北京研精毕智信息咨询有限公司

随着材料科学、纳米技术、人工智能等多学科的深度融合，脑机接口的信号采集精度和稳定性将得到进一步提升。新型电极材料和设计将不断涌现，实现对大脑信号更精准、更稳定的采集。信号处理和分析算法将更加智能化和高效化，能够更准确地解读大脑意图，实现更复杂的任务控制。

一、信号采集技术​

1、电极材料与设计​

根据北京研精毕智信息咨询调研，电极材料和设计是脑机接口信号采集的关键要素，对信号质量和系统性能有着至关重要的影响。在电极材料方面，不同材料展现出各异的特性。传统的金属电极，如银 / 氯化银电极，具有良好的导电性和稳定性，在脑电图（EEG）检测中应用广泛，能够较为准确地采集大脑表面的电信号，为脑机接口系统提供基础的数据支持。然而，金属电极在长期使用过程中可能会引发皮肤过敏等不良反应，限制了其在一些对佩戴舒适性和长期稳定性要求较高场景中的应用。​

近年来，柔性电极凭借其独特的优势受到了广泛关注。这类电极通常采用柔性材料，如聚酰亚胺、丝绸、水凝胶等作为基底，然后在其上集成导电材料来实现信号采集功能。以聚酰亚胺为基底的柔性电极，具有良好的柔韧性和生物相容性，能够与皮肤紧密贴合，有效减少因运动等因素导致的信号干扰，为用户提供更加稳定和舒适的佩戴体验。基于丝绸材料的柔性电极则具有出色的生物可降解性，这在一些短期植入或对生物兼容性要求极高的应用场景中具有显著优势，可以降低对人体的潜在风险。水凝胶电极由于其富含水分的特性，能够提供良好的导电性和皮肤贴合性，进一步提升了信号采集的质量，在可穿戴脑机接口设备中具有广阔的应用前景。​

在电极设计方面，合理的结构和布局能够显著提高信号采集的效率和准确性。电极的形状、尺寸和排列方式都会对信号采集产生影响。例如，针状电极可以穿透皮肤角质层，更接近神经元，从而获取更高质量的信号，在对信号精度要求较高的科研和临床诊断中具有重要应用价值。但针状电极的使用也存在一定的局限性，如可能会给用户带来不适和感染风险等。微电极阵列则通过将多个微小的电极集成在一个芯片上，能够同时采集多个脑区的信号，为大脑活动的多维度分析提供了可能，有助于科研人员更全面地了解大脑的功能和机制。一些新型的电极设计还考虑了与大脑的生理结构相匹配，以提高信号采集的针对性和有效性。例如，根据大脑皮层的沟回结构设计的电极，能够更好地贴合大脑表面，增强信号采集的效果，为深入研究大脑功能和开发更高效的脑机接口应用提供了有力支持。不同电极材料与设计特点对比如下：​

2、信号采集设备的发展​

脑机接口信号采集设备经历了从简单到复杂、从实验室专用到便携可穿戴的发展历程，其性能不断提升，为脑机接口技术的广泛应用奠定了坚实基础。早期的信号采集设备主要基于传统的脑电图机，这些设备体积庞大、操作复杂，需要专业人员进行操作和维护。它们能够采集大脑的电信号，但在信号的准确性、稳定性和便携性方面存在较大的局限性，主要应用于科研机构和医院的实验室环境中，用于基础的神经科学研究和临床诊断。​

随着科技的不断进步，信号采集设备逐渐向小型化、集成化方向发展。新型的采集设备采用了先进的微机电系统（MEMS）技术和纳米技术，实现了设备的微型化和高性能化。这些设备不仅体积小巧，便于携带，而且在信号采集的精度、分辨率和抗干扰能力等方面都有了显著提升。一些便携式的脑电图采集设备，重量仅为几百克，能够方便地佩戴在头上，实时采集大脑信号，并通过蓝牙等无线通信技术将数据传输到手机或电脑等终端设备上进行分析和处理，使得脑机接口技术能够走出实验室，应用于更广泛的场景，如家庭健康监测、运动训练等。​

近年来，可穿戴式信号采集设备成为了研究的热点。这类设备以其高度的便携性和舒适性，能够实现对大脑信号的长时间、不间断监测，为脑机接口在日常生活中的应用提供了可能。例如，智能头带、智能头盔等可穿戴设备，通过集成多个电极和传感器，能够实时采集大脑的电信号、心率、体温等生理数据，并结合人工智能算法对这些数据进行分析，实现对用户的情绪状态、认知能力、疲劳程度等的监测和评估。在智能健康领域，可穿戴式信号采集设备可以为用户提供个性化的健康管理方案，帮助用户及时发现潜在的健康问题；在教育领域，能够监测学生的学习状态，为教师调整教学策略提供依据。脑机接口信号采集设备发展历程及性能提升示意图如下：​

横坐标表示时间，纵坐标表示设备性能（包括便携性、信号精度、稳定性等综合指标）。从图中可以清晰地看出，随着时间的推移，信号采集设备的性能不断提升，从早期体积庞大、性能有限的传统设备，逐渐发展为小型化、高性能的便携式和可穿戴设备。​

二、信号处理与分析技术​

1、信号预处理方法​

据研精毕智信息咨询发布的分析报告显示，脑机接口系统采集到的原始脑电信号往往包含大量的噪声和干扰，如来自环境的电磁干扰、人体自身的生理噪声（如心电、肌电干扰）以及设备本身的电子噪声等，这些噪声会严重影响信号的质量和后续分析的准确性。因此，信号预处理是脑机接口信号处理流程中至关重要的环节，其目的在于去除噪声、增强信号，为后续的神经解码和应用提供高质量的数据基础。​

滤波是信号预处理中最常用的方法之一。通过选择合适的滤波器，可以有效地滤除信号中的噪声和干扰成分。常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。低通滤波器主要用于去除高频噪声，如环境中的电磁干扰和电子设备产生的高频噪声等，使信号中的低频成分得以保留，这些低频成分往往包含了大脑活动的重要信息。高通滤波器则相反，它主要用于去除低频噪声，如心电信号和基线漂移等，保留信号中的高频成分，对于研究大脑的快速电活动变化具有重要作用。带通滤波器可以允许特定频率范围内的信号通过，而阻止其他频率的信号，常用于提取大脑特定频段的电活动信号，如 α 波（8 - 13Hz）、β 波（13 - 30Hz）、γ 波（30 - 100Hz）等，这些不同频段的脑电波与大脑的不同功能状态密切相关。带阻滤波器则用于去除特定频率的噪声，如 50Hz 或 60Hz 的工频干扰，这些干扰在电力供应环境中普遍存在，会对脑电信号产生严重的污染，通过带阻滤波器可以有效地消除这些干扰，提高信号的纯度。​

除了滤波，去噪也是信号预处理的重要手段。常用的去噪方法有均值滤波、中值滤波、小波去噪等。均值滤波是通过计算信号在一定窗口内的平均值来平滑信号，去除噪声的高频分量，但这种方法可能会导致信号的细节信息丢失。中值滤波则是用信号窗口内的中值来代替窗口中心的值，对于去除脉冲噪声等具有较好的效果，能够在保留信号细节的同时有效地抑制噪声。小波去噪是基于小波变换的原理，将信号分解为不同频率的子信号，然后根据噪声和信号在小波域的不同特性，对小波系数进行处理，去除噪声对应的系数，再通过小波逆变换重构信号，这种方法能够在去除噪声的同时较好地保留信号的特征，在脑电信号处理中得到了广泛的应用。不同信号预处理方法特点及适用场景如下：​

2、神经解码算法​

神经解码算法是脑机接口技术的核心，其主要任务是将经过预处理的脑电信号转化为能够被外部设备识别和执行的控制指令，实现大脑意图的准确解读和外部设备的有效控制。神经解码算法的准确性和效率直接决定了脑机接口系统的性能和应用效果。​

早期的神经解码算法主要基于传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）等。这些算法通过对大量的脑电信号样本进行训练，建立起信号特征与大脑意图之间的映射关系。以支持向量机为例，它通过寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的脑电信号样本分开，从而实现对未知信号的分类和识别。线性判别分析则是通过对数据进行线性变换，将高维的脑电信号投影到低维空间中，使得不同类别的信号在投影空间中具有最大的类间距离和最小的类内距离，进而实现信号的分类和识别。这些传统算法在简单的脑机接口任务中取得了一定的成果，如基于运动想象的简单肢体动作识别，能够帮助瘫痪患者实现一些基本的运动控制功能。​

随着人工智能技术的快速发展，深度学习算法在神经解码领域得到了广泛的应用。深度学习算法具有强大的特征学习能力，能够自动从海量的脑电信号数据中提取出复杂的特征，无需人工手动设计特征提取方法，大大提高了神经解码的准确性和效率。卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的一种模型，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对脑电信号进行逐层特征提取和分类。在处理脑电信号时，CNN 能够有效地捕捉信号的时空特征，对于识别不同类型的大脑活动具有显著的优势。循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等，由于其能够处理时间序列数据的特点，在脑电信号的动态变化分析和实时解码中表现出色。这些算法能够学习到大脑信号在时间维度上的依赖关系，对于预测大脑的未来状态和实现更精准的实时控制具有重要意义。例如，在基于脑机接口的智能假肢控制中，深度学习算法可以根据实时采集的脑电信号，快速准确地预测用户的运动意图，从而实现假肢的自然、流畅运动，极大地提高了瘫痪患者的生活自理能力。不同神经解码算法特点及性能对比见下表：​

三、面临的技术挑战​

1、信号精度与稳定性​

尽管脑机接口技术取得了显著进展，但信号精度与稳定性仍然是当前面临的主要技术挑战之一。脑电信号极其微弱，其幅值通常在微伏级，很容易受到各种因素的干扰。环境中的电磁干扰，如电子设备、通信信号等，会在脑电信号中引入噪声，使信号变得模糊和不稳定，影响对大脑活动的准确解读。人体自身的生理噪声，如心电信号、肌电信号以及呼吸等生理活动产生的干扰，也会与脑电信号相互叠加，进一步降低信号的质量，增加了从混合信号中提取有效脑电信息的难度。​

信号的精度和稳定性还受到信号采集设备和电极性能的影响。不同类型的电极在信号采集过程中会表现出不同的特性，如接触阻抗、信号衰减等，这些因素都会影响信号的质量和准确性。非侵入式电极由于需要穿过头皮和颅骨才能采集到大脑信号，信号在传输过程中会受到较大的衰减和干扰，导致信号的空间分辨率较低，难以精确确定大脑活动的位置和强度。侵入式电极虽然能够获取更高质量的信号，但长期植入可能会引起组织反应，导致电极周围的组织发生变化，影响信号的稳定性和长期有效性。​

为了提高信号精度和稳定性，研究人员正在探索多种解决方案。在信号采集方面，不断改进电极材料和设计，开发新型的电极结构和制造工艺，以降低接触阻抗、减少信号衰减和干扰。例如，采用纳米材料制备电极，利用其独特的物理和化学性质，提高电极与大脑组织的兼容性和信号采集效率 ；设计具有自适应调节功能的电极，能够根据人体生理状态和环境变化自动调整采集参数，优化信号质量。在信号处理方面，研究更先进的滤波、去噪和特征提取算法，提高对噪声和干扰的抑制能力，增强信号的可辨识度。例如，基于深度学习的信号处理算法，能够自动学习信号的特征和模式，实现对噪声和干扰的精准去除，提高信号的精度和稳定性。通过多模态信号融合的方式，将脑电信号与其他生理信号（如心电、眼电、肌电等）或环境信息相结合，利用不同信号之间的互补性，提高对大脑活动的理解和解读能力，从而提升信号的整体质量和可靠性。​

2、设备的生物兼容性​

脑机接口设备需要与人体组织长期接触，因此设备的生物兼容性是确保其安全、有效应用的关键因素之一。生物兼容性问题主要涉及设备与人体组织之间的相互作用，包括免疫反应、炎症反应、组织损伤等。如果设备的生物兼容性不佳，可能会引发人体免疫系统的攻击，导致炎症、感染等不良反应，不仅会影响设备的正常工作，还可能对人体健康造成严重危害。对于侵入式脑机接口设备，由于需要将电极直接植入大脑组织，生物兼容性问题尤为突出。植入的电极可能会被人体免疫系统识别为异物，引发免疫反应，导致电极周围的组织发生炎症和纤维化。这种炎症反应会改变电极周围的微环境，影响电极与神经元之间的信号传递，导致信号质量下降，甚至可能使电极失去功能。长期植入还可能导致组织损伤，如电极的移位、断裂等，进一步加重对大脑组织的损害。​

为了解决设备的生物兼容性问题，研究人员在材料选择、表面修饰和设备设计等方面进行了大量的研究。在材料选择上，寻找具有良好生物兼容性的材料是关键。例如，一些生物可降解材料，如聚乳酸、聚乙醇酸等，在体内能够逐渐降解，减少对人体组织的长期刺激，有望用于制备可降解的脑机接口设备，降低长期植入的风险。表面修饰技术也是改善生物兼容性的重要手段。通过对电极表面进行修饰，如涂覆生物活性分子、纳米涂层等，可以降低电极的免疫原性，减少炎症反应，促进电极与周围组织的整合，提高信号传递的稳定性。在设备设计方面，优化电极的形状、尺寸和植入方式，以减少对组织的损伤。例如，采用柔性电极，能够更好地贴合大脑组织的形状，减少因组织运动而产生的摩擦和损伤 ；开发微创植入技术，降低手术创伤，减少感染风险，提高设备的安全性和可靠性。​

3、计算能力与能耗​

脑机接口系统需要处理大量的脑电信号数据，这对计算能力提出了很高的要求。脑电信号具有高维度、非平稳性和复杂性等特点，需要进行复杂的信号处理和分析算法，如滤波、特征提取、神经解码等，这些算法的计算量巨大，需要强大的计算能力支持。在实时应用场景中，如脑控假肢、智能轮椅等，对信号处理的实时性要求极高，需要在短时间内完成大量的计算任务，以实现对外部设备的及时控制，这对计算硬件的性能提出了更为苛刻的挑战。随着脑机接口技术向可穿戴和便携式方向发展，设备的能耗问题也日益凸显。可穿戴设备通常依靠电池供电，而有限的电池容量限制了设备的续航能力。如果设备的能耗过高，将导致电池频繁充电，给用户带来不便，同时也会增加设备的体积和重量，降低用户的佩戴舒适性。

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