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脑机接口

脑机接口的相关文献在2001年到2023年内共计1874篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、基础医学、无线电电子学、电信技术 等领域,其中期刊论文1064篇、会议论文51篇、专利文献64356篇;相关期刊443种,包括东北大学学报(自然科学版)、科学技术与工程、北京生物医学工程等; 相关会议38种,包括第十届北京国际康复论坛、2015年中国生物医学工程联合学术年会、第八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议等;脑机接口的相关文献由3447位作者贡献,包括李远清、明东、杨帮华等。

脑机接口—发文量

期刊论文>

论文:1064 占比:1.63%

会议论文>

论文:51 占比:0.08%

专利文献>

论文:64356 占比:98.30%

总计:65471篇

脑机接口—发文趋势图

脑机接口

-研究学者

  • 李远清
  • 明东
  • 杨帮华
  • 高小榕
  • 徐光华
  • 何庆华
  • 綦宏志
  • 万柏坤
  • 高诺
  • 赵丽
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 薛夏利; 邓钟义; 孙君志; 李宁; 任文博; 周凌; 合烨
    • 摘要: 背景:由于传统的康复训练方法对慢性损伤患者的功能恢复效果有限,康复机器人在慢性损伤的康复训练中正得到越来越多的研究和应用.目的:解析和追踪近10年康复机器人领域相关研究的热点和前沿,为未来研究提供一定指导.方法:计算机检索2010-2020年在Web of Science数据库SCIE核心数据合集发表的康复机器人相关研究,检索条件为"TS=(rehabilitation robot OR rehabilitation robotics)".运用CiteSpace 5.7可视化软件,从高影响力国家/地区、作者、高频关键词及突现词等方面解析康复机器人研究的热点与前沿.结果 与结论:①最终纳入3194篇文献,近年来康复机器人的研究热度一直持续不减,相关文献年发表量呈现稳定增长的趋势,美国发文量位居首位,中国紧跟其后;②美国西北大学以发文量161篇位居机构第一位;瑞士苏黎世大学教授Riener R以发文量48篇位居作者第一位;③研究形成了9个具有代表性的关键词聚类,并随时间推移呈现研究重点和方向的转变趋势;④近10年研究热点主要集中在康复机器人的智能控制、任务分析与学习、性能和可靠性、康复机器人人机交互方式如何通过机器智能与生物智能的融合,实现机器人与人的自然、精准交互等方面;⑤目前,康复机器人在上肢和神经损伤领域的应用最广泛,关于脑机接口、虚拟现实、柔性可穿戴式、任务分析和外骨骼类的康复机器人研究越来越引起人们的关注,是近年来康复机器人研究的前沿和热点领域,代表着未来的研究发展趋势,是今后研究可以参考的方向.未来康复机器人领域的研究应着重关注以下方面:一是关注患者功能需求,提高生活质量;二是加强多学科交叉合作,构建区域国家合作网络.
    • 袁铭阳
    • 摘要: 脑机接口通过解码人类思维活动过程中的脑神经活动信息,构建出人脑与外部环境之间的直接信息交流和控制通路,帮助我们突破身体局限,增强人体机能。脑机接口技术将人的延展方式和水平提升至了一个新的境界,为人类认识自己开辟了新的维度。作为一种革命性的人机交互方式,脑机接口延展了人类身份的范畴,使人机混合体的赛博格身份成为可能;它延展了人类身体的边界,使超越身体局限的梦想成为可能;它延展了人类实践的方式,使意念控制的愿景成为可能。脑机接口技术在造福人类展现高价值的同时,也难免存在着高风险,其价值负载和伦理挑战越来越为人们所关注和重视。
    • 李冠华
    • 摘要: 媒介时空的维数无论是从技术脉络,亦或受众媒介思维层面都存在着显著的升维趋势。理论上借助脑机接口技术构建高维空间具有一定的可行性,且随着高维空间认知的普及与虚拟感官经验的不断积累,虚拟高维空间已在大众心中完成了文化与伦理层前期基础的建立。高维媒介表现具有历史必然性,如今脑机接口让我们看到了人类突破三维空间感知束缚的可能,媒介也将因此回归无限的可能。
    • 摘要: 在开颅手术中,把一种由2μm大小的电极点组成的新型柔性电极放到大脑上,医生就能精确地分辨出大脑的神经核团、皮层功能区等,有利于最大限度地保护大脑功能、降低手术致残致死概率。这种新型柔性电极由来自首都医科大学附属北京天坛医院、斯坦福大学和天津大学的研究人员共同研发,未来可应用于脑机接口等领域,帮助瘫痪患者康复,相关研究成果于2022年3月25日在线发表于《科学》期刊上。
    • 翟雪松; 楚肖燕; 胡美如; 李媛
    • 摘要: 教育神经学的发展为教育教学提供了新的研究视角与研究范式,脑机接口(BCI)技术与教育教学的融合也在不断加深。然而,脑机接口技术仍然是一种学习者大脑与机器之间的信息传输通道,难以满足教学主体之间的双向交互性及社会建构性。近年来,脑脑接口(BBI)技术在脑机接口技术的基础上,进行了进一步迭代:将教学主体大脑信号传输通道的边界,从单一化的“人—机”交流转向多向度的“人际”交互。即以人际神经学和“三脑一体”模型作为基础,能够从知识传递、情感交互和行为模仿三个维度,提出从脑机接口到脑脑接口的认知传输与群体协同的数字化变革方案。这一脑脑接口技术的应用方案,能够在全纳教育、远程教育、艺术教育以及元宇宙教育等多个场景落地;同时,它也存在一定的风险与挑战。因此,探索神经科学领域的前沿应用技术,有利于为未来教育的智能化变革以及前瞻性布局,提供一些参考。
    • 李丽; 陈枭宇; 随力
    • 摘要: 基于稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)的脑机接口(BCI)能够减少使用者的视觉疲劳,但其信号强度和系统性能仍不能代替基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI。本文对提高SSMVEP信噪比的两种思路以及SSMVEP在BCI中的应用进行了综述。首先归纳和总结了影响SSMVEP诱导和性能的3个主要因素,即运动视觉刺激方式、运动视觉刺激参数和SSMVEP的信号处理方法;然后介绍了SSMVEP在医疗、娱乐等领域的应用;最后提出了目前使用SSMVEPBCI的限制以及未来发展方向。
    • 金铭; 郭苗苗; 李梦凡; 蔡梓良
    • 摘要: 基于运动想象的脑机接口(BCI)系统被广泛用于医疗康复领域,但随着想象任务的增多,分类准确率会急剧下降。为提高个体多类运动想象脑电信号(EEG)的识别准确率,文中设计附加汉字默读(4个汉字)的运动想象实验范式,采用共空间模式(CSP)+Fisher分类器和卷积神经网络两种方式对脑电信号进行特征提取并分类,验证附加默读对分类准确率的影响。结果表明:CSP+Fisher分类器方式下,附加默读的运动想象任务平均分类准确率(37.78%±3.46%)优于仅进行运动想象任务时的平均分类准确率(39.73%±3.15%),P>0.05;卷积神经网络(CNN)方式下附加默读的运动想象任务分类准确率(59.13%±2.95%)显著优于仅进行运动想象任务时的分类准确率(62.60%±2.41%),P<0.01。因此,文中提出的基于汉字默读的运动想象实验范式可以在受试者想象运动时获得更加稳定的脑电信号,从而提升BCI的分类准确率,为BCI范式的优化提供依据。
    • 牛亚峰; 王佳浩; 伍金春; 薛澄岐; 杨文骏
    • 摘要: 针对基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口系统,该文开展了屏显刺激界面元素尺寸和间距对识别效率和用户体验影响的工效学实验研究。该工效学实验使用红色正方形作为频闪刺激元素,刺激元素位于上、下、左、右等4个位置,自变量包含尺寸和间距两个因素。因素1为尺寸即正方形边长,分为100px,150px,200px3个水平;因素2为间距即元素中心与界面中心的垂直/水平距离,分为200px/400px,300px/600px,400px/800px3个水平。因变量为任务的完成时和失败次数。实验后开展主观评价,基于ISO 9241可用性标准,使用李克特7分量表对界面的满意度进行评分。工效学实验结果显示:元素尺寸对识别效率有显著影响,边长尺寸为200px的刺激元素识别效率最高,元素间距对识别效率没有影响。主观评价结果显示:元素间距对用户满意度有显著影响,刺激元素的紧凑(200px/400px)或疏远(400px/800px)都会导致满意度的下降,300px/600px间距水平的满意度最好,尺寸对用户满意度没有显著影响。该研究从设计工效学角度出发,发现了刺激界面元素尺寸、间距分别对脑机接口系统效率、用户满意度具有影响,研究结论对于规范脑机接口界面设计,提升脑机接口系统效率有重要的指导意义和借鉴价值。
    • 张利娜; 杜相欣; 张雨彤; 郭霞; 郝娜; 赵欣; 张宇
    • 摘要: 目的:通过对比内置和外置参考电极的微丝电极阵列在记录大鼠脑神经元放电过程中的优缺点,优化微丝电极阵列的制作与埋置,为多通道电生理实时记录系统提供更加实惠、优异的媒介工具。方法:采用镍铬合金丝、电路板、电极引脚和地线(银线)制作16通道的微丝电极阵列,通过内置(参考电极与电极阵列并列排布)或外置(参考电极与地线分别焊接在电极一侧的两端)微丝电极阵列的参考电极,观察对比两种电极在记录大鼠ACC脑区神经元放电中的区别。实验大鼠分为内置组(8只)和外置组(9只),检测指标有信噪比(n=8)、放电幅度(n=380)和放电频率(n=54)。结果:内置与外置参考电极的微丝电极阵列均可顺利记录出大鼠ACC脑区神经元的电信号;与外置组相比,内置组的神经元电信号具有信噪比高(P0.05)。结论:在记录大鼠ACC脑区神经元电活动时,内置参考电极的微丝电极阵列记录到更高信噪比、更大放电幅度的电信号,为多通道电生理技术提供更加可靠的工具。
    • 施翔宇; 潘家辉
    • 摘要: 从脑电信号中检测P300电位是实现P300脑机接口的关键.由于不同个体间的脑电信号存在较大差异,现有的基于深度学习的P300检测方法均需要大量的脑电数据来训练模型.对于小样本的患者数据,至今仍没有令人满意的解决方案.本文提出了一种改进的适用于小样本P300脑电信号检测的原型网络方法.该模型通过卷积神经网络提取特征,结合度量方法余弦相似度,实现P300脑电信号的分类和识别.在第3届国际脑机接口竞赛的数据集II上进行测试和比较,取得了平均字符识别率达95%的良好识别性能.进一步地,我们把该方法应用于小样本的意识障碍患者意识状态检测中.在基于命令遵循的意识状态检测实验中, 5位正常人的准确率均为100%, 10位意识障碍患者的意识状态检测结果与临床评估结果相匹配.研究证明该模型对改进应用于小样本的P300脑机接口系统具有重要意义.
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