鄭玉甫 許敏鵬，* 明 東，

1(天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院，天津 300072)2(天津大學(xué)醫(yī)學(xué)工程與轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究院，天津 300072)

引言

腦-機(jī)接口(brain-computer interface, BCI)是一種不依賴(lài)于通常外圍神經(jīng)和肌肉組成大腦輸出通路的對(duì)外交互控制系統(tǒng)[1]，被認(rèn)為是21世紀(jì)腦與神經(jīng)科學(xué)研究中的前沿與熱點(diǎn)之一。近年來(lái)，BCI技術(shù)在信息傳輸速率和分類(lèi)精度上取得了顯著的進(jìn)展，并且隨著研究的深入，系統(tǒng)性能也在不斷地提升。然而，BCI的發(fā)展仍然面臨著重大挑戰(zhàn)，即用戶(hù)控制表現(xiàn)存在很大差異，這既包括被試間的差異，同時(shí)還包括被試在不同狀態(tài)下的自身差異，嚴(yán)重降低了BCI系統(tǒng)的可靠性[2]。

目前典型的BCI系統(tǒng)有：基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口(motor imagery BCI, MI-BCI)[3]；基于P300的腦機(jī)接口(P300-BCI)[4]；基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位的腦機(jī)接口(steady-state visual evoked potential BCI, SSVEP-BCI)[5]等。盡管BCI系統(tǒng)很有發(fā)展前景，但由于魯棒性低，幾乎沒(méi)有在實(shí)驗(yàn)室外大規(guī)模使用。眾所周知，有效的腦-機(jī)交互包括：大腦負(fù)責(zé)生成編碼意圖的神經(jīng)活動(dòng)信息；BCI系統(tǒng)將大腦神經(jīng)活動(dòng)轉(zhuǎn)換為控制設(shè)備的指令[6]。因此，分析其原因主要來(lái)自?xún)蓚€(gè)方面，一方面與被試相關(guān)，另一方面則與系統(tǒng)(包括配置環(huán)境)有關(guān)。對(duì)此，Jeunet等也提出了相似的看法，他們認(rèn)為BCI系統(tǒng)的可靠性，一方面與分類(lèi)算法有關(guān)，且被廣泛研究；而另一方面圍繞被試特征(認(rèn)知和性格等)以及心理狀態(tài)的研究則較少[7]。因此，在不考慮系統(tǒng)和環(huán)境的影響下，本研究只關(guān)注由被試自身因素導(dǎo)致的BCI控制表現(xiàn)差異，并在此基礎(chǔ)上提出通過(guò)實(shí)現(xiàn)對(duì)被試BCI操控能力的預(yù)測(cè)來(lái)減少BCI控制表現(xiàn)差異。

近年來(lái)，越來(lái)越多的研究圍繞BCI操控能力的預(yù)測(cè)，其中包括被試水平的預(yù)測(cè)和試次水平的預(yù)測(cè)兩個(gè)方面。被試水平的預(yù)測(cè)可以實(shí)現(xiàn)潛在的“BCI盲”篩選[8-9]，對(duì)表現(xiàn)不佳的被試進(jìn)行訓(xùn)練指導(dǎo)[10-11]，避免耗時(shí)且令人沮喪的訓(xùn)練過(guò)程，從而在一定程度上減少被試間的差異；試次水平的預(yù)測(cè)則可實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦狀態(tài)的監(jiān)測(cè)，有利于被試適時(shí)調(diào)整最佳的心理和生理狀態(tài)[12]，減少被試內(nèi)部控制表現(xiàn)的差異，從而提高BCI系統(tǒng)的可靠性。

本研究首先介紹了什么是BCI盲；接著詳細(xì)闡述了引起B(yǎng)CI控制表現(xiàn)差異的原因，在這里我們假定系統(tǒng)(配置環(huán)境)一致，僅關(guān)注被試自身的個(gè)體特征、大腦結(jié)構(gòu)以及生理和心理狀態(tài)對(duì)控制表現(xiàn)的影響；然后重點(diǎn)論述了MI-BCI、P300-BCI、SSVEP-BCI操控能力預(yù)測(cè)在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀；最后對(duì)其研究前景進(jìn)行了展望。

1 BCI盲

在早期BCI研究中，為了更好地操控BCI系統(tǒng)，研究被試往往需要接受密集的訓(xùn)練。過(guò)去幾年里，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法不斷完善，同時(shí)一些性能優(yōu)良硬件的投入和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化已促使BCI技術(shù)近十年的高速發(fā)展，一定程度上縮短了訓(xùn)練進(jìn)程并提高了信息傳輸速率。雖然這些應(yīng)用顯著地提升了單個(gè)被試BCI的控制表現(xiàn)，但是被試之間的控制表現(xiàn)差異仍是一個(gè)不容忽視的問(wèn)題。據(jù)報(bào)道，大約有15%～30%的被試不能夠成功地操作BCI系統(tǒng)對(duì)外界設(shè)備進(jìn)行控制，這些人被稱(chēng)為“BCI盲”[8-9]，理解和解決BCI盲問(wèn)題是BCI技術(shù)走向大規(guī)模市場(chǎng)應(yīng)用的必要前提。

隨著B(niǎo)CI實(shí)驗(yàn)研究的增加，證明了BCI盲確實(shí)存在，并且在不同的BCI模態(tài)下均觀察到這種現(xiàn)象[13-14]。例如，在MI-BCI中，Blankertz 等基于80名被試的研究發(fā)現(xiàn)，其中30 名(37.5%)無(wú)法取得高于70%的分類(lèi)正確率[15]。在早年Guger等研究中顯示，甚至有48.7%的被試在初次使用MI-BCI系統(tǒng)的時(shí)候取得的分類(lèi)正確率低于70%[16]；之后Guger等還研究了100名被試在P300-BCI的控制表現(xiàn)，結(jié)果顯示，27.2%的被試不能使用行/列范式的BCI系統(tǒng)[4]；在2012年Guger等又基于53名被試進(jìn)行了SSVEP-BCI控制表現(xiàn)研究，他們發(fā)現(xiàn)，僅有3.8%被試的正確率低于80%，且沒(méi)有被試的正確率低于60%[17]，這表明了BCI盲現(xiàn)象在不同的控制系統(tǒng)下程度有所不同。目前對(duì)于BCI盲沒(méi)有統(tǒng)一的區(qū)分依據(jù)，Kübler等提出為實(shí)現(xiàn)對(duì)BCI系統(tǒng)的成功控制，被試需要達(dá)到的最低分類(lèi)正確率為70%[18]，即認(rèn)為正確率低于70%的被試是BCI盲。根據(jù)這個(gè)定義，有研究指出，在P300和SSVEP系統(tǒng)下有著相對(duì)較低的BCI盲率[19]。

2 引起控制表現(xiàn)差異的原因

大多數(shù)研究致力于描述一個(gè)人控制BCI的程度，而控制能力的大小和個(gè)體特征之間的聯(lián)系卻很少被探究。最近的一項(xiàng)研究中探究了被試的個(gè)性特征、認(rèn)知水平與BCI控制表現(xiàn)的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，被試的空間能力大小影響MI-BCI控制表現(xiàn)[20]，類(lèi)似地，也有研究表明，被試的視覺(jué)運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)能力與BCI控制表現(xiàn)相關(guān)[21]。早前Randolph等提出了被試的年齡和平均每天花在手臂運(yùn)動(dòng)上的時(shí)間與運(yùn)動(dòng)想象產(chǎn)生的μ節(jié)律調(diào)節(jié)能力緊密相關(guān)[22]，之后他們進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，超過(guò)25歲、懂樂(lè)器的女性被試能更好地調(diào)節(jié)μ節(jié)律，在MI-BCI系統(tǒng)中會(huì)有更好的控制表現(xiàn)[23]。Volosyak等也提出了年齡是BCI發(fā)展中必須要考慮的因素，他們通過(guò)比較兩組不同的年齡群(19～27歲，66～70歲)被試在SSVEP-BCI系統(tǒng)中的控制表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)老年組的信息傳輸速率明顯地低于青年組[24-25]。 此外，Sprague等人還提出，被試的工作記憶、智力水平也會(huì)引起不同程度的被試間控制表現(xiàn)差異[26]。

隨著磁共振腦成像技術(shù)的發(fā)展，MI在近年得到了較多的關(guān)注。研究表明，即使對(duì)于相同的心理活動(dòng)或者相同的任務(wù)，不同被試的腦電所表征的神經(jīng)活動(dòng)水平也體現(xiàn)著很大差異。這是由于每個(gè)個(gè)體都有其獨(dú)特的大腦皮層褶皺模式，且功能區(qū)與皮層溝回上特異位置之間的關(guān)系也有不同。Kasahara等探究了BCI的控制表現(xiàn)與被試大腦灰質(zhì)體積的關(guān)系，他們發(fā)現(xiàn)控制表現(xiàn)越好的被試，其輔助運(yùn)動(dòng)區(qū)、輔助體感覺(jué)區(qū)和背前運(yùn)動(dòng)皮層的灰質(zhì)體積越大[27]。此外，Halder等通過(guò)分析運(yùn)動(dòng)想象表現(xiàn)好與差被試的大腦結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)深層白質(zhì)結(jié)構(gòu)(如胼胝體、扣帶和上額-枕束)的結(jié)構(gòu)完整性和髓鞘形成質(zhì)量，與被試的BCI控制表現(xiàn)呈正相關(guān)[28]；他們還進(jìn)一步基于fMRI技術(shù)比較了被試在運(yùn)動(dòng)想象和運(yùn)動(dòng)觀察時(shí)的大腦功能激活差異，發(fā)現(xiàn)MI-BCI控制表現(xiàn)好的被試在運(yùn)動(dòng)觀察任務(wù)中大腦輔助運(yùn)動(dòng)區(qū)和右額中回體現(xiàn)出更強(qiáng)的激活[29]，這表明不論腦解剖結(jié)構(gòu)上的缺陷還是腦功能性的障礙均會(huì)引起B(yǎng)CI控制表現(xiàn)差異。在另外一項(xiàng)研究中，張濤等基于功能和結(jié)構(gòu)磁共振成像技術(shù)研究了額頂注意網(wǎng)絡(luò)對(duì)MI-BCI控制表現(xiàn)的影響，從結(jié)構(gòu)磁共振成像數(shù)據(jù)得到的皮質(zhì)厚度(cortical thickness, CT)以及從功能磁共振成像數(shù)據(jù)中得到度中心度(degree centrality,DC)和特征向量中心度(eigenvector centrality，EC)，結(jié)果顯示右腹側(cè)內(nèi)葉溝的度中心度，左頂下小葉的特征向量中心度和皮層厚度，右背外側(cè)前額葉的皮質(zhì)厚度均與MI-BCI的控制表現(xiàn)顯著相關(guān)[30]。

在心理狀態(tài)方面，動(dòng)機(jī)對(duì)BCI控制表現(xiàn)的影響至關(guān)重要[31]，Kleih等提出被試誘發(fā)的P300幅值和參與BCI控制的積極性有關(guān)，他們發(fā)現(xiàn)被高度激勵(lì)的被試能夠更快地實(shí)現(xiàn)使用BCI進(jìn)行溝通[32]。除了動(dòng)機(jī)之外，疲勞、沮喪和注意力狀態(tài)等其他心理因素也會(huì)影響B(tài)CI控制表現(xiàn)[33]，比如 Hammer等發(fā)現(xiàn)，BCI控制表現(xiàn)越好的被試注意力集中的程度越高[21]。

近年來(lái)，有研究指出，大腦的靜息態(tài)活動(dòng)反應(yīng)其潛在的處理能力，即被試的任務(wù)表現(xiàn)與之前大腦的初始狀態(tài)有關(guān)。Maeder等發(fā)現(xiàn)在運(yùn)動(dòng)想象提示前1 s內(nèi)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)節(jié)律(sensorimotor rhythm, SMR)幅度較高的試次中被試往往會(huì)有相對(duì)好的分類(lèi)表現(xiàn)[34]。Grosse-Wentrup等探究了與運(yùn)動(dòng)想象相關(guān)腦區(qū)之間的連接模式，發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)想象在gamma頻段會(huì)減少前額區(qū)和感覺(jué)運(yùn)動(dòng)區(qū)的聯(lián)系[35]，繼而進(jìn)一步研究了gamma振蕩和SMR的關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)被試在運(yùn)動(dòng)想象過(guò)程中SMR的調(diào)制與額區(qū)和枕區(qū)gamma振蕩的能量正相關(guān)，但與中央頂區(qū)gamma振蕩能量負(fù)相關(guān)[36-37]。這一發(fā)現(xiàn)表明，被試不同腦區(qū)的gamma振蕩能量大小也會(huì)導(dǎo)致BCI控制表現(xiàn)的差異；Ahn等進(jìn)一步探究了gamma振蕩和BCI控制表現(xiàn)的關(guān)系，也得到了類(lèi)似的結(jié)論，即前額葉腦區(qū)的gamma振蕩活動(dòng)與BCI控制表現(xiàn)高度正相關(guān)[38]。

以上研究表明，被試者的個(gè)性特征、大腦結(jié)構(gòu)、心理和生理狀態(tài)等因素均會(huì)引起不同程度的控制表現(xiàn)差異。但值得注意的是，個(gè)體特征和大腦結(jié)構(gòu)在很長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)不會(huì)發(fā)生變化。因此，被試內(nèi)差異的研究大多集中在心理和生理狀態(tài)上，被試進(jìn)行在線測(cè)試時(shí)控制表現(xiàn)可能會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)，這是因?yàn)樾睦砗蜕頎顟B(tài)會(huì)隨著時(shí)間的變化而變化，這種變化甚至可能在幾秒內(nèi)就會(huì)出現(xiàn)。

3 腦機(jī)接口操控能力預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀

理論上，引起B(yǎng)CI控制表現(xiàn)差異的因素均可作為BCI操控能力的預(yù)測(cè)指標(biāo)，比如，Halder等發(fā)現(xiàn)深層白質(zhì)結(jié)構(gòu)與被試的BCI控制表現(xiàn)相關(guān)，因而他們提出大腦結(jié)構(gòu)特征可以預(yù)測(cè)BCI操控能力，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大腦白質(zhì)的微結(jié)構(gòu)特征對(duì)MI-BCI控制表現(xiàn)有著很強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，預(yù)測(cè)正確率高達(dá)93.75%[27]。近年來(lái)，對(duì)BCI操控能力的預(yù)測(cè)受到了越來(lái)越多研究人員的關(guān)注，并進(jìn)行了大量實(shí)踐研究，根據(jù)BCI系統(tǒng)的種類(lèi)大致可以分為以下3個(gè)方面。

3.1 MI-BCI操控能力預(yù)測(cè)

通過(guò)運(yùn)動(dòng)想象自主地控制SMR的調(diào)節(jié)，這種能力被認(rèn)為是操控MI-BCI的基礎(chǔ)，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)MI-BCI系統(tǒng)的控制，被試往往需要訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)如何正確地調(diào)節(jié)SMR。目前越來(lái)越多的研究指出，大腦的靜息狀態(tài)可以預(yù)測(cè)被試的任務(wù)表現(xiàn), Blankertz等利用C3、C4兩導(dǎo)信號(hào)的兩分鐘睜眼靜息數(shù)據(jù)的平均功率譜密度預(yù)測(cè)MI-BCI下被試的表現(xiàn)，基于80名被試的數(shù)據(jù)顯示BCI表現(xiàn)與提出的SMR預(yù)測(cè)器之間的相關(guān)系數(shù)為0.53[39]。在另外一項(xiàng)研究中，Ahn等基于52名被試中研究了表現(xiàn)好的被試與BCI盲之間神經(jīng)生理差異，發(fā)現(xiàn)了BCI盲在睜眼靜息態(tài)下的theta頻帶能量較高，而alpha頻帶能量較低，研究表明，這些靜息態(tài)指標(biāo)能夠預(yù)測(cè)被試的BCI操控能力且預(yù)測(cè)效果優(yōu)于Blankertz提出的SMR預(yù)測(cè)器[40]。除了考慮靜息態(tài)腦電功率譜的頻帶能量信息，Bamdadian等研究提出了一種來(lái)自任務(wù)開(kāi)始提示前腦電節(jié)律的新系數(shù)，該系數(shù)通過(guò)計(jì)算在不同腦區(qū)的具體節(jié)律的腦電功率得到，與之前的預(yù)測(cè)因子相比，這個(gè)系數(shù)除了頻譜信息之外，還能從大腦中獲取空間信息[41]。之后，張銳等系統(tǒng)驗(yàn)證了以靜息態(tài)腦電譜熵為指標(biāo)預(yù)測(cè)被試的MI-BCI控制表現(xiàn)的性能，并將之與以上研究中提出的SMR指標(biāo)[39]和ATR(alpha-theta ratio)指標(biāo)[40]做了系統(tǒng)對(duì)比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，靜息態(tài)譜熵指標(biāo)取得了最佳的預(yù)測(cè)表現(xiàn)[42]，這是由于譜熵代表了功率譜密度的復(fù)雜度，能夠捕獲被試靜息態(tài)腦電功率譜的整體信息。

除了以上提到的生理預(yù)測(cè)器外，Hammer等研究了心理參數(shù)諸如注意力、個(gè)性或動(dòng)機(jī)等是否能預(yù)測(cè)MI-BCI的控制表現(xiàn)[43]，隨后提出了2個(gè)有意義的心理預(yù)測(cè)指標(biāo)，分別是視覺(jué)-運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)能力和注意力集中能力[21]。Jeunet等也提出了基于心理測(cè)量問(wèn)卷評(píng)分的MI-BCI性能預(yù)測(cè)模型[44]。Darvishi等研究了簡(jiǎn)單反應(yīng)時(shí)間(simple reaction time, SRT)測(cè)試用于預(yù)測(cè)MI-BCI的性能，結(jié)果表明，SRT和MI-BCI性能之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，他們認(rèn)為反應(yīng)時(shí)間較短的人在接收到快速更新的感官反饋時(shí)，能夠更好地調(diào)整他們的運(yùn)動(dòng)想象表現(xiàn)。因此，SRT可以作為MI-BCI性能的一個(gè)簡(jiǎn)單可靠的預(yù)測(cè)器[45]。

此外，一些研究還探究了腦機(jī)接口操控能力在試次水平上的預(yù)測(cè)，試次水平上的預(yù)測(cè)可以減少被試內(nèi)部控制表現(xiàn)的差異。Grosse-Wentrup等研究了單輪實(shí)驗(yàn)內(nèi)每次 MI-BCI 控制任務(wù)間的表現(xiàn)差異(即在一輪實(shí)驗(yàn)內(nèi)被試的 MI-BCI 控制表現(xiàn)隨時(shí)間軸的變化情況)，發(fā)現(xiàn)起源于額-頂網(wǎng)絡(luò)的高頻段gamma振蕩可以預(yù)測(cè)下次MI-BCI控制表現(xiàn)的成敗[46]。Maeder等發(fā)現(xiàn)，在運(yùn)動(dòng)想象提示前1 s內(nèi)SMR幅度較高的試次中會(huì)有相對(duì)好的分類(lèi)表現(xiàn)[34]。另外，其他腦成像技術(shù)也可用于預(yù)測(cè)MI-BCI操控能力，F(xiàn)azli等研究了刺激之前的近紅外光譜活動(dòng)可以預(yù)測(cè)BCI控制表現(xiàn)的波動(dòng)，基于近紅外光譜的預(yù)測(cè)器可以生成新的、更穩(wěn)定的基于腦電的BCI分類(lèi)器，能顯著地提高分類(lèi)效果，同時(shí)最小化被試內(nèi)部控制表現(xiàn)波動(dòng)，從而提高BCI性能的總體穩(wěn)定性[47]。

3.2 P300-BCI操控能力預(yù)測(cè)

當(dāng)前研究試圖通過(guò)優(yōu)化視覺(jué)呈現(xiàn)范式[48]、特征提取方式[49]以及分類(lèi)算法[50]來(lái)提高P300-BCI系統(tǒng)的速度和準(zhǔn)確性，盡管在優(yōu)化P300-BCI系統(tǒng)性能方面取得了進(jìn)展，但無(wú)論健康被試還是病人的控制表現(xiàn)均存在很大的差異。

BCI的初衷主要是用于那些由于疾病或意外事故等因素造成部分或者全部運(yùn)動(dòng)能力、交流能力喪失的人群，修復(fù)或替代這些喪失的能力，從而提高他們的生活質(zhì)量。在一項(xiàng)對(duì)肌萎縮性脊髓側(cè)索硬化癥(Amyotrophic Lateral Sclerosis，ALS)患者使用BCI交流情況的研究中發(fā)現(xiàn)，最有效的方式是采用P300-BCI交流[51]。因此，很多對(duì)基于P300-BCI操控能力預(yù)測(cè)的研究圍繞病人展開(kāi)，Joseph等探究了20名ALS病人與其P300-BCI表現(xiàn)高度相關(guān)的腦電特征，發(fā)現(xiàn)了能成功地預(yù)測(cè)P300-BCI表現(xiàn)的特征，分別是幅值均方根、某些導(dǎo)聯(lián)的ERP負(fù)波以及theta頻帶能量等，這些預(yù)測(cè)指標(biāo)對(duì)確定P300適合的用戶(hù)及評(píng)估在線表現(xiàn)具有重要意義[52]。Halder等提出，在實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前記錄聽(tīng)覺(jué)oddball范式的腦電數(shù)據(jù)可以預(yù)測(cè)ALS病人操控BCI的能力，發(fā)現(xiàn)聽(tīng)覺(jué)任務(wù)誘發(fā)的N2和P2與表現(xiàn)有著很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，并指出N2幅值是比P300更強(qiáng)的預(yù)測(cè)器[53]，并且在40名健康被試人群中驗(yàn)證了利用聽(tīng)覺(jué)oldball的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)也是成功的[54]。

以上研究表明，腦電的頻域和時(shí)域特征均能夠預(yù)測(cè)P300-BCI控制表現(xiàn)，而其他生理因素也會(huì)影響P300-BCI的控制表現(xiàn)，比如心率變異性同樣也可以預(yù)測(cè)BCI操控能力[55]。此外，Sprague等還研究了工作記憶和P300-BCI表現(xiàn)的關(guān)系，結(jié)果表明，工作記憶和智力水平都是BCI表現(xiàn)的重要預(yù)測(cè)器,工作記憶等心理因素可能有助于解釋BCI表現(xiàn)的個(gè)體差異[26]。

3.3 SSVEP-BCI操控能力預(yù)測(cè)

在BCI走向大規(guī)模市場(chǎng)應(yīng)用之前，有必要探究BCI人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，這樣有助于為每個(gè)用戶(hù)確定最佳的BCI系統(tǒng)。研究探討了BCI的表現(xiàn)與個(gè)人偏好以及年齡、性別等因素之間的相關(guān)性，結(jié)果表明，大多數(shù)被試都能夠在復(fù)雜的環(huán)境中使用SSVEP-BCI系統(tǒng)，其中年輕女性被試表現(xiàn)最佳[56]。已有文獻(xiàn)研究靜息態(tài)腦電的某種度量和被試BCI的表現(xiàn)之間的關(guān)系，F(xiàn)ernandez-Vargas 等指出，被試間的靜息態(tài)基線測(cè)量(特定頻帶的功率譜密度)可以預(yù)測(cè)被試的BCI表現(xiàn)[57]。張楊松等首次從腦網(wǎng)絡(luò)的角度來(lái)探究靜息態(tài)腦電活動(dòng)與SSVEP之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)了靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)屬性與SSVEP幅度之間存在顯著性的相關(guān)關(guān)系，同時(shí)發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)屬性同樣也可用于SSVEP-BCI的被試表現(xiàn)的預(yù)測(cè)[58]。

綜上所述，以生理指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)BCI操控能力的研究較多，研究驗(yàn)證了靜息態(tài)腦電度量指標(biāo)預(yù)測(cè)BCI控制表現(xiàn)的可行性。這標(biāo)志著一個(gè)重大進(jìn)步，因?yàn)樗麑⒋竽X的休息狀態(tài)和大腦功能表現(xiàn)聯(lián)系起來(lái)，為今后BCI控制表現(xiàn)的研究提供了新的思路。除了靜息態(tài)腦電指標(biāo)，其他任務(wù)(比如聽(tīng)覺(jué)oldball、反應(yīng)時(shí)間測(cè)試)中的測(cè)量指標(biāo)也可以作為控制表現(xiàn)的預(yù)測(cè)器。而B(niǎo)CI操控能力的心理預(yù)測(cè)器的研究則較少，他們多采用調(diào)查問(wèn)卷的方式[44, 59-60]，主觀性較強(qiáng)且進(jìn)行BCI任務(wù)的同時(shí)難以實(shí)現(xiàn)對(duì)心理狀態(tài)的監(jiān)測(cè)。

4 展望

總之，實(shí)現(xiàn)腦機(jī)接口操控能力的預(yù)測(cè)，對(duì)于更好地理解BCI盲現(xiàn)象以及解決BCI控制表現(xiàn)差異具有重大意義，但目前為止BCI操控能力預(yù)測(cè)器還未在BCI實(shí)驗(yàn)中廣泛使用[61]。為了使BCI更好地走向大規(guī)模市場(chǎng)應(yīng)用，BCI操控能力的預(yù)測(cè)仍需進(jìn)一步探究，在目前研究的基礎(chǔ)上，主要從以下幾個(gè)方面對(duì)BCI操控能力預(yù)測(cè)的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行展望。第一，研究是否可以在不同的BCI系統(tǒng)中得到一致的操控能力預(yù)測(cè)指標(biāo)；第二，對(duì)BCI操控能力預(yù)測(cè)的研究往往基于特定被試人群，考慮到未來(lái)BCI受益人群主要為病人，當(dāng)前在健康被試中得到的預(yù)測(cè)指標(biāo)是否能夠預(yù)測(cè)病人的BCI操控能力；第三，目前基于試次水平預(yù)測(cè)的研究較少，未來(lái)應(yīng)同時(shí)探究被試水平和試次水平的預(yù)測(cè)指標(biāo)，并分析比較他們的區(qū)別與聯(lián)系；第四，據(jù)悉，沒(méi)有研究綜合來(lái)自解剖、心理、神經(jīng)生理發(fā)現(xiàn)的各種參數(shù)，由于不同類(lèi)型的變量可以提供相應(yīng)的信息，他們的綜合有望產(chǎn)生更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)器。