將新型的納米膜電極與柔性電子設(shè)備和深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，可以幫助殘疾人無線控制電動輪椅，與計算機(jī)交互或操作小型機(jī)器人車輛，而無需戴上笨重的頭發(fā)電極帽或與電線抗?fàn)帯?/p>

通過提供一個完全便攜式的無線腦機(jī)接口(BMI)，該可穿戴系統(tǒng)可以對傳統(tǒng)的腦電圖(EEG)進(jìn)行改進(jìn)，以測量人腦中視覺誘發(fā)電位的信號。該系統(tǒng)測量BMI的EEG信號的能力已由6位人類受試者進(jìn)行了評估，但尚未針對殘疾人進(jìn)行過研究。

該項目由來自肯特大學(xué)和威奇托州立大學(xué)的喬治亞理工學(xué)院的研究人員進(jìn)行，于9月11日在《自然機(jī)器智能》雜志上進(jìn)行了報道。

佐治亞理工學(xué)院喬治W.伍德拉夫?qū)W院的助理教授Woon-Hong Yeo說：“這項工作報告了為各種輔助設(shè)備，智能家居系統(tǒng)和神經(jīng)游戲接口設(shè)計符合人體工程學(xué)的便攜式EEG系統(tǒng)的基本策略。”機(jī)械工程和Wallace H. Coulter生物醫(yī)學(xué)工程系。“主要的創(chuàng)新在于在微型皮膚保形系統(tǒng)中開發(fā)了高分辨率腦電監(jiān)測系統(tǒng)和電路的全集成套件。”

BMI是康復(fù)技術(shù)的重要組成部分，可使患有肌萎縮性側(cè)索硬化癥(ALS)，慢性中風(fēng)或其他嚴(yán)重運(yùn)動障礙的人控制假肢系統(tǒng)?，F(xiàn)在，要收集被稱為穩(wěn)態(tài)虛擬誘發(fā)電位(SSVEP)的大腦信號，就需要使用帶有電極的發(fā)帽，該發(fā)帽使用濕的電極，粘合劑和電線與解釋信號的計算機(jī)設(shè)備連接。

Yeo和他的合作者正在利用可以輕松應(yīng)用于皮膚的新型柔性無線傳感器和電子設(shè)備。該系統(tǒng)包括三個主要組成部分：高度靈活的，安裝在頭發(fā)上的電極，可通過頭發(fā)與頭皮直接接觸;超薄納米膜電極;帶有藍(lán)牙遙測單元的柔軟靈活的電路。大腦記錄的腦電圖數(shù)據(jù)在柔性電路中進(jìn)行處理，然后通過藍(lán)牙從15米外無線傳輸?shù)狡桨咫娔X。

除了感測要求之外，由于信號幅度低，在幾十微伏的范圍內(nèi)，類似于人體的電噪聲，因此檢測和分析SSVEP信號一直具有挑戰(zhàn)性。研究人員還必須應(yīng)對人腦的變異。然而，準(zhǔn)確測量信號對于確定用戶希望系統(tǒng)做什么至關(guān)重要。

為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊轉(zhuǎn)向了在柔性電路板上運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

肯特大學(xué)多媒體/數(shù)字系統(tǒng)高級講師Chee Siang(Jim)Ang說：“通常用于對諸如貓和狗等日常事物進(jìn)行分類的深度學(xué)習(xí)方法，用于分析EEG信號。”“就像狗的圖片可能會有很多變化一樣，EEG信號也面臨著高可變性的挑戰(zhàn)。深度學(xué)習(xí)方法已被證明可以很好地適用于圖片，并且我們證明它們也可以很好地與EEG信號一起使用。”