曹　洋,唐宏偉，馬艷妮,呂寶糧,王國(guó)興,3

(1.上海交通大學(xué) 微納電子學(xué)系，上海 200240；2.中國(guó)兵器工業(yè)導(dǎo)航與控制技術(shù)研究所，北京 100089；3.上海市教委智能交互與認(rèn)知工程實(shí)驗(yàn)室，上海 200240；4.上海交通大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)系，上海 200240)

腦電采集系統(tǒng)的發(fā)展及其現(xiàn)代化應(yīng)用*

曹洋1,唐宏偉2，馬艷妮2,呂寶糧3,4,王國(guó)興1,3

(1.上海交通大學(xué) 微納電子學(xué)系，上海 200240；2.中國(guó)兵器工業(yè)導(dǎo)航與控制技術(shù)研究所，北京 100089；3.上海市教委智能交互與認(rèn)知工程實(shí)驗(yàn)室，上海 200240；4.上海交通大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)系，上海 200240)

摘要：腦電信號(hào)包含了運(yùn)動(dòng)、語(yǔ)言和思維意識(shí)等豐富的大腦信息，反映著人的情緒、警覺(jué)度等生命體征狀態(tài)。近年來(lái)，由于腦電信號(hào)處理的飛速發(fā)展，腦電應(yīng)用也從醫(yī)療康復(fù)向駕駛安全、教育輔助和娛樂(lè)消費(fèi)等日常領(lǐng)域發(fā)展。腦電采集系統(tǒng)由頭皮電極、信號(hào)隔離放大器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器和無(wú)線發(fā)送等模塊構(gòu)成，低功耗、小體積和便攜化是當(dāng)前的主要方向。對(duì)適宜佩戴的電極、高集成度采集芯片和分析算法的研究現(xiàn)狀、難點(diǎn)進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè)，并對(duì)腦電采集系統(tǒng)在軍事領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：腦電信號(hào)；腦電采集系統(tǒng)；便攜式；現(xiàn)代化應(yīng)用

人類(lèi)經(jīng)常把大腦和計(jì)算機(jī)相比較，而大腦本身就是1臺(tái)經(jīng)過(guò)了數(shù)億年自然選擇的非常特殊的計(jì)算機(jī)，但又不像計(jì)算機(jī)那樣結(jié)構(gòu)清晰、設(shè)計(jì)感明顯。作為人體內(nèi)結(jié)構(gòu)和功能最復(fù)雜的組織，大腦承擔(dān)著接受外界信號(hào)、產(chǎn)生感覺(jué)、形成意識(shí)、進(jìn)行邏輯思維、發(fā)出指令和產(chǎn)生交互行為等一系列指揮功能，掌管著運(yùn)動(dòng)、語(yǔ)言、情緒和思維等高級(jí)活動(dòng)，因其復(fù)雜性吸引著大量的科學(xué)研究者對(duì)其進(jìn)行探究，被認(rèn)為是生物學(xué)研究的最后一個(gè)前沿領(lǐng)域[1-2]。

大腦內(nèi)部存在著大量的神經(jīng)元，它們相互連接形成復(fù)雜且功能強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以此發(fā)揮大腦的高級(jí)作用。從分子水平到整體系統(tǒng)水平、對(duì)不同層次腦進(jìn)行整合分析，得到研究數(shù)據(jù)，建立科學(xué)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，是神經(jīng)科學(xué)技術(shù)的主要工作[3]。作為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，腦電圖技術(shù)(Electroencephalography, EEG)因其無(wú)損害、低成本、易于采集和時(shí)間分辨率高等優(yōu)勢(shì)，成為大腦整體系統(tǒng)研究的重要工具。

1EEG信號(hào)采集簡(jiǎn)介

大腦皮層的神經(jīng)元活動(dòng)產(chǎn)生的電位，經(jīng)過(guò)顱骨、大腦組織等構(gòu)成的容積導(dǎo)體，傳導(dǎo)到頭皮的表面所得到的信號(hào)叫腦電信號(hào)(EEG 信號(hào))。為了得到大腦中神經(jīng)元所產(chǎn)生的電位變化，可以在頭皮上安放電極用以間接記錄其電壓。這是一種被動(dòng)的，即非侵入性的采集方式，為了方便應(yīng)用，最好利用不需要導(dǎo)電膏的容性干電極來(lái)進(jìn)行采集[4]。

EEG信號(hào)的研究歷史可以追溯到18世紀(jì)末期。在腦電圖發(fā)現(xiàn)之前，人們只能通過(guò)觀察末梢神經(jīng)對(duì)刺激的反應(yīng)來(lái)了解中樞神經(jīng)的機(jī)能狀態(tài)。到了20世紀(jì)70年代，美國(guó)Jacques Vidal博士等用1個(gè)由EEG信號(hào)驅(qū)動(dòng)的簡(jiǎn)單通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了人腦直接控制計(jì)算機(jī)光標(biāo)作兩維運(yùn)動(dòng)，自此EEG信號(hào)采集系統(tǒng)得到了迅速的發(fā)展[5]。

通常EEG信號(hào)采集系統(tǒng)(見(jiàn)圖1)是由頭皮電極、信號(hào)隔離放大器(有時(shí)包含濾波器)和模數(shù)轉(zhuǎn)換器等組成，為方便移動(dòng)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并實(shí)現(xiàn)采集系統(tǒng)可穿戴，帶無(wú)線傳輸模塊的采集系統(tǒng)成為必須。由于EEG信號(hào)有信號(hào)幅值低(通常以微伏為單位進(jìn)行衡量)、信噪比低、頻率范圍低和隨機(jī)性強(qiáng)等特點(diǎn)，并且系統(tǒng)要求在實(shí)現(xiàn)高增益放大的同時(shí)去除各種干擾；因此，作為生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)的一個(gè)重要領(lǐng)域，EEG采集系統(tǒng)是近年來(lái)迅速發(fā)展的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用方面。

近年來(lái)，由于腦科學(xué)等認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的迅猛發(fā)展，EEG信號(hào)采集技術(shù)不僅在康復(fù)領(lǐng)域、教育領(lǐng)域和娛樂(lè)領(lǐng)域等商用領(lǐng)域有很廣泛的應(yīng)用，同時(shí)還有很強(qiáng)大的軍事應(yīng)用前景，它的迅速發(fā)展可能引起軍事領(lǐng)域武器、戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)等變革[6-7]。

圖1　EEG采集系統(tǒng)模塊示意圖

2EEG采集的技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)

EEG信號(hào)采集系統(tǒng)的主要作用是能夠盡可能采集到低噪的EEG信號(hào)并進(jìn)行放大，下面敘述各部分的技術(shù)現(xiàn)狀。

2.1適宜配戴的電極

信號(hào)采集模塊的前端為腦機(jī)接口設(shè)備與腦之間的傳感單元——腦電極。根據(jù)腦電極的不同，可分為有創(chuàng)和無(wú)創(chuàng)等2類(lèi)。有創(chuàng)可分為完全植入電極和皮層表面電極等2種，這些需要開(kāi)顱手術(shù)。開(kāi)顱手術(shù)對(duì)大多數(shù)使用者還是無(wú)法接受。真正能為大多數(shù)使用者接受的是基于頭皮腦電的無(wú)創(chuàng)的腦機(jī)接口(Brain Computer Interface, BCI)系統(tǒng)。而基于頭皮EEG信號(hào)的無(wú)創(chuàng)BCI系統(tǒng)的腦電極可分為濕電極和干電極等2類(lèi)。濕電極常用的是Ag/AgCl電極，之所以稱(chēng)為濕電極，是因?yàn)樵撾姌O在工作時(shí)需要在電極與皮膚之間涂一層導(dǎo)電膏/液。而干電極無(wú)需導(dǎo)電膏。隨時(shí)腦電研究的深入，濕電極的問(wèn)題也逐漸凸顯出來(lái)。

要完全對(duì)于人體的EEG信號(hào)進(jìn)行分析，需要采集頭皮所有位置的電勢(shì)，構(gòu)建一個(gè)映射。由于濕電極距離很近時(shí)導(dǎo)電膏難以互相分離，會(huì)引起電極間的交叉耦合，因此，電極間應(yīng)有足夠距離，空間分辨率不高。另外，涂抹導(dǎo)電膏費(fèi)時(shí)費(fèi)力，又不適合長(zhǎng)時(shí)間采集，使用起來(lái)很不方便。

針對(duì)濕電極的各種缺點(diǎn)，研究人員開(kāi)始關(guān)注研究不需要涂抹導(dǎo)電膏、可長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)的新型腦電極——干電極。干電極主要包括侵入式電極(微針電極)、非接觸式干電極和接觸式干電極。

臺(tái)灣交通大學(xué)林進(jìn)燈課題組在2008年通過(guò)MEMS技術(shù)研制硅微針電極用來(lái)測(cè)量EEG信號(hào)，首先提出了侵入式微針干電極。該研究引起了廣泛關(guān)注，在此之后干電極技術(shù)取得了快速發(fā)展[8]。加州大學(xué)圣迭戈分校(UCSD)Gert Cauwenberghs課題組對(duì)非接觸式干電極做了大量的研究工作，該干電極是基于電容原理采集電生理信號(hào)，通過(guò)4層PCB結(jié)構(gòu)將電極、屏蔽和電路集成在一起的緊湊結(jié)構(gòu)[9]。2011年，葡萄牙阿維羅大學(xué)的David Manuel Dieteren Ribeiro等研制了一種接觸式干電極，將阻抗轉(zhuǎn)換電路與干電極集成在一起[10]。微針干電極采集信號(hào)的方式是微針電極穿透角質(zhì)層直接在表皮內(nèi)采集EEG信號(hào)。這種方式的優(yōu)勢(shì)在于可直接克服角質(zhì)層對(duì)EEG信號(hào)采集所帶來(lái)的影響。但由于需要刺透角質(zhì)層，對(duì)頭皮皮膚可能會(huì)產(chǎn)生一定的損傷。而非接觸干電極是在1塊導(dǎo)電極板上形成1層絕緣層(即電介質(zhì)層)，與人體形成一個(gè)電容器，利用電容耦合出人體生理信號(hào)。非接觸干電極易受干擾，不利于有效采集EEG信號(hào)。接觸干電極是目前的研究熱點(diǎn)，它是直接利用導(dǎo)體與皮膚表面形成的雙電層電容來(lái)采集人體的電生理信號(hào)。

雖然接觸干電極有諸多優(yōu)點(diǎn)，但仍然存在一些問(wèn)題亟需解決。目前，研究的接觸型干電極中主要采用剛性材料，而人的頭部是曲面，平面剛性電極不能緊密接觸頭部，尤其是在有發(fā)區(qū)域，這導(dǎo)致其信噪比低。而且，對(duì)于人體來(lái)說(shuō)，剛性電極在測(cè)量時(shí)不夠安全，如運(yùn)動(dòng)過(guò)程中人體易受到剛性電極的擦傷等。此外，接觸型干電極尺寸較小，其與頭部的接觸面積也很小，導(dǎo)致其電極表面阻抗很大，不利于有效采集EEG信號(hào)。在國(guó)內(nèi)，上海交通大學(xué)劉景全課題組目前在研究基于MEMS技術(shù)的柔性安全、穩(wěn)定的接觸干電極，以解決剛性電極與頭部曲面不匹配的問(wèn)題，并研究三維微結(jié)構(gòu)表面進(jìn)行納米改性對(duì)接觸型干電極表面阻抗的影響、有頭發(fā)區(qū)域干電極的采集特性等問(wèn)題。

綜上所述，柔性接觸干電極可以滿足采集信號(hào)舒適、方便的設(shè)計(jì)要求，對(duì)于消費(fèi)化的可穿戴系統(tǒng)的實(shí)時(shí)、長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)就更顯重要；但接觸干電極需要接觸良好才能有較低的阻抗，采集到符合要求的高精度信號(hào)。目前，接觸到的解決方案都是較為緊的頭戴，然而這樣的頭戴并不舒服，這樣的方案實(shí)質(zhì)上只是化各點(diǎn)的壓力到整個(gè)頭部，并沒(méi)有解決實(shí)際問(wèn)題；所以，如何使柔性干電極接觸良好成為此電極應(yīng)用的最大難題。

2.2信號(hào)采集芯片及無(wú)線發(fā)送集成電路

根據(jù)EEG信號(hào)的特點(diǎn)，采集芯片應(yīng)該能夠完整地采集到低頻信號(hào)進(jìn)行放大并實(shí)現(xiàn)無(wú)線傳輸(以方便平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析)。無(wú)線EEG采集要實(shí)現(xiàn)真正的應(yīng)用，要求能夠?qū)崿F(xiàn)其可穿戴，因此，必然要求信號(hào)采集節(jié)點(diǎn)的體積較小，質(zhì)量較輕，這就要求信號(hào)采集節(jié)點(diǎn)的功耗低，從而減小電池的體積和質(zhì)量[11-12]。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，將EEG信號(hào)的采集和傳輸盡量集成在1塊芯片，并且以最低的功耗實(shí)現(xiàn)，這是近來(lái)國(guó)際上的研究熱點(diǎn)。

實(shí)現(xiàn)腦電/眼電(EEG/EOG)信號(hào)采集的主要困難在于高增益放大的同時(shí)去除各種干擾，并且控制整體芯片的功耗在微瓦級(jí)。EEG/EOG信號(hào)的檢測(cè)系統(tǒng)包括前端放大器和無(wú)線信號(hào)傳輸。前端放大器包括信號(hào)的放大和濾波功能，它是系統(tǒng)中重要的組成模塊，直接決定檢測(cè)系統(tǒng)的等效輸入噪聲和共模抑制比，而且在很大程度上影響系統(tǒng)的整體功耗和面積。同時(shí)，放大器還要提供高輸入阻抗，與干電極輸出阻抗匹配，減少能量損失。系統(tǒng)共模抑制比較大程度決定了系統(tǒng)抗干擾能力的強(qiáng)弱，EEG/EOG信號(hào)非常微弱，并且存在于強(qiáng)大的干擾背景下，主要的干擾源有EOG信號(hào)和EEG信號(hào)的相互干擾、心電信號(hào)(ECG)的干擾、呼吸和其他等動(dòng)作產(chǎn)生的肌電信號(hào)(EMG)干擾、交流工頻干擾、電極皮膚摩擦以及接觸不良產(chǎn)生的輸入干擾以及皮膚表面和內(nèi)部生化反應(yīng)導(dǎo)致電極的輸入阻抗值的波動(dòng)等。這些干擾甚至可以大到檢測(cè)信號(hào)的上千倍，如此情況下EEG/EOG信號(hào)就淹沒(méi)在噪聲和干擾中無(wú)法提取出來(lái)。如何去除各種外界干擾，降低帶外干擾和帶內(nèi)噪聲，對(duì)于提高信噪比，保障有用信號(hào)正常采集，確保電路穩(wěn)定工作起著至關(guān)重要的作用。

筆者團(tuán)隊(duì)所設(shè)計(jì)的一款8通道EEG采集芯片如圖2所示。該芯片的測(cè)試已經(jīng)驗(yàn)證了該芯片的架構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了放大倍數(shù)為100～1 000可調(diào)，輸入等效噪聲為2.47 μV的放大器。后續(xù)筆者團(tuán)隊(duì)將集成模數(shù)轉(zhuǎn)換器及無(wú)線收發(fā)，實(shí)現(xiàn)所需的EEG無(wú)線采集功能。

圖2　8通道EEG采集芯片

2.3通過(guò)EEG探究人腦思維的算法分析

目前，通過(guò)EEG信號(hào)讀取、解碼，人們正在進(jìn)行的各種思維活動(dòng)還未能實(shí)現(xiàn)，通常的研究方法是使人產(chǎn)生容易被解釋的EEG信號(hào)，然后識(shí)別出這種信號(hào)，經(jīng)過(guò)不同的分析處理，找出所需要的信息。而在這種容易被解釋的EEG分析，包括各種精神狀態(tài)分析、情緒分析、警覺(jué)性分析、睡眠分析和運(yùn)動(dòng)想像分析等。在醫(yī)學(xué)上，更多的是采用統(tǒng)計(jì)的方法，通過(guò)事件相關(guān)電位(Event-Related Potential，ERP)來(lái)進(jìn)行分析。該方法是外加一種特定刺激作用于腦的某一部位或者感覺(jué)系統(tǒng)，在給予刺激或撤銷(xiāo)刺激時(shí)，引起腦區(qū)電位變化。由此可見(jiàn)，醫(yī)學(xué)更多的是從時(shí)域的角度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，且可分析內(nèi)容極為有限。而在工程學(xué)方面，更多的是從頻域方面進(jìn)行分析，上述分析均可實(shí)現(xiàn)，分析廣度更大。

EEG信號(hào)分析與處理從處理算法層次上講，主要的研究方向包括EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征抽取、特征選擇及分類(lèi)預(yù)測(cè)等[20]。

2.3.1EEG信號(hào)預(yù)處理

EEG信號(hào)預(yù)處理的含義是去除采集到的EEG信號(hào)中所摻雜的偽跡，得到信噪比更高的EEG信號(hào)。偽跡主要包括眼電、肌電、心電、工頻干擾和電磁干擾等。除了上述提到的通過(guò)硬件方式去除這些噪聲，軟件濾波處理成為當(dāng)下效率更高、代價(jià)更小的方式，主要方法有：直接刪除包含偽跡的數(shù)據(jù)段，使用濾波器(如帶通)進(jìn)行濾波處理，通過(guò)主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)，以及獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)等。

2.3.2特征提取

特征提取的含義是從原信號(hào)中找出各種有用信息，包括時(shí)域上的幅值、頻域上的各頻率分量的大小、相位以及空間各個(gè)電極之間的相關(guān)性等。通常采用變換的方法，把原始高維的信號(hào)空間變?yōu)榈途S的特征空間，使信號(hào)重要的特征在變換域中顯示出來(lái)，去掉對(duì)分類(lèi)無(wú)意義的信息。例如，近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的盲源分離技術(shù)，它是一種強(qiáng)大的信號(hào)處理方法，其實(shí)質(zhì)是從若干個(gè)觀測(cè)信號(hào)中提取出無(wú)法直接觀測(cè)的各個(gè)源信號(hào)。獨(dú)立成分分析是一種新興的離線的盲源分離算法，它是一種基于多信道的信號(hào)處理方法，按照統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的原理將多個(gè)觀測(cè)信號(hào)分解成若干個(gè)獨(dú)立分量。

特征提取的目的是針對(duì)各種不同的應(yīng)用來(lái)進(jìn)行信號(hào)的識(shí)別和預(yù)測(cè)分類(lèi)，下述舉2個(gè)例子對(duì)其進(jìn)行分析說(shuō)明。

1)利用EEG進(jìn)行情緒識(shí)別。利用EEG進(jìn)行情緒識(shí)別的過(guò)程主要包括情緒誘發(fā)、EEG信號(hào)采集、EEG信號(hào)預(yù)處理、特征提取、特征降維及情緒模式的學(xué)習(xí)和分類(lèi)[21]。

在情緒檢測(cè)中，情緒狀態(tài)的變化通常是一個(gè)漸變的過(guò)程，而EEG信號(hào)中有一些變化劇烈的成分，為了盡可能減少這些劇烈變化部分的干擾，需要對(duì)EEG特征信號(hào)進(jìn)行平滑。目前，比較常用的是滑動(dòng)平均。但由于滑動(dòng)平均具有一定的時(shí)間延遲，為了保證情緒狀態(tài)識(shí)別的實(shí)時(shí)性，上海交通大學(xué)呂寶糧課題組引入了線性動(dòng)力系統(tǒng)方法對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行平滑，從而降低了任務(wù)不相關(guān)EEG信號(hào)對(duì)分析的影響。

由于在情緒檢測(cè)中使用的電極帽電極數(shù)很多，EEG信號(hào)的特征維數(shù)會(huì)很高，導(dǎo)致原始數(shù)據(jù)處理更加困難，并不利于實(shí)際的分析，所以選擇較少數(shù)量的與情緒相關(guān)度較高的EEG特征值很有必要。通常減少EEG特征數(shù)量的過(guò)程叫特征降維。除了選擇較少數(shù)量的EEG特征，還可以對(duì)原有特征進(jìn)行線性或非線性變換，例如，主成分分析、獨(dú)立成分分析和共同空間模式(Common Spatial Patterns，CSP)，將其映射到能最大反應(yīng)情緒狀態(tài)的維度上。

呂寶糧課題組在2009年以圖片為刺激材料，通過(guò)共同控件模式來(lái)進(jìn)行降維，找出被試者的最佳頻段最終準(zhǔn)確率約為93%。類(lèi)似的應(yīng)用還有警覺(jué)度等方面[22]，可通過(guò)EEG判斷高鐵司機(jī)等高緊張人群的疲勞程度，及時(shí)安排休息以降低安全風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。

2)利用EEG判別時(shí)間-空間-頻率等多種模態(tài)。上海交通大學(xué)張麗清課題組在2009年提出了關(guān)于非負(fù)張量分解的EEG信號(hào)單次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分類(lèi)方法，基于此從時(shí)間、空間和頻率多個(gè)模態(tài)上同時(shí)進(jìn)行特征分析，并提取各個(gè)模態(tài)上的判別投影模式用于EEG信號(hào)的單次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分類(lèi)[23]；同時(shí)，還提出基于正則張量的分析方式，能夠有效識(shí)別對(duì)分類(lèi)最有意義的導(dǎo)聯(lián)，并且對(duì)易于忽略的EEG相位信息進(jìn)行了分析，提出了相位間隔值的方式來(lái)進(jìn)行EEG信號(hào)分析。相對(duì)于CSP方法對(duì)噪聲極為敏感，它的性能?chē)?yán)重依賴于信號(hào)預(yù)處理，且容易過(guò)擬合(針對(duì)導(dǎo)聯(lián)較多情況)，這種方法具有很強(qiáng)的魯棒性，并且能夠提供有效的任務(wù)相關(guān)的判別信息用于指導(dǎo)信號(hào)預(yù)處理，從而提高其分類(lèi)準(zhǔn)確率。

在實(shí)際應(yīng)用方面，其團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了1個(gè)基于肢體想象運(yùn)動(dòng)的交互訓(xùn)練系統(tǒng)，旨在幫助殘疾人和正常人提高對(duì)基于EEG信號(hào)的輔助設(shè)備的控制能力；同時(shí)，其團(tuán)隊(duì)還開(kāi)發(fā)了2個(gè)自主異步的BCI應(yīng)用系統(tǒng)，虛擬場(chǎng)景中的在線游戲系統(tǒng)和現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的遙控小車(chē)系統(tǒng)。讓受試者通過(guò)想象左手、右手和腳的運(yùn)動(dòng)，分別控制左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)和前進(jìn)，利用虛擬人控制訓(xùn)練模式、實(shí)時(shí)進(jìn)度條反饋模式進(jìn)行交互學(xué)習(xí)，最終可以達(dá)到90%以上的精度。

2.3.3模型評(píng)估

在完成了一系列算法分析之后，更為重要的一點(diǎn)是要進(jìn)行算法模型評(píng)估，即所建算法模型是否可以反過(guò)來(lái)驗(yàn)證人的各種狀態(tài)，這樣的逆向評(píng)估機(jī)制減少了誤判的發(fā)生，對(duì)準(zhǔn)確采集到情緒、警覺(jué)度狀態(tài)非常重要。

綜上所述可以發(fā)現(xiàn)，EEG腦電采集算法的難點(diǎn)在于如何提取到針對(duì)應(yīng)用的真正有效信號(hào)。其中，主成分分析、盲源分析是實(shí)現(xiàn)去噪降維的主流方法。模型評(píng)估是反向驗(yàn)證的必備步驟，然而通常會(huì)被一些研究人員忽略。

3EEG軍事應(yīng)用前景分析

2009年5月，美國(guó)科學(xué)院發(fā)表了1份名為《神經(jīng)科學(xué)未來(lái)軍事應(yīng)用機(jī)遇》的報(bào)告，報(bào)告中稱(chēng)，將神經(jīng)科學(xué)的知識(shí)付諸軍事用途，目前正是合適的時(shí)機(jī)。而從歷史來(lái)看，高精端的技術(shù)最先應(yīng)用的就是軍事，然后才是醫(yī)療。

3.1受傷士兵的戰(zhàn)時(shí)救助

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，會(huì)遇到大批傷員需要救治而醫(yī)療服務(wù)人員緊缺的情況，這時(shí)判斷救治傷員的順序顯得尤為重要。通過(guò)判斷準(zhǔn)確，讓性命危在旦夕的傷員優(yōu)先治療，可以多挽救寶貴的生命。EEG信號(hào)包含大量的生理與疾病信息，通過(guò)EEG信號(hào)采集系統(tǒng)的檢測(cè)和數(shù)字信號(hào)處理分析，可以判斷人體生命體征信號(hào)多項(xiàng)指標(biāo)，從而判斷救治的順序。例如，一個(gè)加拿大的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種叫做Halifax Consciousness Scanner(HCS)的EEG采集儀器，它可以獲取一個(gè)人的意識(shí)清醒程度，從而解決一些診斷和意識(shí)處理方面的問(wèn)題。這個(gè)HCS運(yùn)用了EEG檢測(cè)技術(shù)來(lái)衡量大腦中的放電活動(dòng)，從而提取Event Related Potentials(ERPs)的數(shù)據(jù)，并通過(guò)分析引擎轉(zhuǎn)換成基于神經(jīng)處理五項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值分?jǐn)?shù)來(lái)進(jìn)行分析。2010年8月9日，《時(shí)代》雜志報(bào)道了美軍坎貝爾堡士兵康復(fù)中心通過(guò)帶上可以掃描腦電波的帽子，確定大腦損傷程度。諸如此類(lèi)有關(guān)EEG采集康復(fù)領(lǐng)域的技術(shù)均可在未來(lái)應(yīng)用于戰(zhàn)時(shí)士兵救助方面。

3.2判斷士兵警覺(jué)性，提高戰(zhàn)時(shí)的認(rèn)知和作業(yè)水平

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)往往是高強(qiáng)度無(wú)間隙的連續(xù)軍事行動(dòng)，持續(xù)不斷的無(wú)睡眠狀態(tài)是引起戰(zhàn)斗應(yīng)激反應(yīng)(Combat Stress Reaction, CSR)的重要因素之一[24]。嚴(yán)重的睡眠不足會(huì)降低大腦的警覺(jué)能力，產(chǎn)生反應(yīng)遲鈍、注意力下降、情緒煩躁不穩(wěn)定、意志消沉、記憶能力和決策能力下降等不良心理反應(yīng)，從而降低軍事效率[25]。在睡眠剝奪應(yīng)激條件下，復(fù)雜的腦力工作能力將受到不同程度的損害,其被試的視覺(jué)追蹤能力、聽(tīng)覺(jué)警覺(jué)能力以及重復(fù)數(shù)字警覺(jué)測(cè)試能力成績(jī)明顯下降。如果可以用EEG技術(shù)檢測(cè)到相應(yīng)警覺(jué)性的強(qiáng)弱，就可以配合以藥物措施或者進(jìn)行一系列的治療。

當(dāng)士兵在應(yīng)激狀態(tài)下出現(xiàn)上述能力下降的狀況時(shí)，通過(guò)腦電圖的分析反饋，可以及時(shí)自查式地采取一定的措施，例如，使用相關(guān)藥物或者及時(shí)休息。美軍正在使用莫達(dá)非尼(modafinil)和哌甲酯(methylphenidate/ritaline)來(lái)提高作戰(zhàn)能力,這2種藥物分別用來(lái)治療嗜睡癥和注意力缺陷障礙。而用于提高認(rèn)知能力的藥物,未來(lái)也可能會(huì)以相似的方式用于軍人[26-27]。

3.3監(jiān)測(cè)士兵不同狀態(tài)的情緒，提高情緒智商

在殘酷的戰(zhàn)爭(zhēng)環(huán)境、緊張的訓(xùn)練環(huán)境下，士兵們的精神壓力會(huì)很大，情緒會(huì)有不同程度的起伏[28]。例如，2009年11月5日發(fā)生在美軍胡德堡基地的精神科軍醫(yī)槍擊案,更是凸現(xiàn)了軍人精神心理健康的重要性。又如，2009年2月26日菲律賓某士兵因喪父導(dǎo)致情緒失控，射殺了3個(gè)士兵。腦電圖的研究也有助于提高情緒智商，能夠感知他人的情緒并作出一定的反應(yīng)[29]。如果能夠通過(guò)EEG變化反饋及時(shí)得知相關(guān)情況，可以做出一定調(diào)整，增加減壓訓(xùn)練，配備心理輔導(dǎo)等，避免發(fā)生一些意外。

3.4推動(dòng)新型人機(jī)結(jié)合的武器開(kāi)發(fā)

美國(guó)明尼蘇達(dá)大學(xué)賀斌教授發(fā)明出最新的腦機(jī)接口，通過(guò)意念控制模型直升機(jī)在空中飛行、俯沖、上升，甚至穿過(guò)1個(gè)環(huán)。他們的技術(shù)是無(wú)創(chuàng)的，不需要進(jìn)行植入式芯片，使用者只需要帶上1個(gè)帽子，通過(guò)電極記下使用者的腦電波，并將信號(hào)傳遞給電腦，電腦對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后將之轉(zhuǎn)化成另一種電子信號(hào)，通過(guò)Wifi傳遞給飛行器的接收器，從而控制飛行器的飛行動(dòng)作。

這種直接控制硬件和軟件系統(tǒng)的腦-機(jī)界面可以提升武器裝備的性能。訓(xùn)練有素的士兵可以“隨心所欲”地操控武器裝備，若與無(wú)人機(jī)等現(xiàn)代軍事武器結(jié)合，會(huì)大大提高武器的靈活性，間接提升武器性能，也成為新一代軍事武器變革的方向。

3.5利用“意識(shí)頭盔”進(jìn)行戰(zhàn)時(shí)情報(bào)交流，加速情報(bào)心理戰(zhàn)的升級(jí)

據(jù)2008年9月14日《時(shí)代周刊》報(bào)道，美國(guó)陸軍斥資400萬(wàn)美元啟動(dòng)了一項(xiàng)研制特種作戰(zhàn)頭盔的項(xiàng)目[30]。這種被稱(chēng)做“意識(shí)頭盔”的特種作戰(zhàn)武器，將幫助士兵在戰(zhàn)場(chǎng)上用腦電波來(lái)進(jìn)行安全便捷的通信交流。

士兵們只需要想一下所要傳遞的信息和需要傳遞的對(duì)象，就可以通過(guò)無(wú)線電將命令傳達(dá)給1名或多名戰(zhàn)友。接收者可以通過(guò)耳機(jī)接收到被轉(zhuǎn)化成類(lèi)似于機(jī)器人聲音的指令，不過(guò)若要完全達(dá)到由EEG信號(hào)直接模擬EEG發(fā)出者的聲音，同時(shí)顯示信息發(fā)送者的距離及其所在方位，還需要和仿生學(xué)、語(yǔ)音識(shí)別和定位等一系列技術(shù)進(jìn)行融合。

這種意識(shí)頭盔也需要配合一定的訓(xùn)練，以保證思考問(wèn)題時(shí)能在腦電圖上留下非常強(qiáng)大的信號(hào)，使其可以排除所有其他的干擾信息；因而，很多科學(xué)家已經(jīng)開(kāi)始尋找反應(yīng)一個(gè)人自言自語(yǔ)時(shí)大腦反射情況的“特殊神經(jīng)指紋”。

腦電圖分析還可以廣泛應(yīng)用于反恐和情報(bào)搜集領(lǐng)域，甚至用于審問(wèn)戰(zhàn)俘，并推動(dòng)心理戰(zhàn)、情報(bào)戰(zhàn)的升級(jí)。通過(guò)分析腦電圖和輔助性神經(jīng)影像學(xué)腦成像技術(shù)，可以“監(jiān)測(cè)人的想法”，有助于了解人的行為動(dòng)機(jī)，并進(jìn)行人員精神與思想狀態(tài)的分析。例如，對(duì)于抓獲的敵方人員的情報(bào)獲取，增強(qiáng)情報(bào)人員的記憶等。

上述腦電圖在軍事方面的應(yīng)用前景已經(jīng)不是幻想。在未來(lái)的軍事戰(zhàn)爭(zhēng)中，EEG采集及應(yīng)用方面的作用不容小覷。要做到不落后甚至是領(lǐng)先一步，首先，要重視腦科學(xué)的基礎(chǔ)研究，任何科技的應(yīng)用都離不開(kāi)基礎(chǔ)科學(xué)的研究，這是進(jìn)一步相關(guān)應(yīng)用的根基；其次，積極展開(kāi)對(duì)于EEG信號(hào)采集設(shè)備和分析方法技術(shù)的研究，并爭(zhēng)取融于一體，研發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的便捷、準(zhǔn)確和安全三位一體的采集設(shè)備；最后，培養(yǎng)具有科學(xué)知識(shí)并訓(xùn)練有素的士兵，更好地應(yīng)用于未來(lái)人機(jī)結(jié)合的新型武器，在現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)中應(yīng)對(duì)自如。

4結(jié)語(yǔ)

EEG信號(hào)包含了豐富的大腦信息，反映著人的精神狀態(tài)、情緒狀態(tài)和警覺(jué)度等各方面的內(nèi)容。近年來(lái)，EEG采集技術(shù)、EEG信號(hào)處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)飛速發(fā)展，也讓EEG的應(yīng)用從醫(yī)療、康復(fù)領(lǐng)域逐漸向駕駛等日常領(lǐng)域發(fā)展。隨著神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)知識(shí)的不斷積累，EEG的提取和分析也為未來(lái)軍事方面的應(yīng)用提供了新的認(rèn)識(shí)和方向，極有可能帶來(lái)新一輪的軍事機(jī)遇。

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* 上海市科委科技攻關(guān)重點(diǎn)項(xiàng)目(13511500200)

責(zé)任編輯彭光宇

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The Development and Modern Application of the EEG Signal Acquisition System

CAO Yang1, TANG Hongwei2， MA Yanni2, LYU Baoliang3,4, WANG Guoxing1,3

(1.Department of Micro/nano-electronics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China;

2.Navigation and Control Technology Research Institute of China North Industries Group Corporation,Beijing 100089, China;

3.Key Laboratory of Shanghai Education Commission for Intelligent Interaction and Cognitive Engineering, Shanghai 200240,

China;4.Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)

Abstract：EEG(Electroencephalography)signal contains lots of information about our brain activities, including motion, language, and mentality, which reflects the mental state such as emotion and vigilance level. Recently, with the rapid advancement of EEG signal processing, the application using EEG signal is moving from medical rehabilitation toward safe driving, education assisting, entertaining and other fields. EEG signal acquisition system generally consists of electrodes on the scalp, isolation amplifier, analog-digital converter and wireless transmitter. Lowering the electrical power consumption and miniaturizing of the size of the device to increase its portability are the major issues under research. The current research status of the wearable electrodes, highly-integrated data acquisition chip and the analytical algorithms used in the EEG system is analyzed, the major difficulties are summarized and the future trends are predicted. Finally, the great potential of the EEG signal acquisition system in military application is discussed.

Key words:EEG signal, EEG signal acquisition system, portability, modern application

收稿日期：2015-07-17

作者簡(jiǎn)介：曹洋(1991-)，女，碩士研究生，主要從事生物電信號(hào)的采集系統(tǒng)等方面的研究。

中圖分類(lèi)號(hào)：TN 45

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B