”时，虚拟现实系统检测到相关信号并在虚拟环境中执行对应的动作[16]。
虽然异步BCI比同步BCI在用户自主性和自然交互方面具有显著优势，但是异步BCI的实现比同步BCI的实现面临更多的挑战。同步BCI对用户意图的识别可根据外部提示提取预定义时间窗内的脑信号建立分类模型，然而，异步BCI没有外部提示和预定义的用户执行特定心理任务的时间窗，用户在BCI运行期间的任何时间窗内均可发起有意控制[12]。异步BCI可能需要采用连续滑动的时间窗，将大脑模式分为有意控制期（IC）和有意的非控制期（INC），对于INC期，异步BCI不输出控制命令，对于IC期，需要进一步识别是哪一种意图（如左手运动想象还是右手运动想象）[14-15][10]。对于异步BCI面临的挑战，可采用先进的技术和方法有效解决，推动异步BCI技术的进一步发展和应用[10]。
分布式脑机接口（Distributed BCI）通过多个分散的控制模块和信号处理单元来共同实现对外部设备的控制。这种设计模式旨在模拟大脑的分布式控制机制，不同的模块处理特定的任务或动作，彼此协调工作以执行复杂的控制目标。分布式BCI系统能够结合目标选择策略与过程控制策略，从而提高动作控制的可靠性、快速性和易用性，更真实地模仿中枢神经系统（CNS）的自然输出。
2）模块化控制。每个控制模块可独立执行特定任务，类似大脑中不同区域分工。
3）系统冗余和鲁棒性。系统冗余性增强，即使部分模块失效，也能维持基本功能。
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