【首届脑机接口与康复科普比赛】基于EEG-fNIRS的情绪情感障碍人群脑功能监测及调控（图文类）三等

在当今科技日新月异的时代，脑机接口技术正以其惊人的创新和应用潜力引领着康复领域的革命。本文将聚焦于脑机接口中的同步脑电图及功能性近红外光谱技术（EEG-fNIRS），探讨其在情绪情感障碍人群脑功能监测及调控中的应用，通过特征降维算法和神经网络模型的构建，二者优势互补，促进脑机接口技术在神经精神疾病领域的发展。

**一、脑机接口：**科幻照进现实

脑机接口技术，简称BCI，是一种直接将人脑与外部设备连接的系统，使人们能够通过思维来控制外部设备。其基本原理是利用大脑神经元的活动产生的信号，通过电极或传感器捕获并解码这些信号，将其转化为可控制外部设备的指令。这些输入信号可以通过多种方式获取，其中新兴的同步EEG-fNIRS记录技术日渐获得关注，可以对静息条件、任务条件下的脑功能状态进行监测。一旦脑功能状态被解读，即可以进一步实施闭环反馈的神经调控策略。

二、脑机接口技术助力神经精神医学**：重塑希望的音符**

脑机接口技术在医学领域有着广泛而深远的应用。对于脑卒中运动受限或损伤的患者，BCI可以训练患者通过思维来控制假肢或轮椅，实现自主地日常活动；对于失语或言语障碍患者，BCI可以通过识别大脑活动信号转化为文字或语音输出，帮助患者进行言语康复训练；对于认知障碍患者如阿尔茨海默症，可以通过记录和分析大脑活动信号进而提供个性化的认知训练和康复方案；对于戒毒人员，fNIRS作为一种新的研究认知神经科学的工具，可以对其脑功能损伤程度评估与成像，检测不同程度成瘾人员前额脑区激活差异，了解并掌握戒毒人员对毒品渴求度的变化，对运用相应的干预措施（本团队的前期工作基础如图1）。

与上海健康学院和青浦戒毒所合作开展毒瘾戒断多模态分析诊断研究（图1）

综上，脑机接口技术是一道希望之光。它不仅可以提高病患的生活质量，还可以增加他们的自主性和自尊心。通过BCI技术，他们可以重新获得对自己生活的控制权，从而更加积极地面对康复过程，增强康复效果，拥有柳暗花明的人生。

**三、同步脑电记录+功能性近红外光谱技术：**多模态融合的奇妙之处

脑电记录和功能性近红外光谱技术是两种常用的脑机接口技术。脑电信号是通过在头皮上放置电极来记录大脑电活动的技术，其具有高时间分辨率的特点；而功能性近红外光谱技术则是通过测量大脑的血氧含量来推断其活动状态，其有较高的空间分辨率。

本团队通过3D打印头盔，融合EEG、fNIRS和脉搏色素谱PDD，研发穿戴式的多模态脑功能成像分析仪器，实现覆盖额叶、颞叶、顶部和枕部全脑区域的18通道脑电和48通道近红外光谱脑血流动力学参数的一体化测量（如图2）。

穿戴式脑电/近红外头盔设计（图2）

上述多模态数据的融合记录，可以实现通过脑电信号解读大脑的意图和动作计划，从而实现对外部设备的控制；通过功能性近红外光谱技术来监测大脑的血氧水平，帮助医学专家更好地理解患者的大脑活动模式，从而制定更加有效的实施方案。两者的有机融合，可以实现对脑功能状态更全面的监测和分析，为脑机接口技术提供更准确、个性化的信息，帮助患者实现更好的康复效果。

四、基于EEG-fNIRS的局部线性嵌入算法：降维的艺术

在脑机接口研究中，处理大规模的脑电信号和fNIRS数据是一项具有挑战性的任务。局部线性嵌入算法（LLE）通过保持局部数据点之间的线性关系，将高维数据映射到低维空间，从而实现了对数据的降维处理。这种算法不仅能够有效地减少数据的复杂性，还能保留数据之间的关键特征，为后续的数据分析和实践应用提供了有力支持。

五、基于EEG-fNIRS的卷积神经网络与图卷积神经网络：特征提取的精密工具

卷积神经网络（CNN）和图卷积神经网络（GCN）作为深度学习的两个重要分支，在脑机接口领域也展现出了巨大的潜力。CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效地提取时间序列数据中的空间特征，从而识别出大脑活动中的模式和规律。而GCN则能够在脑网络结构中捕获节点之间的复杂关系，进而实现对脑功能网络的建模和分析。这两种神经网络的结合，为脑机接口技术的研究及应用提供了更加精密和可靠的特征提取工具（图3）。

双结构神经网络模型（图3）

六、展望：基于EEG-fNIRS的情绪情感障碍人群脑功能监测及调控

随着科技的不断进步，脑机接口技术在医学领域的应用也将不断拓展和深化。未来，随着多种神经信息处理技术的融合与算法的优化，我们可以期待更加精准、可靠的BCI系统，以及更加个性化、针对性的康复方案。

本团队致力于研发“融合脑电和近红外脑血流的穿戴式多模态脑功能成像分析仪”适用于焦虑、抑郁、情绪情感障碍的人群，实现预警、辅助诊断、干预、监管等多种功能。应对目前神经精神领域存在几个亟待解决的问题：1缺少客观、敏感的情绪情感类疾病的辅助诊疗方法；2缺少能够连续快速分析焦虑-抑郁状态下脑血流动力学参数的高空间分辨率测量手段；3缺少融合脑电、近红外光谱脑血流和宏观功能影像学的便携式、穿戴式、床边使用的多模态脑功能成像分析技术及临床仪器等。

作者：张永祥、吕玉丹、刘光达、孙玉冰

单位：吉林大学第一医院