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生物工程師和認知科學家已開發(fā)出第一個便攜式64通道可穿戴大腦活動監(jiān)測系統,可與實驗室內的先進設備相媲美。) Z% P, o; E4 u0 J: ?
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這個系統能很好地與真實世界應用相適應,因為其裝配了腦電圖(eeg)傳感器,能提供高密度的大腦活動數據。它包含了一個64通道干電池可穿戴eeg頭盔和一個用于解釋和分析數據資料的復雜軟件。其應用范圍很廣,從科學研究到臨床診斷都能用到。! I/ q l: m- A# h8 T. @
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美國雅各布斯工程學院神經計算研究所的研究團隊將這一成果發(fā)布在最近一期ieee《生物工程匯刊》的“可穿戴技術”特刊上。4 l. |# j7 d1 M6 }& {
) a% G8 q r$ O) b+ ^就要擺脫實驗室“束縛”! d Q5 g& [$ A
) E5 }* `8 c8 U9 e+ c# i6 |此項研究的主要目的是幫助eeg系統擺脫實驗室的束縛??茖W家預想,未來神經影像系統可以與移動傳感器及智能手機協作,全天跟蹤大腦的狀態(tài)并增強大腦功能。
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8 y6 U& Z1 g+ O4 y他們希望未來的神經影像學能為神經系統疾病帶來新療法。該項研究主要開發(fā)人員、雅各布斯學院生物工程教授格爾特·考文博格斯說:“我們希望大腦能自己解決問題,目前正在避免侵入式技術,比如深層大腦刺激和處方藥物等,取而代之的是利用大腦突觸可塑性啟動自行修復程序。”' t% E2 L9 C: n
6 n# k. F2 g* e0 M論文第一作者、加州大學圣迭戈分校領導開發(fā)相關軟件的提姆·馬倫說:“腦—機接口如同智能手機一樣便捷的時刻正在來臨?!?font class="jammer">: O3 o9 T; t* K H* A4 b
7 Z. s1 i9 d/ Z; ^, S為了這一刻的來臨,傳感器需要變得不僅是可穿戴那么簡單,還要很舒適,其數據分析的算法還要能夠切斷來自外界無意義信息的干擾。這篇題為《可穿戴的腦電圖系統的實時神經影像學和認知監(jiān)測》的論文,向這個方向的探索邁出了重要的第一步。1 `% I! f* y, c+ X
. f. E+ ]3 C9 q( |+ s* f章魚形頭盔“彈性”十足3 [, J% o/ M3 V* G
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由cognionics公司技術總監(jiān)麥克·尉遲領導的小組開發(fā)出章魚形狀的eeg頭盔,它的每一只“胳膊”都很有彈性,所以能適應不同的頭型?!案觳病蹦┒说膫鞲衅鞅辉O計成最先接觸頭皮,同時盡可能少地摻雜進干擾信號。
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研究人員花了四年時間完善傳感器的材料配方。傳感器接觸使用者頭發(fā)的部分是用銀和碳混合的柔性襯底制作而成,這種材料允許傳感器在傳輸高質量信號時保持彈性和持久性,其中銀/氯化銀涂層是關鍵。此外,內置的導電水凝膠膜還能讓傳感器直接在裸露的皮膚表面工作。
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1 C5 j0 m* T, s研究人員表示,下一步要提高試戴者在移動時的頭盔表現。畢竟,頭盔在試戴者步行時捕捉信號很可靠,但在奔跑等劇烈活動時則表現欠佳。
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" Q5 a. @; Q$ M! m3 M數據分析軟件“降噪”好. ?$ L8 t( t& u& Y3 W& `
+ r9 D Q9 m! K- |5 V分析頭盔所捕捉數據的軟件是由馬倫領導的小組開發(fā)的。在腦電圖數據中,大腦信號需要與干擾信號分離開。從大腦發(fā)出來的微弱電流通常很容易被試戴者走動、說話等高振幅的信號所干擾。1 v8 U& {2 l: d3 m8 G
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研究人員為此設計了一個算法,能夠實時將這兩類信號區(qū)分開來,將試戴者休息時候的數據與動態(tài)數據對比,不符合要求的直接被當做噪音處理掉,進而獲得比較干凈的單純大腦信號數據。
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# A8 j! y# P* X2 X) Q但數據分析并不止于此。研究人員利用已知的大腦解剖信息和收集來的數據信息,能夠實時追蹤從大腦不同區(qū)域交互產生的信號,建立一個不斷變化的大腦活動網絡圖。然后,他們讓計算機連接大腦活動的特殊網絡,進而學習大腦的認知和行為模式。
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馬倫說:“這一領域的最高境界,就是以思想的速度跟蹤分布式大腦網絡的變化。我們已經接近這個目標,但還沒有奪取這個‘圣杯’。”" h: |6 W; ^! d
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創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司受“追捧”% v' K# N2 X3 Q0 X/ S0 }
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尉遲和馬倫為此都創(chuàng)建了自己的大腦科技商業(yè)公司。# j/ ^+ B9 m Q4 I, c$ b' D
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尉遲的公司名為cognionics,將頭盔賣給研究機構,這種頭盔在神經反饋專家那里也很受歡迎,這一領域研究的最終目的,是讓頭盔走進診所幫助診斷中風和癲癇等疾病。
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% I% |$ ^* Z l- C2 c/ Q馬倫的創(chuàng)業(yè)公司名為qusp,已經開發(fā)出了基于云計算的軟件平臺,能夠提供連續(xù)的、實時的大腦和身體信號解析,其目標是讓腦—機接口和先進的信號處理方法更容易與多種多樣的日常應用和可穿戴設備相適應。
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在美國國防部高級研究計劃局(darpa)的資助下,cognionics正在開發(fā)升級版的eeg系統,而qusp則在開發(fā)更加易于快速設計和分析大腦信號的圖形軟件。
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考文博格斯認為,這些創(chuàng)新企業(yè)的努力,正是幫助雅各布斯工程學院神經計算研究所擺脫實驗室“束縛”的成功實踐。
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