Name: 基于EEG的脑机接口使用虚拟光标移动与BCI2000 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2009-07-29T16:58:00.000+00:00
Duration: 12 min 7 s
Description: 学习使用脑电图（EEG）和BCI2000系统建立脑机接口，通过想象运动控制虚拟光标移动。本方法涵盖电极帽佩戴、系统校准和信号分析，适用于神经科学研究和辅助技术开发。

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

美国国立卫生研究院国家生物医学成像与生物工程研究所 RO1：1R01EB009103-01 临床神经工程培训项目（1 T90 DK070079-01） 华莱士·H·科特尔基金会 美国国立卫生研究院临床与转化科学奖（机构级） 美国国立卫生研究院/国家研究资源中心 1KL2RR025012-01 威斯康星校友研究基金会

实验步骤
<ol>
<li>连接脑电电极<ol>
<li>将使用脑电帽将电极固定在头皮上；这简化了确保电极按照国际10-20系统准确定位的过程。</li>
<li>为放置脑电帽，首先使用记号笔或其他类似方法在受试者头皮上标记出头顶点。为此，先找到受试者的鼻根点（nasion）和枕外隆凸点（inion）。使用卷尺测量这两个位置之间的距离。两点之间的中点，即距离的50%，即为头顶点。在该位置做标记以供后续参考。其他10-20系统定位点也可用类似方法确定。</li>
<li>在脑电帽上找到Cz电极，并将其对准头顶点。固定Cz后，将脑电帽套入头部。确保Fz、Cz和Pz电极位于头皮中线上，O1-O2电极与Oz水平对齐，Fp1-Fp2与Fpz水平对齐。</li>
<li>现在连接参考电极，通常将其夹在耳垂上。</li>
<li>接下来，向电极内注入导电凝胶，使电极与头皮形成低阻抗接触。为此，使用带有钝头针头的小型注射器吸取凝胶。在注入凝胶的同时，观察计算机屏幕上的脑电信号波形，有助于判断连接是否良好。</li>
<li>将针头插入电极，轻轻用针头摩擦头皮以去除死皮。向电极内注入少量凝胶，注意不要过量填充。首先从耳垂参考电极开始，然后依次对所有电极（包括接地电极）重复此操作。</li>
<li>检查所有通道的阻抗，应全部低于5 kΩ。具体检测方法取决于所使用的放大器系统，但应可通过硬件或BCI2000软件进行阻抗检测。</li>
<li>若某电极阻抗超过5 kΩ，需再次插入针头并进一步摩擦头皮。通常无需额外注入凝胶，除非阻抗未见下降。</li>
</ol></li>
<li>获取脑电校准特征<ol>
<li>在每次实验开始时，尤其是首次测试受试者时，确定可用于控制脑机接口（BCI）的脑电特征非常有用。这是因为尽管Mu节律和Beta节律的基本特性在所有人中相似，但这些特征因人而异，因此在进行其他实验前必须进行校准。</li>
<li>在校准阶段，受试者根据显示器上的视觉提示，想象执行涉及手或脚的不同运动。为开始实验，计算机系统应配置为双显示器模式，研究人员的显示器显示控制软件，第二台显示器显示实验输出内容。</li>
<li>通过BCI2000Launcher启动BCI2000，选择相应的放大器源模块、ARSignalProcessing模块和StimulusPresentation模块。本例中使用gUSBampSource模块，用于控制g.USBamp放大器。</li>
<li>添加受试者、放大器以及运动筛查任务的参数文件。这些文件应提前配置好，以便直接加载并立即开始实验。</li>
<li>将参数文件添加到BCI2000Launcher的文件列表后，点击“Launch”按钮。若一切正常，BCI2000将启动，脑电数据波形将出现，受试者显示器在实验开始前保持空白。</li>
<li>实验过程中，屏幕将显示空白或指令，如“右手”、“左手”、“双手”或“双脚”。指令在屏幕上持续3秒；在此期间，受试者应持续想象相应运动。手部运动应为开合动作（例如像握网球），脚部运动应为前后移动（例如像双脚踩油门）。当屏幕空白时，身体应完全放松。</li>
<li>每轮实验中，每个身体部位重复20次。理想情况下应收集100个数据点，即共进行5轮实验。若进行多次实验，所需轮次可减少，因为受试者执行想象任务的能力会提高。</li>
</ol></li>
<li>分析脑电特征<ol>
<li>为确定受试者能够自主调节以控制脑机接口的脑电特征，需使用BCI2000自带的离线分析工具对校准数据进行离线分析。该工具将采集的数据转换为频域特征，显示在不同运动期间发生变化且与任务高度相关的频率和位置。这些特征随后可用于脑机接口实验。</li>
<li>为确定应使用的特征，启动BCI2000离线分析工具。BCI2000提供了详细的分析工具使用教程，可参考以获取更多信息。</li>
<li>通过分析工具生成的图表中寻找较大的r平方值，以确定与每种运动高度相关的脑电特征。选择r平方值最大（例如大于0.2）的通道和频率区间作为特定方向的控制信号组成部分。例如，与“右手”条件相关的特征应设置为使光标向屏幕右侧移动。</li>
<li>还需注意，Mu/Beta节律在伴随运动时其振幅会降低。因此，为使光标向正x方向（右侧）移动，该特征应赋予负权重。</li>
<li>所选通道和频率应与已知的皮层感觉运动节律特性一致。即，想象右手运动时的显著变化应出现在对侧（左侧）运动皮层，靠近C3和CP3电极，中心频率约为8–12 Hz和/或18–28 Hz。类似地，左手运动应在右侧运动皮层的C4和CP4电极处产生变化，脚部运动应在Cz和CPz电极处出现变化。若这些位置或数值不符，则可能测量到了其他噪声或随机效应，不应将其配置为控制特征。</li>
<li>对于每种条件，应选择r平方值最大的四个通道-频率组合（按通道编号和频段编号）。频率以2 Hz为一个区间，因此10–12 Hz的高r平方特征将出现在第6个频段。根据这些数值，可配置光标控制任务。</li>
</ol></li>
<li>在线反馈实验配置<ol>
<li>在BCI2000 Launcher中配置光标移动实验。</li>
<li>实验开始前，需配置多个参数。首先，空间滤波器应设置为公共平均参考（common-average reference）。为此，在BCI2000操作界面中点击“Config”以打开设置列表，然后点击“Filtering”标签页。</li>
<li>进入SpatialFiltering设置，将SpatialFilterType下拉菜单更改为“Common-Average Reference (CAR)”。</li>
<li>在SpatialFilter CAR Output下，列出校准阶段选定的通道名称或编号。例如，输入“C3 CP3 C4 CP4 Cz CPz”（不含引号），BCI2000将自动识别所用通道（前提是通道标签已在“Source”标签页的“Channel Names”字段中列出）。</li>
<li>接下来，需配置分类矩阵以使用选定的特征。在Filtering标签页下，进入Classifier参数并点击“Edit Matrix”。</li>
<li>矩阵列数应设为4，行数应等于所选特征的总数。每一行对应一个单独的特征。</li>
<li>第一列应包含所有使用的通道名称，例如C3、C4等。第二列包含选定的控制频段。可输入频段编号或具体频率；若Source标签页中BinWidth参数为“2 Hz”，则输入“6”或“11Hz”将选择同一频段。第三列为输出通道；“1”对应水平移动，“2”对应垂直移动。在水平光标控制任务中，C3、CP3、C4、CP4应设为1；在垂直控制任务中，C3、CP3、C4、CP4、Cz和CPz应设为2。第四列为特征权重，应与预期移动方向相反。例如，为使光标向右移动，C3和CP3应赋予权重-1；为使光标向左移动，C4和CP4应赋予权重1。为使光标向下移动，Cz和CPz应赋予权重1；为使光标向上移动，C3和C4应赋予权重-1。</li>
</ol></li>
<li>光标移动任务<ol>
<li>系统已按正确设置配置完毕，现在可以开始实验任务。</li>
<li>系统配置为在每次试验中显示四个目标之一。受试者的目标是通过想象与所需移动方向对应的运动（例如想象右手运动以向右移动，想象脚部运动以向下移动等），将光标移至正确目标。</li>
<li>在前几轮试验中，光标移动受限于目标所在的轴线。即，若目标位于屏幕顶部或底部，则光标只能上下移动；若目标位于左侧或右侧，则光标只能左右移动。</li>
<li>试验开始时，屏幕上显示字母“T”持续2秒。随后，其中一个目标出现1秒。</li>
<li>1秒后，光标出现在屏幕中央。受试者通过相应的想象运动将光标移向目标。若命中目标，目标将变色；否则，受试者有5秒时间命中目标，超时则视为未命中。</li>
<li>每次试验后有2秒的试验间间隔，期间受试者可放松、眨眼、吞咽或调整姿势。试验过程中应尽量减少身体移动，以降低运动伪迹或肌电伪迹。建议在光线较暗的环境中坐在舒适的椅子上进行实验。</li>
<li>完成20次试验后，BCI2000将进入暂停状态。此时，若受试者无法移动光标，可能需要重新调整部分设置。</li>
<li>若经过4轮实验后受试者仍无法自主控制光标移动，可能需要使用BCI2000离线分析工具重新分析采集的数据。根据新的特征图谱选择新的通道和频率。受试者可能需要进行多轮或多次实验才能熟练掌握该任务。</li>
</ol></li>
</ol>
第6部分：代表性结果：
<ol>
<li>图1和图2展示了校准过程的决定系数（r-squared）值及头皮地形图，用于指示应选择哪些通道和频率区间以实现光标控制。</li>
<li>经过训练的受试者应能在1至2秒内快速将光标移动到显示的目标位置。</li>
</ol>
<img src="/files/ftp_upload/1319/1319fig1.jpg" alt="脑活动图谱、脑电图谱分析、频率-幅度图、神经信号处理" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图 1">
图1 A) 和 B) 右手实际运动与想象运动期间10-12 Hz频段的谱图变化地形图。C) 静息状态（虚线）和运动状态（实线）期间C3导联的功率谱。D) 运动期间相对于静息状态的功率决定系数（r-squared）。
<img src="/files/ftp_upload/1319/1319fig2.jpg" alt="频谱分析热图，频率与通道关系图，显示颜色编码的信号强度，图表。" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图 2">
图2 想象右手运动时所有通道的决定系数（r-squared）。x轴为0至70 Hz范围内以2 Hz为间隔的频率。y轴为通道编号。通道9、10、17、18和19的决定系数最高，这些通道覆盖了对侧手部运动皮层区域。

<ol><li>Fabiani, G. E., McFarland, D. J., Wolpaw, J. R., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Conversion+of+eeg+activity+into+cursor+movement+by+a+brain-computer+interface+%28bci%29%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+transactions+on+neural+systems+and+rehabilitation+engineering%22%5BJournal%5D)">Conversion of eeg activity into cursor movement by a brain-computer interface (bci).</a> IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering. 12 (3), 331-338 (2004).</li>
<li>Wolpaw, J. R., McFarland, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Control+of+a+two-dimensional+movement+signal+by+a+noninvasive+brain-computer+interface+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+USA%22%5BJournal%5D)">Control of a two-dimensional movement signal by a noninvasive brain-computer interface in humans.</a> Proc Natl Acad Sci USA. 101 (51), 17849-17854 (2004).</li>
<li>Schalk, G., McFarland, D. J., Hinterberger, T., Birbaumer, N., Wolpaw, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bci2000%3A+a+general-purpose+brain-computer+interface+%28BCI%29+system%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+transactions+on+bio-medical+engineering%22%5BJournal%5D)">Bci2000: a general-purpose brain-computer interface (BCI) system.</a> IEEE transactions on bio-medical engineering. 51 (6), 1034-1043 (2004).</li>
</ol>

<ol>
<li>电极阻抗必须足够低，但不能使用过多凝胶来降低阻抗。单个不良通道可能通过公共平均参考影响所有其他通道。若经过多次尝试仍无法降低阻抗，建议使用快速插入式电极，将其通过注射凝胶时所用针孔插入不良电极中，并用胶带固定。</li>
<li>在首次实验中，受试者可能难以想象所需的动作。此时，可先让其执行实际动作，并对实际动作数据进行离线分析。使用实际动作数据按先前方法配置光标移动实验，让受试者通过实际动作尝试控制光标移动。经过数次运行后，逐步减少实际动作，直至完全停止。经过多次训练后，大多数使用者将不再依赖运动想象，而是直接“意念”控制光标移动。</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>BCI2000-兼容的放大器系统</td><td>g.USBamp</td><td></td><td>&lt;a href=&quot;http://www.gtect.at&quot;&gt;http://www.gtect.at&lt;/a&gt;</td></tr><tr><td>BCI2000-兼容的放大器系统</td><td>Tucker-Davis Technologies</td><td>Rx5 或 Rx7</td><td>&lt;a href=&quot;http://www.tdt.com&quot;&gt;http://www.tdt.com&lt;/a&gt;</td></tr><tr><td>脑电图帽</td><td>Electro-cap International</td><td></td><td>&lt;a href=&quot;http://www.electro-cap.com&quot;&gt;http://www.electro-cap.com&lt;/a&gt;&lt;br/&gt;帽上至少应包含位于手部和足部区域（C3、C4 和 Cz）的电极。还可使用额外通道用于控制（CP3、CP4、CPz）以及空间滤波，以提高信号质量。</td></tr><tr><td>导电凝胶</td><td>Electro-cap International</td><td></td><td>&lt;a href=&quot;http://www.electro-cap.com&quot;&gt;http://www.electro-cap.com&lt;/a&gt;</td></tr><tr><td>PC</td><td></td><td></td><td>运行 Windows XP 或 Vista 系统（至少 Pentium 4，2 GHz，1 GB RAM）</td></tr><tr><td>两个显示器</td><td></td><td></td><td>每个至少19英寸（一个供受试者使用，一个供研究人员使用）</td></tr></tbody></table>

使用基于脑电图的脑-机接口通过bci2000实现虚拟光标控制

Using an EEG-Based Brain-Computer Interface for Virtual Cursor Movement with BCI2000

脑机接口（BCI）通过将神经信号（例如脑电图，EEG）转化为可用于控制计算机或其他设备的信号来实现功能。该系统测量选定频率范围内的EEG信号幅度，并将其转化为设备指令，在本例中即为计算机光标的水平与垂直速度。首先，使用电极帽将EEG电极放置于用户头皮表面，以记录脑部活动。随后，通过校准程序确定用户能够自主调节的EEG电极及其特征，从而实现对BCI的控制。在人类中，当执行或想象肢体运动时，μ频段（8–12 Hz）和β频段（18–28 Hz）的脑电功率会下降。这些变化可被实时检测，并用于控制BCI（[1]，[2]）。因此，在筛选测试阶段，要求用户想象双手和双脚执行多种不同的运动，以识别随想象运动而变化的独特EEG特征。校准结果将显示最优的电极通道，这些通道被配置为：μ和β频段的幅度变化分别控制光标的水平或垂直移动。在本实验中，采用通用型BCI系统BCI2000来控制信号采集、信号处理以及向用户提供的反馈[3]。

在本视频中，我们演示了进行脑机接口实验所需的步骤，包括设置脑电图帽、校准系统，以及训练用户通过想象运动来实现二维光标移动。

使用基于脑电图的脑-机接口通过BCI2000实现虚拟光标控制

脑-机接口（BCI）通过将神经信号（例如脑电图（EEG））转化为可用于...的信号来实现功能

脑机接口（BCI）通过将神经信号（例如脑电图，即 EEG）转化为可用于控制计算机或其他设备的信号来实现功能。该过程首先将 EEG 电极帽连接到受试者的头皮上，以记录大脑活动。随后，要求受试者想象用手和脚进行多个自主运动，此时执行校准程序，分析由此产生的脑电图特征。R 平方值和头皮层析图可用于确定使用哪些电极和频率区间来控制计算机屏幕上的光标。随后，受试者只需通过想象即可快速将光标移动到目标区域。大家好，我是 Adam Wilson，我在威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系 Justin Williams 实验室工作。今天我将分享一种用于控制脑机接口应用的脑电活动记录方法，即脑电图（electroencephalogram，EEG）。让我们开始吧。该实验的第一步是通过EEG帽将EEG电极连接至受试者的头皮，使电极按照国际10-20系统进行定位。为了正确地将帽状电极放置在受试者的头皮上，使用记号笔标记鼻根，即额骨与鼻骨交界处，以及枕外隆凸，即枕骨最突出的部位。找到鼻根与枕外隆凸之间的中点并做标记。该位置称为头顶点。在帽上找到CZ电极，并将其置于头顶点，保持CZ位置固定。将帽套入头部，确保FCz和PZ电极位于头皮中线上，O1至O2电极与Oz水平且呈水平线，FP1至FP2电极与FPz处于同一水平线。现在连接参考电极，该电极通常夹在耳垂上。电极正确放置后，必须确保电极与头皮之间形成良好的电接触。为此，首先使用带有钝头针头的小型注射器吸取导电凝胶。然后将针头插入电极，并用针头轻轻摩擦头皮以去除死皮。先从耳部参考电极开始，随后依次对所有电极（包括接地电极）进行相同操作，并向每个电极内注入少量导电凝胶。注意不要过度填充。检查所有通道的阻抗，所有通道的阻抗均应低于五千欧姆。具体操作方法取决于所使用的放大器系统。若在 BCI 2000 中使用 GUSB 放大器进行此操作，需将采集模式参数更改为阻抗，然后按下“设置配置”以查询所有通道的阻抗值。如果电极的阻抗超过五千欧姆，则需再次插入针头并进一步磨削头皮，以增强连接，然后重新检查阻抗。现在，脑电帽已准备就绪，可以进行记录。首先，将计算机系统设置为双显示器模式。通过 BCI 2000 启动器启动 BCI 2000，选择相应的放大器源模块、虚拟信号处理模块和刺激呈现模块。加载为受试者准备的参数文件，包括放大器参数文件以及用于运动筛查任务的参数文件。这些参数文件应提前配置完毕。在实验过程中，屏幕将交替显示空白或指令，每次显示三秒，指令内容如“右手”、“左手”、“双手”或“双足”。在每次持续三秒的运动过程中，受试者应持续想象指定的运动动作。手部运动应为像握压网球一样反复张开和闭合双手，脚部运动应为像用双脚来回踩踏油门踏板一样前后移动双脚。当屏幕空白时，受试者在运行过程中应使全身完全放松。每个身体部位重复20次，共进行五轮，总计获得一百个数

using-an-eeg-based-brain-computer-interface-for-virtual-cursor

Research

科研

JoVE Journal

Biology

生物学

基于EEG的脑机接口使用虚拟光标移动与BCI2000

我们介绍一种从接受有创癫痫监测的患者中采集皮层脑电图信号以用于研究目的的方法。我们展示了如何使用BCI2000软件平台进行数据采集、信号处理和刺激呈现。具体而言，我们演示了SIGFRIED——一种基于BCI2000的实时功能性脑图谱绘制工具。...

记录人类颅内脑电图（ECoG）信号用于神经科学研究与实时功能性皮层定位

开发用于恢复和康复双足行走的有效脑机接口（BMI）系统，需要准确解码用户的意图。本文介绍了一种新颖的实验方案和数据采集技术，可在多种行走任务和条件下，同步无创地获取神经活动、肌肉活动以及全身运动学数据。...

同步头皮脑电图（EEG）、肌电图（EMG）与全身分段惯性记录用于多模态神经解码

本文介绍了一种新型低成本人机交互界面，用于交互式中风后平衡康复系统。该系统集成了现成的低成本传感器，以实现自主驱动的电刺激治疗模式。该概念验证软件界面已在健康志愿者中进行了演示。...

一种集成低成本传感器与神经肌肉电刺激系统的用于卒中后平衡康复的人机界面

本方法的总体目标是通过整合多种软件程序，建立一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的实验流程，以实现对人形机器人脑-机交互的研究，该技术在辅助病患和老年人以及执行不卫生或危险任务方面具有广阔的应用前景。...

基于稳态视觉诱发电位的人形机器人脑-机交互实验流程

通过本实验，人们或许能够检测到意识障碍患者的意识状态。此外，该方法还可建立一种简单的交流通道，使患者能够对问题给出简单的“是”或“否”回答。...

意识障碍患者的评估与沟通

我们介绍了构建闭环式共适应界面的实验方案与分析方法，该界面可实时流式传输、参数化、分析并调节人体及心脏信号。该系统将来自个体周围神经系统和中枢神经系统的信号与外部感觉输入相连接，以帮助追踪生物物理变化。...

使用闭环接口实时代理控制重新参数化的外周信号

本文讨论了如何利用消费级设备和稳态视觉诱发电位构建脑机接口。为此，将采用干电极的单通道脑电图仪与用于刺激呈现和输出数据可视化的增强现实眼镜相结合。最终系统具有非侵入性、可穿戴性和便携性。...

用于工业与医疗的单通道非侵入式可穿戴脑-机接口

本研究旨在为脑卒中后上肢运动功能障碍患者使用运动想象脑机接口（MI-BCI）的标准化临床操作提供重要参考。...

卒中后上肢运动功能障碍康复中的运动想象脑机接口

在虚拟现实环境中，运动想象在脑机接口系统中具有广泛的应用。本文阐述了使用个性化的数字化身，这些化身在虚拟现实环境中模拟参与者所想象执行的动作，以增强沉浸感和身体所有权感知。...

基于虚拟现实脑机接口环境中具身化数字孪生的运动想象表现

本研究介绍了一种针对脑卒中患者的脑机接口（BCI）系统，该系统结合脑电图和眼电图信号来控制上肢机器人手，以增强患者的日常活动能力。评估采用脑卒中柏林双手测试（BeBiTS）进行。...

脑机接口控制的上肢机器人系统用于增强中风患者的日常活动能力

本研究提出了一种标准化且可重复的方案，用于实施空间-时间-频率脑电图分析工具（STFEEG），以实现运动想象脑电信号的解码。该方案包含可配置的空间-时间-频率分割、基于共空间模式（CSP）的特征提取、多种分类算法以及可视化功能。...

STFEEG-工具：一种用于运动想象脑机接口的时空频脑电分析工具

学习使用脑电图（EEG）和BCI2000系统建立脑机接口，通过想象运动控制虚拟光标移动。本方法涵盖电极帽佩戴、系统校准和信号分析，适用于神经科学研究和辅助技术开发。

使用基于脑电图的脑-机接口通过BCI2000实现虚拟光标控制

探索更多视频