Schneller Überblick in einem Bild |. Veröffentlichung von zehn wichtigen Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologien

China Securities Network Nachrichten von Shanghai Securities News Laut Nachrichten der Brain-Computer Interface Industry Alliance vom 14. Juli, um den 50. Jahrestag des wissenschaftlichen Konzepts der Gehirn-Computer-Schnittstelle zu feiern und die wissenschaftliche und technologische Zukunft weiter zu stärken- Mit Blick auf Forschung und Urteilsvermögen im Bereich der Gehirn-Computer-Schnittstelle werden wir originelle wissenschaftliche Forschung leiten und Wissenschaft und Technologie selbstständig und eigenständig fördern. Die Brain-Computer Interface Industry Alliance organisiert und mobilisiert Mitgliedseinheiten, Allianz-Arbeitsgruppen und Experten der Allianz sowie Fachleute aus Industrie, Wissenschaft, Forschung, Medizin und Technologie für Gehirn-Computer-Schnittstellen, um die zehn wichtigsten Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologien zusammenzustellen, die weltweit von allgemeinem Interesse sind. Auf der ersten Tianjin Brain-Computer Interface Conference und der ersten Plenarsitzung der Brain-Computer Interface Industry Alliance wurden zehn Schlüsseltechnologien vorgestellt. Diese Technologien sind wichtige Durchbrüche auf dem Gebiet der Brain-Computer Interface.

Gehirn-Computer-Schnittstellensystem, schnelle Kalibrierung, EEG-Probenverstärkungstechnologie

Eingeschränkt durch die starke Variabilität der EEG-Signale zwischen Individuen und im Zeitverlauf erfordern Gehirn-Computer-Schnittstellensysteme in der Regel langwierige und umständliche Kalibrierungsprozesse, um ausreichend Trainingsproben zu erhalten, was die praktische Anwendung von Gehirn-Computer-Schnittstellen behindert. Die EEG-Probenverstärkungstechnologie zur schnellen Kalibrierung von Gehirn-Computer-Schnittstellensystemen kann den Kalibrierungsaufwand von Gehirn-Computer-Schnittstellensystemen effektiv reduzieren, „Plug-and-Play“-Hochleistungs-Gehirn-Computer-Interaktion fördern und den Industrialisierungsprozess von Gehirn-Computer-Schnittstellen beschleunigen .

Schlüsseltechnologie für die Gehirn-Computer-Kodierung und -Dekodierung umfangreicher Befehlssätze basierend auf gemischten EEG-Merkmalen

Als einer der Kernindikatoren der Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) bestimmt die Anzahl der Anweisungen die Kontrolldimension von BCI und ist einer der Schlüsselfaktoren, die die BCI-Leistung beeinflussen. Die Anzahl herkömmlicher nicht-invasiver BCI-Anweisungen ist gering und die Anwendungsszenarien stark begrenzt. Durch die Entwicklung einer neuen Zeit-Frequenz-Raum-Division-Multiple-Access-Kodierungsstrategie und die effiziente Dekodierung gemischter EEG-Merkmale können Schlüsseltechnologien für die Hochgeschwindigkeits-Gehirn-Computer-Kodierung und -Dekodierung mit über 200 Anweisungen erreicht werden, was für die Verbesserung des BCI-Systems von großer Bedeutung ist Leistung und Erweiterung der BCI-Anwendungsszenarien.

Schlüsseltechnologie der leistungsstarken Gehirn-Computer-Kodierung und -Dekodierung basierend auf visuell evozierten Potenzialen

Visuell evozierte potenzielle Gehirn-Computer-Schnittstellen bieten die Vorteile von Nichtinvasivität, schneller Kommunikationsgeschwindigkeit und hoher Stabilität und haben sich zu einem der gängigsten Anwendungsparadigmen für Gehirn-Computer-Schnittstellen entwickelt. Einerseits wird eine theoretische Hochgeschwindigkeitsmethode für die Codierung und Decodierung von Gehirn und Computer entwickelt, die auf dem Prinzip der Kommunikationsmodulation und -demodulation basiert. Andererseits wird ein räumliches Abbildungsmodell zwischen Netzhaut und visuellem Kortex verwendet, um ein komfortables Gehirn zu konstruieren. Eine theoretische Methode zur Computerkodierung und -dekodierung, die auf peripheren Gesichtsfeldpotenzialen basiert und die Interaktion fördert. Der praktische Fortschritt der visuellen Gehirn-Computer-Schnittstelle ist von großer Bedeutung.

Robuste EEG-Dekodierungstechnologie zur Schätzung menschlicher Bewegungsparameter

Die neuronale Dekodierungstechnologie wandelt menschliche Bewegungsparameter in Signale um. Sie ist eine Schlüsseltechnologie für die Gehirn-Computer-Schnittstelle im Sport und hat einen wichtigen Anwendungswert für die Rehabilitation und die Verbesserung der menschlichen Leistungsfähigkeit. In realen Anwendungsszenarien wirken sich Wahrnehmung, Kognition und motorische Ablenkung jedoch auf die neuronale Dekodierungsleistung von Bewegungsparametern aus. Daher ist es wichtig, eine Technologie zur motorischen neuronalen Dekodierung zu entwickeln, die gegenüber verschiedenen Faktoren robust ist und eine stabile Dekodierungsleistung für Bewegungsparameter erzielt Technologie der Schnittstelle. Im Einzelnen umfasst es: die Entdeckung robuster neuronaler Darstellungen von Bewegungsparametern und robuster neuronaler Dekodierungsmodelle.

Technologie zur Dekodierung der Gehirn-Computer-Schnittstelle basierend auf tiefen Gehirnsignalen

Das tiefe Gehirn ist eine wichtige Quelle grundlegender Lebensfunktionen und es ist sehr wichtig, die tiefen Bereiche des Gehirns zu untersuchen. Tiefe Hirnregionen sind an vielen wichtigen Funktionen wie Bewegung, Emotionen, Kognition und mehr beteiligt. Durch die Entschlüsselung tiefer Gehirnsignale und das Verständnis der Funktionsweise relevanter Kerne wird erwartet, dass wir unser Verständnis des grundlegenden menschlichen Verhaltens verbessern und neue Behandlungsmethoden für neurologische und psychiatrische Erkrankungen vorschlagen.

Mikro- und miniaturisierte Technologie zur Erfassung von Gehirnsignalen

Hirnnervenaktivitätssignale werden von Sensoren in Form von analogen Signalen extrahiert. Die Erfassungstechnologie verwendet spezielle elektronische Schaltkreise, um eine große Anzahl schwacher analoger Signale in Daten in Form von digitalen Signalen umzuwandeln, die über große Entfernungen übertragen und gespeichert werden können. Die Miniaturisierung dieser speziellen elektronischen Schaltung wird den Komfort von Gehirn-Computer-Schnittstellen erheblich verbessern.

Online- oder Echtzeit-Verarbeitungstechnologie von Gehirnsignalen

Die Gehirn-Computer-Schnittstelle ist eine Technologie, die es dem Gehirn und dem Computer ermöglicht, direkt miteinander zu interagieren. Um die vom Gehirn gesammelten Informationen schnell verarbeiten und interpretieren zu können, muss der Computer über Geräte zur Mensch-Computer-Interaktion Feedback-Informationen an das Gehirn zurücksenden.

Präzise Steuerungstechnologie der Gehirnnervenaktivität

Die Methode, mit der der Computer Rückmeldungsinformationen direkt an das Gehirn überträgt, basiert auf einer präzisen Technologie zur Regulierung der Gehirnnerven. Das heißt, eine direkte Stimulation der Gehirnnerven (hauptsächlich elektrische Stimulation) kann das Gehirn dazu veranlassen, die einzugebenden Informationen korrekt zu rekonstruieren durch den Computer.

Sichere drahtlose Stromversorgung und Gehirnsignalübertragungstechnologie

Für tragbare Gehirn-Computer-Schnittstellensysteme für den universellen Einsatz ist ein drahtloser Übertragungsmodus für die Energieversorgung und die Gehirn-Computer-Informationskommunikation erforderlich. Die biologische Sicherheit der Energieübertragung und -speicherung sowie die Informationssicherheit von Gehirndaten basieren auf der Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologie . Probleme, die bei der Popularisierung ernsthaft angegangen werden müssen.

Multimodale Technologie zur Erfassung neuronaler Signale

Die grundlegendste Voraussetzung der Gehirn-Computer-Schnittstelle besteht darin, Signale der Gehirnnervenaktivität zu erhalten, d. h. die elektrischen, optischen, magnetischen und anderen physikalischen Manifestationen der Gehirnnervenaktivität durch Sensortechnologie zu extrahieren.

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