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天津大學牽頭組建!腦機接口軟件有了“中國平臺”!

發布人:大數據文摘 時間:2022-02-19 來源:工程師 發布文章

大數據文摘轉載自機器人大講堂


天津大學作為一所在國際上有較高影響力的高水平研究型大學,在科技創新的道路上從未停止腳步,數次打破國外技術壟斷、創造多個世界第一、中國第一,堅持把“創新”這篇大文章寫在中國大地上。


近日,這所985高校又創了一個“中國首個”!天津大學醫學工程與轉化醫學研究院、天津腦科學與類腦研究中心、教育部智能醫學工程研究中心與燧世智能、中電云腦等單位合作,聯合推出我國首個腦機接口領域綜合性開源軟件平臺MetaBCI。天津大學再次彰顯了在該領域內的實力和地位。


填補中國在腦機接口開源軟件平臺方面的空白


腦機接口技術(BCI,Brain-Computer Interface)意味在人機之間建立直接的中樞信息交互。當前世界主要國家都將未來視為“腦科學時代”,將腦科學研究列入國家層面發展戰略。腦機接口領域作為腦科學的核心應用區,正在掀起一場技術領域的顛覆式創新革命,將對健康醫療、電子消費等產業發展產生巨大影響。


目前腦機接口領域正處于產業快速形成期,優秀的軟件平臺能夠為人類大腦與硬件設備之間架設一條“信息高速公路”,助力高質量人機交互。而當前國際主流的兩大腦機接口軟件平臺主要基于C++語言以及MATLAB商業軟件,分別存在編程要求高、開發周期長,或收費高昂、管制受限等諸多問題,亟需一款高效實用的開源軟件平臺用于降低技術門檻、減少研發成本、縮短產品周期、促進轉化落地。


天津大學牽頭組建的MetaBCI平臺基于國際通行開源語言Python編寫,操作簡便且擴展豐富,擁有廣闊的合作與應用空間。MetaBCI的基本架構包括范式呈現單元、數據獲取單元、信號處理單元、用戶反饋單元和機器執行單元五大模塊,能夠在Python環境下實現對用戶大腦意圖的誘發、獲取、分析和轉換等全流程處理,目前已集成了14種腦機接口源數據集以及多類經典腦機接口范式,涵蓋了幾十類先進的腦機解碼算法以及專業化的智能計算模型,并創新設計了腦機解碼算法調用接口,開源后其數據集和算法種類將會得到進一步拓展和提升。


2021年5月,MetaBCI的信號處理單元測試版提前在世界最大代碼網站上線發布,國內外多家研究單位參與試用后均表示:該平臺提供了簡潔高效的腦機數據集讀取接口和統一的信息預處理流程,實現了數據讀取和處理的自動化,同時保證了研究者自行修改其中關鍵步驟的靈活性。


據了解,此前天津大學聯合中國電子信息產業集團共同發布了無創腦機接口專用計算和采集芯片“腦語者”C系列和D系列,自主研發的國產高性能腦電采集系統“神工-諦聽”也取得國家醫療器械注冊證,在核心硬件方面加快了創新發展的腳步,而MetaBCI推出則是中國在腦機接口底層基礎軟件通用平臺方向邁出的重要一步。


天津大學醫學工程與轉化醫學研究院副院長、天津腦科學與類腦研究中心主任助理許敏鵬教授介紹說,“我們希望MetaBCI能填補國內在腦機接口開源軟件平臺方面的空白,并聯合更多研究人員和從業者不斷豐富完善,將其發展成為國際通用的腦機接口開源軟件平臺,為先進人機交互、元宇宙等新技術突破以及下一代腦機融合智能實現提供重要支撐。”


腦機接口—夢想之光照進現實生活


2020年2月《自然》雜志的“自然聚焦-中國腦科學”欄目,“聚焦中國腦科學”專題系列介紹了正在蓬勃發展的中國腦科學領域的研究機構現狀、研究成果以及產業化情況,并刊登了如下內容:


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2016年中國啟動天宮二號太空實驗室時,其眾多目標之一就是測試無創腦-機接口(BCI)技術對太空環境的適應性。中國宇航員成功地完成了這項全球首次試驗,為比較腦-機接口在地球和太空中的性能提供了重要基準。而這項試驗中所使用的腦-機接口系統是由天津腦科學與類腦研究中心(簡稱:天津腦科學中心)的神經工程團隊開發的。


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國際首次在軌腦機交互實驗(圖片@央視網-CCTV4)


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天津大學醫學工程與轉化醫學研究院


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全鍵盤108超大指令集操控平臺


在2016年,團隊采用動態停止策略,實現了迄今為止最高信息傳輸率的模擬在線BCI實驗,支持自適應收集足夠的腦電圖(EEG)信號以進行精確測量。2018年,開發的判別典型模式匹配(Discriminative Canonical Pattern Matching)算法在國際上首次實現了對亞微伏Event related Potential的高效解碼,從而將腦電信號的可識別精度提高了一個數量級。2019年,搭建高速BCI系統首次實現了對全鍵盤108指令的操控,其指令集大小是傳統BCI系統的3倍左右。


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微弱視覺刺激范式及其判別典型模式匹配


除了在航天領域拓展宇航員在太空環境中的操作能力以外,天津腦科學中心團隊開發的BCI技術也被用于腦卒中患者的康復治療。相較于傳統的方法只能提供有限的輔助,團隊將BCI技術和功能性電刺激技術相結合,開發了全肢體中風康復訓練的人工神經康復機器人系統。該系統可實現人的主觀運動意圖引起的皮層和肌肉活動,顯著改善患側肢體的神經控制能力。現在團隊開發的一系列神經康復機器人已經在多家醫院取得成功的臨床應用。


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“神工一號”人工神經康復機器人


腦機交互將極大機率成為最佳交互方式


據統計,中國越來越多的省份正在進入深度老齡化社會。隨著全球老齡化的到來,腦卒中、阿爾茨海默綜合癥、帕金森綜合癥等疾病日益成為人類的健康負擔。


對于日益龐大的老年群體來說,腦機交互將極大機率成為最佳交互方式。一是因為當下普遍的圖形界面交互是需要習得的,對老年人而言是具有一定難度的;二是因為老年人群中,無法自理的比例更高,說話和做手勢對于他們而言也是十分困難的事情。


通過腦機技術可以實現老年患者和輔助設備的聯結及操控,幫助老年患者進行力所能及的事情甚至實現自理,也可以針對中風、癲癇、帕金森等疾病患者做對應的恢復訓練,進而減輕老年和子女群體的生活負擔和心理壓力。同時還可以將養老服務與智能家居領域相聯動,從而為老年群體提供更舒適的居家養老環境。


在未來,隨著腦機技術的發展,不僅可以促進老年群體對設備的操縱和使用,疾病的康復與治療,也可以促進老年群體和子女群體更多的交流,排解老年人心底的孤單與寂寞。


毋庸置疑,腦科學未來會是生命科學發展中重要的一個領域。隨著更多人關注到這個領域,我們可以期待更多的人才、資金將會進入這個領域,在良好的政策支持下,推進腦科學領域的發展,為我們帶來更多令人振奮的科技突破和實用產品。



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關鍵詞: AI

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