百家争鸣︱脑机接口（BCI）之问（二）

百家争鸣︱脑机接口（BCI）之问（二）图1

BCI之问11：凡是与大脑相关的研究都可以称为BCI研究吗？例如，仅对从大脑采集的数据进行分析和挖掘的研究，是否也应归入BCI研究范畴？

核心提示和思考：并非所有与大脑相关的研究都可称为BCI研究[1-3]。对大脑采集数据的分析和挖掘研究，也未必属于BCI研究范畴。BCI研究的核心在于：在线、实时或准实时地分析并解码用户主动意图诱发且具有可分性的脑信号，将其转化为与外部设备交互或控制的指令，并通过神经反馈机制使用户主动调节脑信号，从而实现更优的交互效果[4]。

BCI之问12：手机的操作是否需要大脑的指挥？个体使用手机系统能否算作BCI？截肢者通过肌电控制进行汉字书写，这一过程是否依赖大脑控制？这种技术系统又是否属于BCI？究竟什么才是真正的BCI？

核心提示和思考：尽管手机的操作确实依赖大脑指挥，但‘个体使用手机’这一行为并不构成BCI。截肢者通过肌电控制进行汉字书写，同样需要大脑控制，但这种技术系统也不属于BCI。依据Wolpaw等人在2012年提出的BCI定义，此类系统并未采集大脑信号并将其转化为用于控制外部设备（如操作手机或执行书写）的指令[5]。

BCI之问13：名副其实的闭环BCI系统应当具备哪些关键要素？是否存在开环BCI系统？开环BCI系统能够实现哪些功能？它们是否能够满足重度运动障碍或重度残障人群的需求？

核心提示和思考：依据Wolpaw等人（2012）提出的BCI定义，以及伏云发等人（2024）对BCI的最新阐释，表1列出了闭环BCI系统必须具备的六个基本组件或要素[4,5]。

表1 闭环BCI系统必须具备六个基本模块或组件

从科学逻辑和现有BCI文献来看，大多数具有实际应用潜力的BCI系统均为闭环（closed-loop），因为神经反馈对维持控制精度和用户训练至关重要[5,6]。严格而言，学术研究中也存在一些‘开环’（open-loop）BCI实验，用于信号特征分析或范式验证，但这些系统通常不用于实际控制或临床应用[7]。开环BCI在缺乏反馈的情况下可能出现失控现象，导致系统输出不稳定或解码错误累积，即所谓的‘BCI失读症’[8]。闭环反馈则是确保BCI系统可应用于重度运动障碍者的关键，因为用户无法通过外部动作纠正输出，系统必须依赖神经反馈进行自我校正[9]。

BCI之问14：BCI系统的神经科学假设是什么？

核心提示和思考：根据Wolpaw等人（2012）提出的BCI定义，该定义将BCI纳入现代神经科学的理论框架，其基础是感觉-运动假说，即假设中枢神经系统的核心功能在于将感觉输入转化为运动输出[4,5,10]。这种输入-输出的交互作用使个体能够学习并适应环境[11,12]。

BCI之问15：BCI系统的基本特征是什么？

核心提示和思考：依据Wolpaw等人（2012）提出的BCI定义，以及伏云发等人（2024）对BCI的最新阐释，BCI系统的基本特征如表2所示[4,5]。

表2 BCI系统的基本特征

参考文献

[1] Wolpaw J R , Birbaumer N , Mcfarland D J ,et al. Brain-computer interfaces for communication and control.[J].Supplements to Clinical Neurophysiology, 2002, 113(6):767-791.DOI:10.1016/S1388-2457(02)00057-3.

[2] Fouad M , Amin K , Bendary N E ,et al. Brain Computer Interface: A Review[J]. 2014. DOI:10.1007/978-3-319-10978-7_1.

[3] Birbaumer N , Ramos M A , Weber C ,et al. Neurofeedback and brain-computer interface clinical applications.[J].International Review of Neurobiology, 2009, 86:107-17. DOI:10.1016/S0074-7742(09)86008-X.

[4] Chen Y , Wang F , Li T ,et al. Considerations and discussions on the clear definition and definite scope of brain-computer interfaces[J]. Frontiers in Neuroscience, 2024, 18(000):23.DOI:10.3389/fnins.2024.1449208.

[5] Wolpaw J R , Wolpaw E W .Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice[M]. 2012.

[6] Chaudhary U , Birbaumer N , Ramos-Murguialday A .Brain–computer interfaces for communication and rehabilitation[J].Nature Reviews Neurology, 2016, 12(9):513. DOI:10.1038/nrneurol.2016.113.

[7] Allison B Z , Neuper C . Could Anyone Use a BCI?[J]. 2010. DOI:10.1007/978-1-84996-272-8_3.

[8] Deshpande G , Rangaprakash D , Oeding L ,et al. A New Generation of Brain-Computer Interfaces Driven by Discovery of Latent EEG-fMRI Linkages Using Tensor Decomposition[J].Frontiers in Neuroscience, 2017, 11. DOI:10.3389/fnins.2017.00246.

[9] Silvoni S , Cavinato M , Volpato C ,et al. Kinematic and Neurophysiological Consequences of an Assisted-Force-Feedback Brain-Machine Interface Training: A Case Study[J].Front Neurol, 2013, 4:173.DOI:10.3389/fneur.2013.00173.

[10]Yuan H , He B .Brain–Computer Interfaces Using Sensorimotor Rhythms: Current State and Future Perspectives[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2014, 61(5):1425-1435. DOI:10.1109/TBME.2014.2312397.

[11]Halme H L , Parkkonen L .The effect of visual and proprioceptive feedback on sensorimotor rhythms during BCI training[J]. plos one, 2022, 17(2). DOI:10.1371/journal.pone.0264354.

[12]Mang J , Xu Z , Qi Y B ,et al. Favoring the cognitive-motor process in the closed-loop of BCI mediated post stroke motor function recovery: challenges and approaches[J].Frontiers in Neurorobotics, 2023, 17(000):15. DOI:10.3389/fnbot.2023.1271967.

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