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| 內容簡介： |
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人类个体具有丰富多样的心理想象活动，不仅有运动想象，还有言语想象、视觉想象、听觉想象和触觉想象等。想象力比知识更重要，是创造力的重要源泉之一。心理想象有望成为脑机交互（BCI）范式创新设计可选的心理活动。基于想象的脑机交互是一类重要的BCI，通过心理想象诱发的脑信号可以实现大脑与外设直接的通信和控制。本书强调理论与实践相结合，认为成功的BCI系统研发不是一个单纯的工程实现方法或算法问题，更重要的是理论与原理。本书注重基础，包含了BCI的一些共性基础内容，包括BCI相关术语、BCI范式与神经编码、BCI金标准（在线BCI系统转化为实际应用的综合评价方法?D?D用户可用性、满意度和使用情况）。在此基础上，本书聚焦基于想象的BCI基本概念、理论、原理和方法，以及运动想象BCI实践和应用。本书不仅可供从事BCI研发的人员参考，也可供受认知与神经科学启发的人工智能（包括类脑计算、脑机智能融合等方向）的研发人员参考，还可作为高年级本科生、硕士和博士研究生的教材。
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| 關於作者： |
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伏云发，2012年博士毕业于中国科学院研究生院、中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，获工学博士学位。现为昆明理工大学脑认知与脑机智能融合创新团队负责人，担任中国康复医学会脑机接口与康复专业委员会第一届委员会常务委员、中国人工智能学会脑机融合与生物机器智能专业委员会第三届委员、中国认知科学学会计算神经工程专委会委员、脑机接口产业联盟专家委员会资深专家、脑机接口产业联盟科普与科技伦理工作组副主席，从事脑机接口研究17余年，主要研究兴趣为脑机接口与神经反馈及其应用。杨帮华，2006年获上海交通大学工学博士学位，现为上海大学机电工程与自动化学院、医学院双聘教授，博士生导师，脑机工程研究中心负责人。获上海市浦江人才、上海市五一劳动奖、上海市三八红旗手，担任中国康复医学会脑机接口与康复专委会副主任委员、全国信息技术标准化技术脑机接口分技术委员会委员、中国脑机接口产业联盟资深专家，深耕脑机接口领域20余年，主要研究领域包括运动想象脑机接口编解码技术及其结合VR应用，相关研究成果多次被中央电视台报道。陈树耿，2021年获复旦大学医学博士学位，澳大利亚昆士兰大学访问学者，现为华山医院康复医学科主管物理治疗师，担任中国康复医学会脑机接口与康复专业委员会委员、中国研究型医院学会神经再生与修复专业委员会脑机接口学组委员，从事脑机接口及其临床应用和脑机制研究10余年，主持国家级和省部级脑机接口相关项目3项，获得中国产学研合作创新与促进奖、上海康复医学科技奖一等奖。吴小培，2002年获中国科学技术大学工学博士学位，现为安徽大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，安徽省学术和技术带头人后备人选，安徽大学“生物信息感知与人机交互”科研团队负责人。2003?D2006年在中国科学技术大学信号与信息处理博士后流动站从事博士后研究工作。曾作为国家留学基金委公派访问学者赴美国加州大学圣地亚哥分校学习。长期从事信号处理领域的教学与科研工作，在多模态生物医学信号处理方法及其在脑-机接口实用化技术方面取得了多项有价值的科研成果。
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| 目錄：
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第1篇 脑机交互（BCI）的一些共性内容
第1章 BCI重要内容：BCI相关术语2
1.1 BCI直接相关术语2
1.1.1 脑 机器接口（BMI）3
1.1.2 脑 计算机交互（BCI）3
1.1.3 脑机融合3
1.1.4 大脑（Brain）或中枢神经系统（CNS）5
1.1.5 计算机5
1.1.6 BCI用户6
1.1.7 脑信号采集6
1.1.8 BCI范式6
1.1.9 BCI神经编码7
1.1.10 BCI神经解码7
1.1.11 神经反馈（NF）7
1.1.12 感觉运动假说8
1.1.13 BCI跨学科性9
1.1.14 BCI系统中的两个自适应控制器（CNS和BCI）9
1.2 BCI紧密相关术语10
1.2.1 感觉运动节律脑机接口（SMR-BCI）相关术语10
1.2.2 运动想象脑机接口（MI-BCI）相关术语11
1.2.3 基于认知的脑机接口相关术语16
1.2.4 P300脑机接口（P300-BCI）相关术语18
1.2.5 稳态视觉诱发电位脑机接口（SSVEP-BCI）相关术语21
1.2.6 稳态听觉诱发电位脑机接口（SSAEP-BCI）相关术语28
1.2.7 稳态触觉诱发电位脑机接口（SSTEP-BCI）相关术语30
1.2.8 依赖性BCI（Dependent BCI）31
1.2.9 独立性BCI（Independent BCI）31
1.2.10 混合脑机接口（Hybrid BCI）31
1.2.11 同步/异步脑机接口（Asynchronous/Synchronous BCI）32
1.2.12 分布式脑机接口（Distributed BCI）34
1.3 BCI用户相关术语34
1.3.1 BCI受试者（Subject）35
1.3.2 严重运动功能障碍（Severe Motor Impairments）35
1.3.3 BCI人因工程相关37
1.3.4 BCI可用性（BCI Usability）37
1.3.5 BCI用户评价39
1.3.6 BCI 使用情况40
1.3.7 个性化BCI41
1.3.8 BCI医学41
1.3.9 BCI医学目标42
1.3.10 BCI伦理42
1.3.11 BCI转化医学46
1.4 实用BCI相关术语46
1.4.1 BCI临床验证47
1.4.2 BCI临床评估47
1.4.3 BCI临床推广47
1.4.4 BCI替代功效48
1.4.5 BCI恢复功效48
1.4.6 BCI增强功效48
1.4.7 BCI补充功效48
1.4.8 BCI改善功效49
1.4.9 BCI系统稳定性49
1.4.10 BCI系统准确性49
1.4.11 BCI系统快速性50
1.4.12 BCI系统可靠性51
1.4.13 BCI系统安全性52
1.4.14 BCI系统易用性53
1.4.15 BCI标准化53
1.4.16 BCI产业转化54
1.4.17 假冒伪劣BCI产品55
1.5 用于BCI的脑神经电磁信号记录相关术语55
1.5.1 脑信号时间分辨率55
1.5.2 脑信号空间分辨率56
1.5.3 脑信号伪迹56
1.5.4 脑信号信噪比56
1.5.5 脑信号灵敏度57
1.5.6 脑神经元电磁信号57
1.5.7 头皮脑电（EEG）59
1.5.8 皮层脑电（ECoG）59
1.5.9 ECoG网格60
1.5.10 微电极阵列（MEA）60
1.5.11 神经元发放（NF）60
1.5.12 尖峰（Spikes）61
1.5.13 局部场电位（LFP）61
1.5.14 脑信号功率谱63
1.5.15 脑磁（MEG）63
1.6 用于BCI的脑组织血氧水平记录相关术语64
1.6.1 脑组织代谢血氧水平信号64
1.6.2 神经血管耦合64
1.6.3 功能磁共振成像（fMRI）65
1.6.4 功能性近红外光谱（fNIRS）67
1.7 BCI相关脑结构与功能术语69
1.7.1 静息态（RS）70
1.7.2 任务态（TS）70
1.7.3 大脑共同的解剖参考框架（CARF）70
1.7.4 大脑分区表（Brain Atlas）71
1.7.5 脑结构连接性（SC）71
1.7.6 脑功能连接性（FC）72
1.7.7 脑图谱72
1.7.8 脑结构图谱72
1.7.9 脑功能图谱73
1.7.10 运动皮层73
1.7.11 脑干运动神经元73
1.7.12 脊髓运动神经元73
1.7.13 体感皮层74
1.7.14 视觉皮层74
1.7.15 听觉皮层74
1.7.16 视觉反馈（VF）75
1.7.17 听觉反馈（AF）75
1.7.18 体感反馈（SF）76
1.7.19 触觉反馈（HF）76
1.8 与BCI相关的其他术语77
1.8.1 中枢神经系统（CNS）自然/正常的输入输出77
1.8.2 中枢神经系统（CNS）人工的输入输出78
1.8.3 BCI解决方案78
1.8.4 非BCI解决方案78
1.8.5 脑控技术78
1.8.6 脑控机器人技术79
1.8.7 共享控制策略79
1.8.8 脑机协作策略80
1.8.9 神经可塑性80
1.8.10 自适应神经技术81
1.8.11 神经调控82
1.8.12 神经刺激82
1.8.13 基于肌电的肌机接口相关术语82
1.8.14 基于眼电或眼动跟踪的眼机接口相关术语83
1.9 小结83
参考文献84
第2章 BCI范式与神经编码101
2.1 引言101
2.2 BCI范式的定义和设计原则102
2.2.1 BCI范式的定义102
2.2.2 BCI范式的设计原则103
2.3 BCI神经编码的定义和建模原则104
2.3.1 BCI神经编码的定义104
2.3.2 BCI神经编码的建模原则105
2.3.3 BCI神经编码与BCI范式、BCI神经解码的关系105
2.3.4 BCI神经编码与脑神经编码及计算机信息编码的关系105
2.3.5 BCI频率/速率编码107
2.3.6 BCI时间编码107
2.3.7 BCI相位编码107
2.3.8 BCI神经元群编码108
2.3.9 BCI相关性编码108
2.3.10 BCI稀疏编码108
2.3.11 BCI混合编码109
2.4 现有主要的BCI范式与神经编码109
2.4.1 皮质内LFPs-BCI范式与神经编码110
2.4.2 ECoG-BCI范式与神经编码111
2.4.3 fMRI-BCI范式与神经编码113
2.4.4 fNIRS-BCI范式与神经编码113
2.4.5 MEG-BCI范式与神经编码115
2.4.6 EEG-BCI范式与神经编码116
2.4.7 混合BCI（hBCI）范式与神经编码120
2.5 BCI范式与神经编码面临的挑战及未来研究方向121
2.5.1 以用户为中心设计和评价BCI范式与神经编码121
2.5.2 变革传统的BCI范式121
2.5.3 突破现有的脑信号采集技术122
2.5.4 BCI技术与先进AI技术相结合提升脑信号解码性能122
2.6 小结122
参考文献123
第3章 BCI金标准：在线BCI系统转化为实际应用的综合评价方法 D D用户可用性、
满意度和使用情况132
3.1 引言132
3.2 从离线BCI数据分析建模到在线BCI系统构建和性能优化的飞跃134
3.2.1 离线BCI数据分析建模134
3.2.2 在线BCI系统构建和性能优化135
3.3 在线BCI系统转化为实际应用的综合评价方法137
3.3.1 在线BCI系统可用性评价137
3.3.2 在线BCI系统满意度评价139
3.3.3 在线BCI系统使用情况评价142
3.4 BCI金标准发展趋势144
3.4.1 在线BCI系统可用性和用户满意度评价面临的挑战144
3.4.2 在线BCI系统功效评价144
3.4.3 提高在线BCI系统可用性和用户满意度的方法145
3.4.4 不同采集方式和不同范式的BCI在转化为实际应用时面临的障碍146
3.5 小结148
参考文献148
第2篇 基于想象的脑机交互（BCI）基本概念、理论、原理和方法
第4章 人类的心理想象及神经影像研究155
4.1 人类的心理想象活动155
4.1.1 人类的感知与心理想象活动155
4.1.2 人类心理想象活动的类型157
4.1.3 人类心理想象活动的执行与能力评价及提高方法162
4.2 心理想象的神经影像研究现状及发展趋势177
4.2.1 较低级的心理想象的神经影像研究现状及发展趋势177
4.2.2 较高级的心理想象的神经影像研究现状及发展趋势184
4.3 小结192
参考文献192
第5章 基于言语想象的BCI关键技术212
5.1 引言212
5.2 言语想象的神经机制213
5.2.1 言语想象的基础生理过程213
5.2.2 脑神经信号采集214
5.2.3 基于言语想象的BCI系统的脑区选择215
5.2.4 基于言语想象的BCI系统在不同波段下的表现215
5.2.5 言语想象任务中的EEG动态特征216
5.3 基于言语想象的BCI系统的实验范式及想象材料216
5.3.1 分类任务实验范式217
5.3.2 解码任务实验范式218
5.3.3 想象音位/音节219
5.3.4 想象汉字/单词220
5.3.5 想象句子221
5.4 数据处理的关键技术221
5.4.1 特征提取221
5.4.2 分类与解码222
5.4.3 典型算法比较223
5.5 存在的问题及发展趋势225
5.5.1 在线系统225
5.5.2 实验范式225
5.5.3 言语想象数据226
5.5.4 解码句子226
5.5.5 多种状态下脑神经信号分析227
5.5.6 多模态信号对言语信息的解码227
5.5.7 基于言语想象的BCI系统未来的发展及应用227
5.6 小结229
参考文献229
第6章 基于视觉想象的BCI范式和神经编码与解码237
6.1 引言237
6.2 视觉想象的神经机制、VI-BCI范式设计与神经编码238
6.2.1 视觉想象的神经机制238
6.2.2 VI-BCI范式设计240
6.2.3 VI-BCI神经编码244
6.3 视觉想象BCI神经解码方法245
6.3.1 视觉想象相关脑信号特征提取和选择245
6.3.2 视觉想象相关脑信号特征分类247
6.4 基于视觉想象的BCI存在的问题及未来研究方向251
6.4.1 VI-BCI存在的问题251
6.4.2 VI-BCI未来研究方向252
6.5 小结255
参考文献255
第7章 基于运动想象的BCI神经科学原理263
7.1 事件相关去同步化/同步化（ERD/ERS）现象及其 神经科学原理263
7.1.1 事件263
7.1.2 事件相关去同步化/同步化（ERD/ERS）现象266
7.1.3 ERD/ERS现象潜在的神经科学原理或神经机制267
7.2 运动想象相关ERD/ERS现象及其神经科学原理268
7.2.1 实际运动和运动想象涉及的脑结构与激活特征268
7.2.2 实际运动和运动想象ERD/ERS现象275
7.2.3
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