基于颅内脑电的神经信息解码与新型脑机接口研究

通过多尺度多维度神经电信号来解码大脑的思维活动，并建立大脑与计算机之间的交互，是近年来神经信息学的热点问题。目前基于植入微电极的脑机交互研究已有临床实验，但电极无法长期使用，创伤和风险较大；采用头皮脑电的脑机接口信号质量差，交互效率低，电极也不能长期稳定工作。本课题拟采用微创思路，把电极埋入颅骨内硬脑膜上下，不伤及大脑皮层获取颅内脑电，以增加神经信号的信息量，提高脑机交互的速度，同时解决电极长效性和手术风险问题。计划将本组已有的头皮脑电脑机接口技术与方法移植到颅内脑电上，研究实现基于视觉、听觉、运动范式的新型颅内脑机接口。计划与神经外科临床合作，利用癫痫病人埋入颅内电极进行癫痫定位的机会，研究上述脑机交互范式的信息处理技术与神经机制，为最终实现微创颅内脑机接口提供机制和方法的基础。并构建一个新型的神经信息研究平台，解析脑内神经活动高分辨率的时空频特征，研究人脑高级认知活动信息处理的规律。

通过多尺度多维度神经电信号来解码大脑的思维活动，并建立大脑与计算机之间的交互，是近年来神经信息学的热点问题。目前基于植入微电极的脑机交互研究已有临床实验,但电极无法长期使用,创伤和风险较大；采用头皮脑电的脑机接口信号质量差，交互效率低，电极也不能长期稳定工作。本课题采用微创思路，把电极埋入颅骨内硬脑膜上下，不伤及大脑皮层获取颅内脑电，以增加神经信号的信息量，提高脑机交互的速度，同时解决电极长效性和手术风险问题。.课题建立了一个基于颅内脑电的神经信息解码与脑机接口研究平台，并取得三项主要研究成果：一是研究实现了一种基于视觉运动的微创脑机接口。当屏幕呈现一个隐藏着运动条纹的虚拟键盘时，受试者可以通过自己的视觉注意来选择想要输入的字符，被注意的字符会引起更强的神经活动。这种增强的神经活动主要表现为60赫兹以上的高频振荡，空间上集中于中颞叶一个很小的脑区，检测这一区域神经信号的能量变化就可以确定病人要输入的字符。结合功能磁共振定位信息，该项研究只获取大脑皮层表面一个电极的神经信号，实现了思维打字的功能。这项研究首次实现了通过神经影像精确定位的微创脑机接口技术，工作发表在神经影像学顶尖国际期刊《神经影像》，在国际上引起关注。二是基于颅内脑电的言语解码脑机接口取得突破。本课题创新地应用了语音识别领域的动态时间规整算法，研究中文语句层次的言语内容解码，设计并实现了基于相关性计算的脑机接口分类算法。基于单个电极、单次言语产生就可实现>80%的分类准确率。研究结果在脑机接口领域重要学术会议IEEE EMBS 2012年会会刊发表，并应邀在会议上做口头报告。三是基于颅内脑电的运动功能定位方法得到国际同行认可。神经外科手术除了需要定位病灶的位置之外，还需要确定手术区域内是否包含有正常脑功能的皮层。本课题通过记录病人在执行运动任务时的颅内脑电数据，建立一般线性模型分析不同脑区是否显著参与运动任务，从而定位运动功能区。该方法大幅度提高了术前功能定位的敏感性和特异性（比功能核磁提高14.1%），同时大大缩短了测试时间。该项创新成果发表于神经外科的国际顶尖期刊《神经外科杂志》，并专门配发了编辑评述。.本课题为最终实现微创颅内脑机接口提供了机制和方法的基础。课题建立的基于颅内脑电的神经信息解码研究平台，对于解析脑内神经活动高分辨率的时空频特征，研究人脑高级认知活动信息处理的规律具有重要意义。