脑机接口导论

    书籍
    计算机书籍
脑机接口技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术，近年来随着神经科学和工程学的长足进展，脑机接口技术愈来愈引起学术界和工业界的关注和重视。本书是第一本讲述脑机接口理论及应用的入门教材。
本书适用于神经、计算机科学家，医疗工程人员以及高等院校对脑机接口感兴趣的师生阅读。

作者:(美)拉杰什P.N.拉奥 译者:张莉 译者:陈民铀

Brain-Computer Interfacing:An Introduction
出版者的话
译者序
前言
第一部分　背景知识
第1章　引言2
第2章　神经科学基础4
2.1　神经元4
2.2　动作电位或锋电位5
2.3　树突和轴突5
2.4　突触5
2.5　锋电位的产生6
2.6　神经连接的调节：突触可塑性7
2.6.1　LTP7
2.6.2　LTD7
2.6.3　STDP7
2.6.4　短期激励和抑制8
2.7　大脑组织、解剖学结构和功能9
2.8　小结11
2.9　问题和习题11

　　Brain-Computer Interfacing:An Introduction
　　脑机接口(Brain Computer Interface，BCI)是近年出现的涉及神经科学、认知科学、计算机科学、控制及信息科学与技术、医学等多学科、多领域的人机接口方式，是在大脑与外部环境之间建立的神经信息交流与控制通道。BCI通过采集与提取大脑产生的脑电信号来识别人的思想，据此生成控制信号来完成大脑与外部设备进行信息传递与控制的任务，实现中枢神经系统与体内或体外设备之间的直接交互，使得恢复甚至增强人类的身体和心理能力成为可能。一个标准的BCI系统可以准确、快速地采集、识别出人脑在各种思想活动下的脑电信号。其中直接电刺激和神经活动记录是实现BCI的两个基本工具，在各种BCI的实现中具有重要作用。已有相关研究展示了基于直接电刺激的输入型脑机接口在深度脑刺激、反应性电刺激和感觉功能修复等应用中的重大作用。而基于记录神经活动的输出型BCI在神经解码、感觉功能修复、运动机能重建、智能假肢控制、人体生理机能的增强和扩展等领域展示出了极好的应用前景。BCI在神经科学、临床医学、认知科学、信息科学以及航空、军事、教育、艺术、智力开发、生活娱乐、康复工程等多个领域具有极高的应用价值和广阔的应用前景。
　　20世纪90年代以来，BCI的研究受到国内外科技界的高度关注，脑科学和智能科学已被许多国家纳入国家科技发展规划，作为重点发展的研究方向之一。尽管近二十年来BCI的研究在信号处理、特征提取、模式识别与分类以及系统实现等方面都取得了大量的研究成果，但目前BCI技术和系统的研发仍处于初期阶段，实际应用的BCI系统为数不多，在脑电信号的综合处理、特征提取、多模式分类、实时BCI系统实现等方面尚有诸多技术难题有待解决。研究人员正在力图提高BCI的实用性、可靠性与安全性，使BCI技术能发挥更大的作用，更好地为人类服务。
　　事实上，自20世纪70年代提出BCI以来，围绕BCI的研发就一直是智能科学领域的一个热点问题，有关BCI研究的学术论文和研究成果报道近二十年来呈现快速增长势头。随着科技界、产业界对BCI研究成果关注度的不断提高，以及对BCI应用系统的开发和产业化的需求日益增长，对从事BCI研究的专业人员的系统性培训和相应的专业教材及参考书的需求也会与日俱增。然而，目前系统性地阐述BCI的教材和专著很少，我国目前尚未见此类著作。为满足国内广大相关专业人员和读者的需求，我们翻译了本书。本书作者Rajesh P.N.Rao博士是美国华盛顿大学计算机科学与工程系副教授，长期从事计算神经科学、人工智能和BCI领域的研究，曾荣获美国国家科学基金委员会杰出事业奖(NSF CAREER Award)和杰出青年科学家奖(ONR Young Investigator Award)。Rao博士在《Science》《Nature》和《PNAS》等顶级科学期刊以及国际学术会议上发表了150多篇论文，在BCI研究领域积累了丰富的经验。而本书正是融合了这些宝贵的经验形成的，是一部全面、系统性地介绍BCI的专业性著作。本书从BCI的数学和神经科学基础、信号处理、特征提取、模式分类、机器学习、各类BCI系统的实现等方面，系统性地阐述了BCI的基础研究、技术开发、实验设计、应用领域以及社会伦理等问题，并配有相应的习题和思考题。本书可以作为具有相关学科背景的本科高年级和研究生一年级学生在BCI与神经工程学方面的课程教材，也可以作为相关专业人员的自学教材。对于BCI的研究人员、应用开发人员和那些有兴趣关注这个领域的读者来说，本书也是一本不可多得的专业参考书。
　　对译者来说，本书专业性强、涉及面宽，翻译过程也是一个学习、总结和提高的过程，这里要特别感谢谭学敏、黎昌盛、蔡怡等研究生在本书译校工作中的辛勤付出，同时对参与本书译校工作的张乐平、李阳等一并表示感谢。由于译者的时间和水平有限，翻译中的疏漏和错误在所难免，请读者和同行不吝指正。
　　张莉、陈民铀
　　2016年4月于重庆大学
　　

　　Brain-Computer Interfacing:An Introduction
　　“科学家演示了思维控制的机器人”(PC杂志，2012年7月9日)
　　“仿生视觉：令人惊叹的全新眼睛芯片帮助两个英国盲人重见光明”（Mirror,2012年5月3日）
　　“瘫痪者用他们的意识控制机器人”（New York Times,2012年5月16日）
　　“史蒂芬·霍金试用了能够解读他意识的设备”（New Scientist,2012年7月12日）
　　这些来自于2012年短短几周中的头条新闻说明了媒体和公众对脑机交互的思想越来越关注。这些新闻中尚未阐述清楚的问题是：（a）当前的脑机接口（brain-computer interface,BCI）能够或不能够完成什么（BCI有时称为BMI，即brain-machine interface）？(b)在神经科学和计算科学中何种技术进步能够使这些BCI实现?(c)有哪些可用的BCI类型？（d）这些BCI有什么应用领域，又会带来哪些伦理上的问题？本书旨在回答这些问题，并为读者提供BCI及BCI技术的系统性知识。
　　内容概要
　　本书对脑机接口领域进行了介绍（这个领域也被称作BMI、神经接口、神经修复、神经工程）。在过去几年里，这个领域中已经出版了一些极其有用的书籍（Dornhege等人，2007；Tan & Nijholt,2010;Graimann等人2011;Wolpaw &Wolpaw,2012）。当下，为那些在工程学或神经科学方面没有深厚基础的读者出版一本入门级教材的需求日益增加。本书旨在满足这一需求。本书可以作为高年级本科生和一年级研究生学习脑机接口及神经工程学的教材，还可以作为自学教材，或作为研究者、应用者和那些有兴趣加入这个领域的读者的参考书。
　　本书先为读者介绍神经科学的基本思想、概念和技术，大脑信号的记录和刺激技术，信号处理和机器学习，然后介绍BCI的主要类型及应用。每章后面的问题和习题让读者能回顾前面的知识并检测自己对本章要点的理解。一些习题（带有标记）让读者可以根据研究刊物及网上获取的最新信息探索本书没有涉及的内容。
　　本书章节构成如下：第1章到第5章给出了在神经科学和量化技术方面必要的基础知识，以便读者理解构造BCI所使用的术语和方法。在第6章中，通过学习BCI的基本构成，我们开始了进入BCI世界的旅途。本书的下一部分根据使用的信号采集技术，为读者介绍BCI的三个主要类型。第7章描述了侵入式的BCI，这类BCI需要使用植入到大脑内的设备。第8章描述了半侵入式BCI，这类BCI是基于神经信号的设备或安置在大脑表面的设备。第9章介绍了非侵入式BCI，比如采用在头皮上记录的电信号（EEG）。第10章介绍了通过刺激大脑来恢复失去的感觉或运动功能的BCI。第11章介绍了最通用的BCI，即可以记录脑电和刺激大脑的BCI。对每一种类型，本书都举例说明了其经典实验以及当前最新的技术（到2013年为止）。第12章介绍了BCI的一些主要应用。第13章介绍了与BCI技术的发展和使用相关的伦理问题。第14章为总结篇，该章对当前BCI的局限做了小结，并展望了这一领域的发展前景。本书还包括一个附录，给出了BCI所涉及的线性代数和概率论中的基本数学知识。
　　网址
　　本书的网址是bci.cs.washington.edu。
　　由于BCI领域发展迅速，因此该网站会定期更新与BCI研究相关的有用链接。
　　由于作者水平有限，书中难免会有缺漏和错误，恳请广大读者指正，发现的错误将刊登在本书网站的勘误表上。
　　封面图像
　　原书封面是一个使用基于皮质脑电的BCI控制光标的人脑图像(见8.1节)。大脑中明亮的红色区域显示，当受试者通过想象手的运动来控制光标移至电脑屏幕上的目标区域时，运动皮质的手部区域活动会增强。这幅图像由Jeremiah Wander制作,他是华盛顿大学生物医学的研究生，也是该大学网络和神经系统实验室的成员。
　　致谢
　　我要感谢来自剑桥大学出版社的Lauren Cowles，尽管多次错过截稿日期，她还是一如既往地对本书写作给予鼓励和支持。也要感谢华盛顿大学的感觉运动神经工程（CSNE）和BCI小组,尤其是我的合作者Jeffrey Ojemann、Reinhold Scherer(现在在TU Graz)、Felix Darvas、Eb Fetz和Chet Moritz，他们为本书写作给予了大量指导，并进行了很多次有价值的讨论。神经系统实验室的学生是BCI研究永不枯竭的灵感和新观点的源泉。他们让我乐此不疲，感谢以下学生：Christian Bell、Tim Blakely、Matt Bryan、Rawichote Chalodhorn、Willy Cheung、Mike Chung、Beau Crawford、Abe Friesen、David Grimes、Yanping Huang、Kendall Lowrey、Stefan Martin、Kai Miller、Dev Sarma、Pradeep Shenoy、Aaron Shon、Melissa Smith、Sam Sudar、Deepak Verma和Jeremiah Wander。Pradeep是我早期教授的一门BCI课程的助教，协助我组织了该课程的结构，这是本书的基础。Sam是后来的一个助教，他对课程材料给予了有价值的建议。Kai帮助建立了与从事BCI研究的医学院的早期合作，他也在实验室开启基于皮质脑电的BCI研究上起了重要作用。
　　很多基金资助机构支持我的研究及本书的写作，包括美国国家科学基金会（NSF）、帕卡德基金会、美国国立卫生研究院（NIH）、美国海军研究所（ONR）认知科学项目、国家科学基金会下设的感觉神经工程研究中心（CSNE）和陆军研究办公室(ARO)。衷心感谢他们的支持。本书的部分章节是在风景优美的Friday Harbor实验室的Whiteley写作中心完成的，该中心为我迫在眉睫的写作进程提供了良好的环境。
　　非常感谢我在印度Kendriya Vidyalaya Kanchanbagh（KVK）的老师们，在德克萨斯州安吉罗州立大学的教授们，在美国罗彻斯特大学的博导Dana Ballard，以及我在索尔克研究所的博士后导师Terry Sejnowski，他们对我以后的研究和教学生涯提供了坚实的数学和科学基础。十分感谢我的父母，他们始终给予我支持，并在我小时候就用满屋的书籍激发了我对科学的好奇心。对我的孩子Anika和Kavi，很抱歉在写作期间没能给予他们应有的关怀，但他们依然无条件地支持我。最后，感谢妻子Anu给予我的灵感和坚定不移的支持，这些都伴随着我走过多年的写作时光。没有她，这本书便不可能完成。