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腦機(jī)接口（BCI）技術(shù)旨在促進(jìn)個(gè)體與外部設(shè)備之間的通信。BCI系統(tǒng)的有效性依賴于信號(hào)采集方法的進(jìn)步。近期，高小榕團(tuán)隊(duì)通過回顧過去十年的研究文獻(xiàn)，對(duì)BCI信號(hào)采集技術(shù)進(jìn)行全面的綜述。文中詳細(xì)描述了九種不同的技術(shù)類別，并討論了它們面臨的主要挑戰(zhàn)。相關(guān)研究成果發(fā)表于2025年1月在《Fundamental Research》期刊。

腦機(jī)接口

1924年，Hans Berger首次使用粘土電極記錄腦電圖（EEG），開啟了科學(xué)監(jiān)測腦部活動(dòng)的先河。1973年，Jacques Vidal提出腦機(jī)接口（BCI）概念。1999年，BCI被定義為“無需依賴大腦正常輸出通路的通信系統(tǒng)”；2012年進(jìn)一步定義為“新的非肌肉通道”；2021年BCI定義擴(kuò)展為“任何大腦與外部設(shè)備直接互動(dòng)的系統(tǒng)”。

BCI系統(tǒng)通常主要包括四個(gè)部分：信號(hào)采集、信號(hào)處理、輸出和反饋。信號(hào)采集模塊是BCI系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)記錄大腦的電活動(dòng)。處理模塊則分析這些信號(hào)解碼用戶意圖。輸出模塊通過機(jī)器人手臂或拼寫器等方式執(zhí)行用戶意圖，而反饋模塊通過視覺、聽覺等方式向用戶提供系統(tǒng)的解讀和執(zhí)行結(jié)果，以支持閉環(huán)反饋設(shè)計(jì)。

Fig1. 典型 BCI 的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

BCI信號(hào)采集技術(shù)的分類

傳統(tǒng)上，BCI被分為非侵入性和侵入性兩類，但近年來學(xué)者提出了更細(xì)化的分類方法。例如，2020年He et al. 等基于電極侵入程度將其分為非侵入性、侵入性和半侵入性三類；2021年Eric等人則根據(jù)傳感器位置及侵入程度分為非侵入性、嵌入式和顱內(nèi)類。但技術(shù)的進(jìn)步已超越傳統(tǒng)分類框架，亟需擴(kuò)展并增強(qiáng)新的分類方法。為此，該綜述提出一種BCI信號(hào)采集技術(shù)二維概述，重點(diǎn)關(guān)注外科應(yīng)用。綜述詳細(xì)分析了現(xiàn)有和新興技術(shù)的優(yōu)勢、局限性、挑戰(zhàn)以及應(yīng)用前景。

BCI信號(hào)采集技術(shù)的二維視角

BCI系統(tǒng)的發(fā)展需要臨床醫(yī)生和工程師的跨學(xué)科合作。臨床醫(yī)生專注于手術(shù)設(shè)計(jì)以減少創(chuàng)傷，而工程師則致力于優(yōu)化傳感器性能。然而，目前雙方合作存在不足。臨床醫(yī)生對(duì)BCI技術(shù)的復(fù)雜性理解有限，而工程師缺乏神經(jīng)科學(xué)和臨床實(shí)踐的指導(dǎo)。此綜述通過涵蓋手術(shù)和感知兩個(gè)方面來建立一個(gè)全面的分類模型。

3.1. 外科維度：手術(shù)侵入性

BCI信號(hào)采集技術(shù)根據(jù)手術(shù)侵入性分為非侵入性、微創(chuàng)和侵入性三類。非侵入性方法無解剖創(chuàng)傷，微創(chuàng)方法造成可見創(chuàng)傷但不影響腦組織，侵入性方法則對(duì)腦組織造成微米級(jí)或更大創(chuàng)傷。隨著侵入性增加，手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、倫理問題和醫(yī)學(xué)條件需求也相應(yīng)上升。非侵入性方法通常無需持續(xù)臨床監(jiān)督，微創(chuàng)方法需神經(jīng)學(xué)專家參與，侵入性方法則需神經(jīng)外科醫(yī)生直接參與。評(píng)估BCI技術(shù)時(shí)需要權(quán)衡這些因素。

Fig2. 生物識(shí)別信號(hào)采集技術(shù)的分類

3.2. 檢測維度：傳感器的操作位置

基于傳感器位置，BCI的檢測維度分為非植入、介入和植入三類。非植入技術(shù)通過身體表面?zhèn)鞲衅鞑杉盘?hào)（如EEG），介入技術(shù)利用自然腔體（如血管）操作，植入技術(shù)則將傳感器植入組織內(nèi)。介入和植入技術(shù)可能涉及不同的生物兼容性風(fēng)險(xiǎn)和倫理問題等。

3.3. 檢測維度與信號(hào)的關(guān)系

植入技術(shù)可捕捉高頻信號(hào)（如LFP和尖峰信號(hào)），適合精確控制任務(wù)；介入技術(shù)主要獲取LFP信號(hào)；非植入技術(shù)僅能獲取低頻信號(hào)（如EEG），適合大規(guī)模神經(jīng)活動(dòng)監(jiān)測。尖峰信號(hào)、LFP和EEG之間存在尺度效應(yīng)，并不是簡單的疊加。BCI系統(tǒng)可分為局部腦機(jī)接口（L-BCI）和全局腦機(jī)接口（G-BCI）：L-BCI依賴局部精確信號(hào)檢測，適合精準(zhǔn)控制但可能無法反映復(fù)雜認(rèn)知；G-BCI捕捉大范圍神經(jīng)活動(dòng)，適合情感計(jì)算等任務(wù)，但在精確定位運(yùn)動(dòng)控制區(qū)域時(shí)表現(xiàn)有限。

Fig3. 獲取信號(hào)的檢測維度示意圖

基于手術(shù)-檢測二維視角的

BCI信號(hào)采集技術(shù)全景圖

基于手術(shù)維度和檢測維度，此綜述構(gòu)建了一個(gè)九類（3×3矩陣）的BCI信號(hào)采集技術(shù)全景圖。通過文獻(xiàn)分析，發(fā)現(xiàn)非侵入非植入技術(shù)占主導(dǎo)地位（85.87%），而非侵入介入、微創(chuàng)非植入和微創(chuàng)介入技術(shù)仍處于早期階段（分別占0.13%、0.02%和0.06%）。微創(chuàng)植入技術(shù)（4.84%）和侵入植入技術(shù)（9.08%）主要用于臨床和動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。未來，非侵入非植入技術(shù)的部署復(fù)雜度預(yù)計(jì)降低，其他技術(shù)比例將顯著增長。

4.1 非侵入性非植入技術(shù)

非侵入性非植入技術(shù)主要包括電磁信號(hào)（EEG、MEG）和血流信號(hào)（fNIRS、fTCD、fMRI）。

EEG因低成本和易用性被廣泛應(yīng)用，且具有優(yōu)秀的時(shí)間分辨率。然而，EEG信號(hào)易受組織及生物電干擾影響。多數(shù)EEG設(shè)備采用濕電極，但目前也在探索使用干電極。MEG與EEG相似，具備較高的時(shí)間分辨率并且通道數(shù)量更多。MEG設(shè)備通常依賴SQUID技術(shù)，需要強(qiáng)大的磁屏蔽和液氮冷卻，導(dǎo)致成本較高。最近，光學(xué)泵浦磁力計(jì)（OPM）有望解決一些設(shè)備問題。EEG和MEG信號(hào)互補(bǔ)，可結(jié)合使用，但均為大量神經(jīng)元協(xié)同活動(dòng)的模糊結(jié)果，主要表現(xiàn)為低頻信號(hào)。

fNIRS是通過近紅外光檢測血液中的氧氣變化，具有較高的空間分辨率，但近紅外光在顱骨中的傳導(dǎo)效率較低。fTCD是通過超聲多普勒成像獲取較高的成像速率，但其需要耦合劑，便利性低。fMRI具有極高的空間分辨率，但存在較大的延遲，以及fMRI的時(shí)間分辨率仍不及其他技術(shù)。

4.2 最小侵入性非植入技術(shù)

最小侵入性非植入技術(shù)通過微創(chuàng)手術(shù)改善EEG信號(hào)采集，解決傳統(tǒng)非植入技術(shù)受顱骨電導(dǎo)率低等因素影響的問題。研究者提出最小侵入性局部顱骨電生理改造技術(shù)（MILEM），利用超聲振動(dòng)在顱骨上打小孔，優(yōu)化頭皮電場分布，這可以顯著提高信噪比的同時(shí)，保持高時(shí)間分辨率。

4.3 非侵入性干預(yù)技術(shù)

非侵入性干預(yù)技術(shù)在BCI研究中的應(yīng)用主要分為血管類和耳道類兩種方法。血管類通過納米探針遠(yuǎn)程獲取信號(hào)，但信號(hào)質(zhì)量尚需檢驗(yàn)，且缺乏體內(nèi)實(shí)驗(yàn)報(bào)告。耳道類通過耳道記錄EEG，類似耳塞設(shè)備，信號(hào)特征與10-20導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)中的T7和T8導(dǎo)聯(lián)相似，但在選擇地面和參考導(dǎo)聯(lián)時(shí)存在挑戰(zhàn)，且放置位置可能影響便捷性和信號(hào)質(zhì)量。

4.4 微創(chuàng)干預(yù)技術(shù)

微創(chuàng)技術(shù)能獲取更精確的神經(jīng)生理信號(hào)，典型的例子是Stentrode。Stentrode通過微創(chuàng)手術(shù)將支架電極陣列插入腦靜脈系統(tǒng)，從血管內(nèi)部署傳感器，減輕免疫反應(yīng)。實(shí)驗(yàn)已確認(rèn)該方法的安全性和生物相容性，且電極能夠記錄226 Hz帶寬的信號(hào)，主要捕捉局部場電位（LFPs）。然而，該技術(shù)也有局限性，如手術(shù)復(fù)雜性、并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)（如顱內(nèi)出血、血栓形成）以及成本高等。

4.5 微創(chuàng)植入技術(shù)

微創(chuàng)植入技術(shù)在BCI研究中包括聲學(xué)信號(hào)技術(shù)和電信號(hào)技術(shù)兩大類。聲學(xué)信號(hào)技術(shù)：如聚焦超聲成像（FUS），通過超聲信號(hào)傳輸和植入傳感器分析大腦信號(hào)。FUS提供高分辨率和高靈敏度的信號(hào)，主要用于檢測血液流動(dòng)，在運(yùn)動(dòng)解碼研究中具有較大應(yīng)用潛力。該技術(shù)仍在開發(fā)中，應(yīng)用和局限性需要進(jìn)一步研究。

電信號(hào)技術(shù)包括皮下腦電圖（sqEEG）和皮層腦電圖（ECoG）。sqEEG為長時(shí)間佩戴的小型皮下植入物，適用于癲癇檢測，且在運(yùn)動(dòng)偽影抑制方面具有優(yōu)勢，在BCI研究中具有潛力。ECoG具有較高空間分辨率和帶寬，較少受到EMG和EOG干擾，適用于解碼語音和動(dòng)作，盡管植入手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)較高，限制了其在非治療性用途中的接受度。ECoG在BCI中依然占據(jù)重要地位，尤其在語音和動(dòng)作解碼方面具有巨大潛力。

4.6 侵入式植入技術(shù)

侵入式植入技術(shù)在BCI研究中因其優(yōu)越的空間分辨率和信號(hào)帶寬廣泛應(yīng)用。其技術(shù)分為皮層信號(hào)類和深度信號(hào)類兩類。皮層信號(hào)類目前包括Neuralink，Neural Dust，MEA（如猶他陣列和密歇根探針）。Neuralink在2019年開發(fā)了一種高帶寬腦機(jī)接口平臺(tái)，該平臺(tái)主要包括高密度電極和自動(dòng)化手術(shù)機(jī)器人，可以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量信號(hào)和減少創(chuàng)傷，但尚無完整的技術(shù)評(píng)估報(bào)告。Neural Dust是一種微型傳感器集群，通過超聲波監(jiān)控和刺激神經(jīng)活動(dòng)，能無線傳輸數(shù)據(jù)，但目前僅在外周神經(jīng)上試驗(yàn)。MEA廣泛應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)、視覺、語言解碼。但spike信號(hào)在植入后不久因針損失和免疫反應(yīng)導(dǎo)致頻帶減小而減弱。近期研究人員在柔性MEA領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。

深度信號(hào)類包括sEEG，Neuropixels和完全植入式BCI。sEEG的帶寬和分辨率高于標(biāo)準(zhǔn)EEG，用于癲癇定位和語言、運(yùn)動(dòng)解碼。Neuropixels是一種硅基數(shù)字神經(jīng)探針，能夠記錄細(xì)胞級(jí)信號(hào)，廣泛應(yīng)用于體內(nèi)實(shí)驗(yàn)和人體實(shí)驗(yàn)，但長期記錄存在挑戰(zhàn)。完全植入式BCI減少電纜和外部設(shè)備暴露，常用于閉環(huán)BCI系統(tǒng)，但存在脆弱性和組織干擾等問題，限制了其長期植入的應(yīng)用。

Fig4. 手術(shù)檢測二維全景：BCI 信號(hào)采集技術(shù)

潛在可行的技術(shù)

5.1 非侵入式植入技術(shù)：組織穿透納米機(jī)器人

納米機(jī)器人研究受到自然界中納米級(jí)機(jī)械結(jié)構(gòu)（如細(xì)菌鞭毛）的啟發(fā)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，納米機(jī)器人具備手術(shù)操作、藥物遞送、成像與分析功能。具備組織穿透能力的納米機(jī)器人可以利用磁性鉆孔和聲波微炮技術(shù)進(jìn)入血流無法觸及的組織。2019年，研究人員成功展示了通過外部磁場引導(dǎo)，利用磁性鉆孔將納米機(jī)器人引入大鼠大腦的可行性。該技術(shù)有望應(yīng)用于非侵入式BCI，通過將納米機(jī)器人注入血液，并通過外部磁場引導(dǎo)它們穿透大腦皮層，再通過超聲波或近紅外光傳輸神經(jīng)活動(dòng)信息。

5.2 微創(chuàng)植入技術(shù)：體內(nèi)組裝接口

一種創(chuàng)新的最小侵入性植入策略是利用生物自身機(jī)制，在體內(nèi)直接組裝電極材料，從而降低手術(shù)創(chuàng)傷。體內(nèi)3D生物打印便是這一策略的典型應(yīng)用，其中含電極成分的生物相容性墨水在注射后，通過近紅外光照射形成預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)。2023年，Sha等人提出了使用納米片膠體的噴射注射器方法，能夠?qū)㈦姌O材料精確送至特定神經(jīng)目標(biāo)區(qū)域，以構(gòu)建電導(dǎo)性且可生物降解的接口。同時(shí)，Strakosas等人開發(fā)了無固體基底的軟性導(dǎo)電材料原位合成方法，通過注射復(fù)雜前體體系，推動(dòng)體內(nèi)合成電子器件與神經(jīng)系統(tǒng)的深度融合。然而，這些技術(shù)目前僅能在體內(nèi)構(gòu)建電極接口，而信號(hào)傳輸與處理組件仍依賴傳統(tǒng)植入手術(shù)。

Fig5. 每個(gè)類別的代表性技術(shù)。

5.3 侵入性非植入技術(shù)：活自體神經(jīng)裝置

利用自體活細(xì)胞作為構(gòu)建可植入電子裝置的基礎(chǔ)底物，被認(rèn)為是規(guī)避免疫和炎癥反應(yīng)的良好途徑。2017年，Serruya等人開創(chuàng)性地開發(fā)了自體活細(xì)胞神經(jīng)接口，采用神經(jīng)元集群建立微柱結(jié)構(gòu)。值得注意的是，該接口被包裹在可生物降解的水凝膠中，其在體內(nèi)能自然降解。同樣，2021年，Prox等人設(shè)計(jì)了一種深腦刺激（DBS）裝置，其中自體神經(jīng)細(xì)胞和心肌細(xì)胞被封裝在瓊脂凝膠外殼中。這一創(chuàng)新使得能夠利用自體細(xì)胞直接從目標(biāo)腦區(qū)傳遞信號(hào)到外部，從而避免了傳感器植入的需要。盡管使用了自體細(xì)胞，但人體仍會(huì)對(duì)來自不同部位的細(xì)胞產(chǎn)生免疫反應(yīng)，因而細(xì)胞類型需謹(jǐn)慎選擇。

5.4 侵入性干預(yù)技術(shù)：腦室系統(tǒng)的套管植入

將套管植入腦室用于治療或手術(shù)的研究已廣泛開展。此外，研究表明，從腦室系統(tǒng)采集的電信號(hào)可用于BCI研究。在套管植入手術(shù)中，可通過電極將腦室活動(dòng)信號(hào)直接傳輸至外部記錄設(shè)備。然而，該方法可能因腦脊液滲透壓變化導(dǎo)致腦組織損傷。盡管存在風(fēng)險(xiǎn)，該技術(shù)仍具有潛在優(yōu)勢，其能獲取獨(dú)特信號(hào)，拓展更多應(yīng)用場景并呈現(xiàn)不同的信號(hào)特性。

腦機(jī)接口信號(hào)采集技術(shù)的未來發(fā)展方向

6.1 非侵入式非植入技術(shù)：邁向消費(fèi)電子領(lǐng)域

BCI技術(shù)在消費(fèi)電子領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用潛力，涵蓋教育、游戲和通信等多個(gè)方面。盡管非侵入式非植入技術(shù)信號(hào)質(zhì)量不如植入式技術(shù)，但因其社會(huì)接受度高、成本低和技術(shù)成熟，仍舊是理想的選擇。該技術(shù)在醫(yī)療、安全監(jiān)測、教育和娛樂等領(lǐng)域取得突破。

Fig6. 生物識(shí)別（BCI）技術(shù)未來發(fā)展前瞻圖。

6.2 復(fù)雜場景下的個(gè)體設(shè)備控制與信號(hào)源挑戰(zhàn)

BCI技術(shù)不僅在殘疾人群體中有應(yīng)用，對(duì)健康個(gè)體同樣適用。盡管獲取可靠BCI信號(hào)在現(xiàn)實(shí)中仍具挑戰(zhàn)性，但研究正朝著開發(fā)微創(chuàng)干預(yù)方法前進(jìn)。同時(shí)研究也在探索更小型、柔軟的植入設(shè)備以減少大腦免疫反應(yīng)。隨著BCI技術(shù)的擴(kuò)展，隱私和倫理問題日益突出，亟需制定相關(guān)法規(guī)以防止濫用。

6.3 植入式 BCI 在醫(yī)學(xué)康復(fù)中的突破

BCI信號(hào)采集設(shè)備在肌萎縮側(cè)索硬化癥（ALS）患者中的應(yīng)用已得到認(rèn)可，它為患者提供了高精度信號(hào)和低手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的治療方案。該技術(shù)在運(yùn)動(dòng)康復(fù)和疾病干預(yù)方面取得了進(jìn)展，并且隨著神經(jīng)解碼算法和設(shè)備生物相容性的提升，有望幫助ALS患者控制外部設(shè)備。未來，BCI技術(shù)可能擴(kuò)展到治療癲癇、帕金森病和精神疾病等，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測和精確刺激干預(yù)。

6.4 人工智能BCI信號(hào)獲取中的應(yīng)用

人工智能的融合顯著提高了BCI系統(tǒng)的性能。AI在處理復(fù)雜神經(jīng)信號(hào)方面的效率，推動(dòng)了高級(jí)模式識(shí)別和解碼技術(shù)的發(fā)展。例如AI提高了BCI系統(tǒng)解析用戶意圖的精度和速度，在醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)分析中幫助優(yōu)化電極位置，提升信號(hào)捕獲準(zhǔn)確性并降低手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等。此外，AI還指導(dǎo)電極的設(shè)計(jì)與制造，通過預(yù)測性仿真提高了人機(jī)接口的耐用性和可持續(xù)性。

結(jié)論

此綜述深入分析了BCI技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，特別強(qiáng)調(diào)了信號(hào)獲取的重要性。信號(hào)獲取作為BCI系統(tǒng)的核心，需平衡侵入性、分辨率、保真度、成本、可用性和安全性。研究提出了一種創(chuàng)新的分類框架——“手術(shù)-檢測二維全景圖”，系統(tǒng)地整理了信號(hào)獲取方法。評(píng)估指出，該框架為理解BCI信號(hào)獲取技術(shù)的優(yōu)劣及適用性提供了現(xiàn)代化概述，推動(dòng)了學(xué)術(shù)界討論和跨學(xué)科合作，為BCI技術(shù)進(jìn)步奠定了基礎(chǔ)。

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