脑–机接口（BCI）相关术语
连载(十三)
昆明理工大学伏云发教授团队
【导读】为了方便脑机接口（Brain-computer interface，BCI）初学者、中级和高级研发者查阅或精准理解BCI相关术语，本章列出了BCI相关术语。第1节为前言，第2节列出了与BCI直接相关的术语，第3节列出了与BCI紧密相关的术语，后面的几节分别列出了在BCI文献中使用的若干术语，包括BCI用户相关术语、实用BCI相关术语、用于BCI的脑神经电磁信号和脑组织血氧水平记录相关术语、BCI相关脑结构与功能术语，以及BCI相关的其他术语。这种列举方式是为了整理BCI相关术语的方便，不是绝对的，也不是标准，仅供参考，目的是为了方便查询或理解BCI相关术语。
目录
1.1-2.15节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（一）
3.1 -3.4节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（二）
3.5-3.12节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（三）
4.1-4.5节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（四）
4.6-4.11节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（五）
5.1-5.10节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（六）
5.11-5.17节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（七）
6.1-6.7节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（八）
6.8-6.15节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（九）
7.1-7.3节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（十）
7.4节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（十一）
8.1-8.19节请看 脑机接口(BCI)重要内容：BCI相关术语（十二）
第9节 与BCI相关的其他术语
除了上述几节与BCI相关的术语外，本节列出了与BCI相关的其他术语，包括中枢神经系统（CNS）自然/正常的输入输出（Natural/Normal Input/Output of the Central Nervous System）、中枢神经系统（CNS）人工的输入输出（Artificial Input/Output of the CNS）、BCI解决方案、非BCI解决方案、脑控技术（Brain-Controlled Technology）、脑控机器人技术（Brain-Controlled Robotics Technology）、共享控制策略、脑机协作策略、神经可塑性（Neuroplasticity）、自适应神经技术（Adaptive Neurotechnologies）、神经调控（Neuromodulation）、神经刺激（Neurostimulation）、基于肌电的肌-机接口（Myoelectric Control Interface）和基于眼电或眼动跟踪的眼-机接口（Electrooculography-based or Eye-tracking-based Eye-Machine Interface）。
BCI是CNS的人工输出，从大脑直接向外设输出通信与控制指令。脑控技术是BCI的主要应用之一，共享控制策略与脑机协作是脑控智能机器人技术的重要方法，以提高这类脑控系统的稳定性、可靠性和安全性。BCI神经反馈训练或调节可以促进用户大脑神经可塑性，BCI是一种自适应神经技术。神经调控或神经刺激虽然不属于BCI范畴，但是可以与BCI技术相结合。除此而外，基于肌电和眼电的接口也可以与BCI混合。
9.1中枢神经系统（CNS）自然/正常的输入输出（Natural/Normal Input/Output of the Central Nervous System）
中枢神经系统（CNS）自然/正常的输入输出是CNS接收来自外部环境和身体内部的感觉输入（如视觉、听觉和触觉等），并根据这些输入生成相应的运动输出（如肌肉收缩和反射动作等）和生理反应（如激素分泌）。该过程是CNS与身体其他部位和外界环境进行交互的基础，确保机体能够适应和应对各种内外部刺激。文献[327]提供了中枢神经系统（CNS）自然/正常的输入输出相关的信息。
9.2 中枢神经系统（CNS）人工的输入输出（Artificial Input/Output of the CNS）
中枢神经系统（CNS）人工的输入输出是为CNS提供非自然/非正常的感觉刺激或从CNS生成的非自然输出的过程或系统。这包括如感觉反馈系统或刺激器等人工输入，以及BCI等技术将CNS产生的脑信号转化为与外部设备通信与控制的人工输出。
需要注意的是，为CNS提供的外部刺激或信号不是自然的感觉输入，而是旨在引发或调节神经活动而人工设计的刺激，而由CNS产生的信号通过人工系统（如假肢或BCI）转化为实际动作。文献[36]提供了中枢神经系统人工的输入输出相关的信息。
9.3 BCI解决方案
BCI解决方案通过直接解码大脑信号来控制外部设备或执行任务，为患者和残障人士提供替代或增强等功能[1]。这类技术允许个体通过大脑活动控制设备，如机械臂、计算机光标、轮椅或通信系统，帮助恢复独立性、提高生活质量和工作效率。BCI 解决方案特别适用于严重运动障碍、语言障碍和神经系统疾病患者[109]。
BCI 解决方案在康复、辅助技术和神经修复领域具有显著优势。例如，患有ALS（肌萎缩侧索硬化症）的患者可以使用BCI系统进行通信或控制外部设备。BCI技术还可以帮助中风患者进行运动功能恢复，通过训练大脑重新激活受损的神经回路。
9.4 非BCI解决方案
非BCI解决方案指不依赖直接解码大脑信号的技术或方法，用于改善患者和残障人士的生活质量或工作效率。这些解决方案通常包括康复训练、假肢、语音识别技术、环境控制系统、辅助沟通设备、职业治疗以及社会支持服务等[278]。
非BCI解决方案广泛应用于康复治疗和辅助技术。例如，物理治疗和职业治疗帮助中风患者恢复运动能力，假肢和轮椅为肢体残障者提供移动性，语音识别技术为语言障碍者提供沟通手段。这些方法通常具有较高的可及性，并已成熟应用于各种患者和残障人士。
9.5 脑控技术（Brain-Controlled Technology）
脑控技术是利用BCI系统，通过解读大脑（中枢神经）的神经信号来直接控制外部设备的技术。这些信号可以来自不同的大脑区域，通过特定的算法解码后转换为控制指令，从而驱动外部设备的动作。
脑控技术的主要目的是通过直接利用大脑信号来控制设备，从而为那些失去运动能力或有严重肢体障碍的患者提供新的交互方式。它旨在替代、恢复、增强或补充传统的身体控制方式，以提高患者的生活质量。
实现脑控的方法主要包括以下步骤。
1）脑信号采集。采用非侵入式（如EEG和fNIRS等）或侵入式（如皮层表面ECoG和皮质内微电极阵列等）技术采集大脑的神经信号。
2）脑信号处理与特征提取。通过算法滤波、处理并提取出与目标动作相关的脑信号特征。
3）脑信号解码。将提取的脑信号特征解码为具体的控制指令。
4）设备控制。将解码的脑控指令发送至外部设备（如轮椅和机械臂等）以执行相应动作。
脑控技术有着广泛的潜在应用，包括但不限于以下。
1）医疗康复。帮助瘫痪患者、截肢患者或有严重运动障碍的人恢复或增强行动能力。
2）辅助设备控制。例如，控制轮椅、义肢和机械臂等。
3）神经康复。利用脑控技术结合虚拟现实/增强现实或物理设备，帮助患者恢复大脑的神经功能。
4）游戏与娱乐。通过脑控技术实现更加沉浸式的游戏体验。
5）人机交互。在智能家居和工业自动化中，通过大脑信号控制设备，实现更加自然的人机交互 。
文献[10] [13] [36] [182] [197] [273] [280] [283]提供了脑控技术的相关信息。
9.6 脑控机器人技术（Brain-Controlled Robotics Technology）
脑控机器人技术是利用BCI技术，通过解码用户的大脑信号，来控制机器人或机械设备的技术。这一技术使得用户能够直接通过大脑意图操控智能机器，实现特定的任务，如移动、抓取物体或执行复杂的操作。脑控机器人技术结合了神经科学、机器人学、人工智能和信号处理等多学科领域，目标是提供可选的、新颖的人机交互方式，特别是为行动不便的用户提供新的控制方式和恢复自主性的手段。文献[10] [36] [273]中提供了脑控机器人技术的相关信息。
9.7 共享控制策略
共享控制策略的原理是基于人机协作的理念，用户通过BCI传达高层次的意图（目标选择，如前进、后退和停止等），而系统自动处理低层次的任务（过程控制，如避障和路径规划等）[281-282]。这种方式使得系统既能响应用户的意图，又能根据环境进行智能调整。
共享控制策略的方法包括：
1）混合控制。结合BCI的输出与传感器数据，由系统自动执行具体操作。
2）任务分解。将复杂任务分解为用户决策和系统自动执行的部分，例如用户决定方向，系统处理细微的运动调整。
3）模糊逻辑或机器学习（包括深度学习）。利用模糊逻辑或机器学习算法来融合用户的脑信号和系统的自动化控制指令，确保系统的稳定性和安全性。
共享控制策略的目的是结合BCI用户的意图和自动化系统的能力，优化外部设备（如轮椅、机械臂）的控制性能。通过将用户的脑信号与系统的自动化功能相结合，减少用户的负担，提高任务执行的准确性、效率、稳定性、可靠性和安全性等。
9.8 脑机协作策略
脑机协作策略基于共享控制和信息融合的原理，将用户的意图（通过脑信号识别）与机器的自动化能力相结合。通过整合脑信号、环境数据和系统状态，协作策略可以在不依赖于单一控制源（或者来源BCI系统的控制指令，或者来源智能自主机器系统的控制指令）的情况下做出更可靠的决策。脑机协作策略的具体原理包括：
1）共享控制。用户和系统共同参与决策过程，系统自动完成较为简单的任务，用户只需控制关键决策点。
2）意图预测和修正。利用算法预测用户意图，实时调整机器操作以提高精度。
3）多模态融合。结合其他生理信号（如肌电、眼动）和外部传感器数据，增强系统的决策能力，提高系统的稳定性、可靠性和安全性。
脑机协作策略的具体方法包括：
1）动态权重分配。根据任务复杂度和环境变化，动态调整基于脑信号的BCI和机器自动控制之间的权重。
2）模糊控制与强化学习。通过模糊逻辑控制用户输入的模糊性，利用强化学习优化协同控制策略。
3）用户反馈回路。实时提供反馈，使用户能够调节自己的脑信号输出（提高BCI的准确性），从而提高系统响应的准确性。
基于BCI的脑控系统中的脑机协作策略的主要目的是优化人脑和机器之间的协作工作,增强BCI系统的性能，使其能够更加精确、快速地执行任务，同时减轻用户的认知负荷，提高用户体验感。这种策略有助于提升系统的可操作性和适应性，尤其在复杂任务和动态环境中，提高系统的稳定性、可靠性和安全性。文献[161] [280] [283]提供或隐含了脑机协作策略相关信息
9.9 神经可塑性（Neuroplasticity）
神经可塑性（Neuroplasticity）是脑或中枢神经系统（CNS）在受到经验、学习、环境变化和神经调控等的影响或损伤后，通过改变神经元连接的方式、强度或功能，从而适应这些变化的能力。这种可塑性是神经系统学习新技能、恢复受损功能以及适应环境变化的基础。
神经可塑性包括但不限于以下类型。
1）结构性可塑性（Structural Plasticity）。指神经元之间的突触连接数量和形态发生的变化，如树突棘的生成或消失。
2）功能性可塑性（Functional Plasticity）。指大脑区域功能的重新分配（重组）或功能增强，如通过重复训练来增强特定脑区的活动。
3）依赖于活动的可塑性（Activity-Dependent Plasticity）。指神经元活动水平变化所引起的突触强度的调整，常见于学习和记忆过程中，如长时程增强（Long-Term Potentiation，LTP）和长时程抑制（Long-Term Depression，LTD），其中LTP通常与学习和记忆的形成有关，而LTD则与记忆的消除或遗忘相关。
4）中枢神经系统（CNS）的适应性可塑性。指CNS在面对持续性环境或行为改变时，通过长期结构和功能调整来适应这些变化的能力。
5）恢复性可塑性（Recovery Plasticity）。指神经系统在受损后，通过重新组织未受损神经元的连接来弥补功能缺失，如在中风后通过康复训练恢复运动功能。
促进神经可塑性的方法包括但不限于以下几种。
1）学习与认知训练。通过学习新技能或参与认知训练活动可以增强神经元之间的连接。
2）身体锻炼。如有氧运动，可以促进神经生成和突触可塑性。
3）神经调控技术。如通过使用BCI、电、磁、声和光刺激等技术，直接作用于CNS促进神经重塑。
4）药物干预。如使用神经营养因子或特定药物来增强神经可塑性。
文献[318-320]中提供了神经可塑性相关的信息。
9.10 自适应神经技术（Adaptive Neurotechnologies）
自适应神经技术是一类能够与中枢神经系统（CNS）进行交互并促进神经可塑性的技术，有助于神经系统适应和恢复。这类技术旨在替代、恢复、增强、补充或改善自然神经交互，并在某些情况下，通过诱导CNS的适应性可塑性来优化交互作用。适应性神经技术的一个关键特点是不仅可对神经系统进行被动的操作，还能通过交互方式促进神经系统进行自我调节和适应。
主要的自适应神经技术包括：
1）BCI。直接解码大脑信号以控制外部设备或计算机系统，通常用于替代因损伤或疾病丧失的功能。BCI技术不仅用于恢复功能，还可以增强或改善现有的神经交互作用 。
2）神经调节（Neuromodulation）技术。包括深部脑刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）、脊髓刺激和外周神经刺激等，旨在通过电或磁刺激调节神经活动，用于治疗各种神经和精神疾病 。
3）神经反馈（Neurofeedback）。利用实时脑电图（EEG）或功能性近红外光谱（fNIRS）等反馈，帮助用户调节大脑活动。这种技术常用于治疗多动症、抑郁症和焦虑症等。
4）感觉替代系统（Sensory Substitution Systems）。通过将一种感觉输入转换为另一种感觉信号（如将视觉信息转化为触觉或听觉），帮助感觉丧失者恢复部分感知能力 。
5）神经假肢（Neuroprosthetics）。通过电极直接与神经元或神经纤维连接，控制假肢的运动或恢复感觉功能 。
这些自适应神经技术之间的共同点在于它们都通过与CNS的直接交互来影响神经功能和行为。而BCI作为一种自适应神经技术，具有独特的优势，即通过读取和解码大脑信号，提供自然CNS输出的替代或补充。此外，自适应神经技术常常与BCI结合使用，以优化其功能并促进神经可塑性。文献[36] [178] [280] [292]中提供了自适应神经技术相关的信息。
9.11 神经调控（Neuromodulation）
世界神经调控学会将神经调控定义为：利用植入或非植入技术的外部手段，如药物、电刺激、磁刺激、声刺激、光刺激或其他物理刺激来改变中枢神经、外周神经或自主神经系统活动，从而改善患病人群的症状，提高生命质量的生物医学工程技术。这种技术可用于治疗多种神经性疾病，通过影响神经元的兴奋性或神经网络的活动，来恢复异常的神经功能或增强正常的神经功能。神经调控技术在神经科学和临床医学中有着广泛的应用，尤其在慢性疼痛、癫痫、帕金森病、抑郁症等疾病的治疗中表现出显著的疗效。神经调控与BCI是两个不同的研究领域或方向，但二者可以交叉融合。文献[323-326]提供了神经调控相关的信息。
9.12 神经刺激（Neurostimulation）
神经刺激（Neurostimulation）是一种通过电流、磁场或其他形式的能量直接作用于神经组织，以调节神经活动的技术手段。该技术可用于治疗各种神经系统疾病，如慢性疼痛、癫痫、帕金森病和抑郁症等。神经刺激可以通过植入装置（如脊髓刺激器或脑深部刺激器等）或非侵入性方法（如经颅磁刺激、经颅交流/直流刺激和经颅聚焦超声刺激等）来实现。其目的是通过调节特定神经回路的活动，改善患者的症状或恢复神经功能。文献[321-322]提供了有关神经刺激的相关信息。
9.13 基于肌电的肌-机接口（Myoelectric Control Interface）
1）肌电（Electromyography, EMG）
肌电（EMG）是记录和分析由肌肉纤维产生的电活动的技术，通过放置在皮肤表面或植入肌肉组织中的电极捕捉EMG信号，这些信号反映了运动神经元激活时，产生的动作电位通过神经末梢传递到肌肉纤维，从而引发肌肉收缩的过程，也反映了肌肉收缩的强度和频率。EMG广泛应用于医学诊断、神经科学研究以及康复和生物力学领域，用于评估肌肉功能、检测神经肌肉疾病、分析运动模式和控制假肢等。文献[314-316]提供了EMG相关的信息。
2）基于肌电的肌-机接口
基于肌电的肌-机接口是一种通过肌电信号（Electromyography, EMG）来控制外部设备的系统。肌电信号是由肌肉收缩产生的电活动，这种接口通常应用于假肢控制和其他人机交互系统。用户通过自主收缩特定的肌肉群产生肌电信号，这些信号被传感器捕获、放大并转换为可用于控制设备的指令。这类接口不属于BCI系统，因为它依赖于肌肉活动而非直接的脑信号[308-309]。
9.14 基于眼电或眼动跟踪的眼-机接口（Electrooculography-based or Eye-tracking-based Eye-Machine Interface）
1）眼电（Electrooculography, EOG）
眼电（EOG）是通过记录眼睛周围产生的电信号，来测量和分析眼球运动的技术。这些电信号来源于眼睛内部的生物电位差，特别是眼球前后极之间的电势差。当眼球运动（如眨眼和左右扫视等）时，这种电位差会发生变化，EOG可以捕捉到这些变化并将其记录下来。EOG信号通常用于研究眼动行为、诊断眼部疾病以及作为眼-机接口（eye-machine interface）的信号来源之一。文献[310] [317]提供了有关EOG相关的信息。
2）基于眼电或眼动跟踪的眼-机接口
基于眼电或眼动跟踪的眼-机接口是一种利用眼电信号（Electrooculography, EOG）或眼动跟踪技术来控制外部设备的系统。眼电信号是由眼睛运动引起的电位变化，而眼动跟踪技术通过监测瞳孔的移动来推断用户的注视方向。这些接口常用于辅助设备控制，特别是为那些无法使用肢体或语言进行控制的残障人士。这类接口也不属于BCI系统，因为它们主要依赖于眼睛运动而非直接的脑信号[310-311]。
第10节 结束语
本章列出了与BCI相关的术语，包括与BCI直接和紧密相关的术语、与BCI用户相关的术语、与实用的BCI相关的术语、用于BCI的脑神经电磁信号和脑组织血氧水平记录相关的术语、与BCI相关脑结构与功能的术语，以及与BCI相关的其他术语，这些内容有助于BCI初学者和研发人员学习。在未来，我们将补充在本章未列出的BCI相关术语。
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