本書內容包括：背景知識、構建系統(tǒng)、BCI的主要類型、應用和倫理。
ain-Computer Interfacing:An Introduction
“科學家演示了思維控制的機器人”(PC雜志，2012年7月9日)
“仿生視覺：令人驚嘆的全新眼睛芯片幫助兩個英國盲人重見光明”（Mirror,2012年5月3日）
“癱瘓者用他們的意識控制機器人”（New York Times,2012年5月16日）
“史蒂芬·霍金試用了能夠解讀他意識的設備”（New Scientist,2012年7月12日）
這些來自于2012年短短幾周中的頭條新聞說明了媒體和公眾對腦機交互的思想越來越關注。這些新聞中尚未闡述清楚的問題是：（a）當前的腦機接口（brain-computer interface,BCI）能夠或不能夠完成什么（BCI有時稱為BMI，即brain-machine interface）？(b)在神經科學和計算科學中何種技術進步能夠使這些BCI實現(xiàn)?(c)有哪些可用的BCI類型？（d）這些BCI有什么應用領域，又會帶來哪些倫理上的問題？本書旨在回答這些問題，并為讀者提供BCI及BCI技術的系統(tǒng)性知識。
內容概要 本書對腦機接口領域進行了介紹（這個領域也被稱作BMI、神經接口、神經修復、神經工程）。在過去幾年里，這個領域中已經出版了一些極其有用的書籍（Dornhege等人，2007；Tan & Nijholt,2010;Graimann等人2011;Wolpaw &Wolpaw,2012）。當下，為那些在工程學或神經科學方面沒有深厚基礎的讀者出版一本入門級教材的需求日益增加。本書旨在滿足這一需求。本書可以作為高年級本科生和一年級研究生學習腦機接口及神經工程學的教材，還可以作為自學教材，或作為研究者、應用者和那些有興趣加入這個領域的讀者的參考書。
本書先為讀者介紹神經科學的基本思想、概念和技術，大腦信號的記錄和刺激技術，信號處理和機器學習，然后介紹BCI的主要類型及應用。每章后面的問題和習題讓讀者能回顧前面的知識并檢測自己對本章要點的理解。一些習題（帶有標記）讓讀者可以根據(jù)研究刊物及網上獲取的新信息探索本書沒有涉及的內容。
本書章節(jié)構成如下：第1章到第5章給出了在神經科學和量化技術方面必要的基礎知識，以便讀者理解構造BCI所使用的術語和方法。在第6章中，通過學習BCI的基本構成，我們開始了進入BCI世界的旅途。本書的下一部分根據(jù)使用的信號采集技術，為讀者介紹BCI的三個主要類型。第7章描述了侵入式的BCI，這類BCI需要使用植入到大腦內的設備。第8章描述了半侵入式BCI，這類BCI是基于神經信號的設備或安置在大腦表面的設備。第9章介紹了非侵入式BCI，比如采用在頭皮上記錄的電信號（EEG）。第10章介紹了通過刺激大腦來恢復失去的感覺或運動功能的BCI。第11章介紹了通用的BCI，即可以記錄腦電和刺激大腦的BCI。對每一種類型，本書都舉例說明了其經典實驗以及當前新的技術（到2013年為止）。第12章介紹了BCI的一些主要應用。第13章介紹了與BCI技術的發(fā)展和使用相關的倫理問題。第14章為總結篇，該章對當前BCI的局限做了小結，并展望了這一領域的發(fā)展前景。本書還包括一個附錄，給出了BCI所涉及的線性代數(shù)和概率論中的基本數(shù)學知識。
網址 本書的網址是bci.cs.washington.edu。
由于BCI領域發(fā)展迅速，因此該網站會定期更新與BCI研究相關的有用鏈接。
由于作者水平有限，書中難免會有缺漏和錯誤，懇請廣大讀者指正，發(fā)現(xiàn)的錯誤將刊登在本書網站的勘誤表上。
封面圖像 原書封面是一個使用基于皮質腦電的BCI控制光標的人腦圖像(見8.1節(jié))。大腦中明亮的紅色區(qū)域顯示，當受試者通過想象手的運動來控制光標移至電腦屏幕上的目標區(qū)域時，運動皮質的手部區(qū)域活動會增強。這幅圖像由Jeremiah Wander制作,他是華盛頓大學生物醫(yī)學的研究生，也是該大學網絡和神經系統(tǒng)實驗室的成員。
致謝 我要感謝來自劍橋大學出版社的Lauren Cowles，盡管多次錯過截稿日期，她還是一如既往地對本書寫作給予鼓勵和支持。也要感謝華盛頓大學的感覺運動神經工程（CSNE）和BCI小組,尤其是我的合作者Jeffrey Ojemann、Reinhold Scherer(現(xiàn)在在TU Graz)、Felix Darvas、Eb Fetz和Chet Moritz，他們?yōu)楸緯鴮懽鹘o予了大量指導，并進行了很多次有價值的討論。神經系統(tǒng)實驗室的學生是BCI研究永不枯竭的靈感和新觀點的源泉。他們讓我樂此不疲，感謝以下學生：Christian Bell、Tim Blakely、Matt Bryan、Rawichote Chalodhorn、Willy Cheung、Mike Chung、Beau Crawford、Abe Friesen、David Grimes、Yanping Huang、Kendall Lowrey、Stefan Martin、Kai Miller、Dev Sarma、Pradeep Shenoy、Aaron Shon、Melissa Smith、Sam Sudar、Deepak Verma和Jeremiah Wander。Pradeep是我早期教授的一門BCI課程的助教，協(xié)助我組織了該課程的結構，這是本書的基礎。Sam是后來的一個助教，他對課程材料給予了有價值的建議。Kai幫助建立了與從事BCI研究的醫(yī)學院的早期合作，他也在實驗室開啟基于皮質腦電的BCI研究上起了重要作用。
很多基金資助機構支持我的研究及本書的寫作，包括美國國家科學基金會（NSF）、帕卡德基金會、美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）、美國海軍研究所（ONR）認知科學項目、國家科學基金會下設的感覺神經工程研究中心（CSNE）和陸軍研究辦公室(ARO)。衷心感謝他們的支持。本書的部分章節(jié)是在風景優(yōu)美的Friday Harbor實驗室的Whiteley寫作中心完成的，該中心為我迫在眉睫的寫作進程提供了良好的環(huán)境。
非常感謝我在印度Kendriya Vidyalaya Kanchanbagh（KVK）的老師們，在德克薩斯州安吉羅州立大學的教授們，在美國羅徹斯特大學的博導Dana Ballard，以及我在索爾克研究所的博士后導師Terry Sejnowski，他們對我以后的研究和教學生涯提供了堅實的數(shù)學和科學基礎。十分感謝我的父母，他們始終給予我支持，并在我小時候就用滿屋的書籍激發(fā)了我對科學的好奇心。對我的孩子Anika和Kavi，很抱歉在寫作期間沒能給予他們應有的關懷，但他們依然無條件地支持我。后，感謝妻子Anu給予我的靈感和堅定不移的支持，這些都伴隨著我走過多年的寫作時光。沒有她，這本書便不可能完成。
Brain-Computer Interfacing:An Introduction
出版者的話
譯者序
前言
第一部分 背景知識
第1章 引言2
第2章 神經科學基礎4
2.1 神經元4
2.2 動作電位或鋒電位5
2.3 樹突和軸突5
2.4 突觸5
2.5 鋒電位的產生6
2.6 神經連接的調節(jié)：突觸可塑性7
2.6.1 LTP7
2.6.2 LTD7
2.6.3 STDP7
2.6.4 短期激勵和抑制8
2.7 大腦組織、解剖學結構和功能9
2.8 小結11
2.9 問題和習題11
第3章 記錄大腦信號和刺激大腦12
3.1 記錄大腦信號12
3.1.1 侵入式技術12
3.1.2 非侵入式技術17
3.2 刺激大腦22
3.2.1 侵入式技術22
3.2.2 非侵入式技術23
3.3 同步記錄和刺激24
3.3.1 多電極陣列24
3.3.2 神經芯片25
3.4 小結26
3.5 問題和習題26
第4章 信號處理28
4.1 鋒電位分類28
4.2 頻域分析29
4.2.1 傅里葉分析29
4.2.2 離散傅里葉變換32
4.2.3 快速傅里葉變換33
4.2.4 頻譜特征33
4.3 小波分析33
4.4 時域分析34
4.4.1 Hjorth參數(shù)34
4.4.2 分形維數(shù)35
4.4.3 自回歸模型36
4.4.4 貝葉斯濾波36
4.4.5 卡爾曼濾波38
4.4.6 粒子濾波40
4.5 空間濾波41
4.5.1 雙極、拉普拉斯和共同平均參考41
4.5.2 主成分分析41
4.5.3 獨立分量分析44
4.5.4 共空間模式46
4.6 偽跡去除技術48
4.6.1 閾值法48
4.6.2 帶阻和陷波濾波48
4.6.3 線性模型49
4.6.4 主成分分析49
4.6.5 獨立分量分析51
4.7 小結51
4.8 問題和習題51
第5章 機器學習54
5.1 分類技術54
5.1.1 二分類54
5.1.2 集成分類技術59
5.1.3 多分類61
5.1.4 分類性能的評估64
5.2 回歸方法66
5.2.1 線性回歸67
5.2.2 神經網絡與反向傳播算法68
5.2.3 徑向基函數(shù)網絡70
5.2.4 高斯過程71
5.3 小結73
5.4 問題和習題73
第二部分 構建系統(tǒng)
第6章 構建BCI78
6.1 BCI的主要類型78
6.2 對構建BCI有用的大腦反應78
6.2.1 條件反射78
6.2.2 集群行為79
6.2.3 想象運動和認知行為79
6.2.4 刺激誘發(fā)行為80
6.3 小結80
6.4 問題和習題81
第三部分 BCI的主要類型
第7章 侵入式BCI84
7.1 侵入式BCI的兩個主要范式84
7.1.1 基于操作性條件反射的BCI84
7.1.2 基于集群解碼的BCI86
7.2 應用于動物的侵入式BCI87
7.2.1 控制假臂和手的BCI87
7.2.2 控制下肢的BCI98
7.2.3 控制光標的BCI100
7.2.4 認知型BCI104
7.3 應用于人的侵入式BCI108
7.3.1 植入多電極陣列控制光標和機器人108
7.3.2 認知型BCI111
7.4 侵入式BCI的長期使用112
7.4.1 BCI的長期使用和穩(wěn)定皮質代表區(qū)的形成112
7.4.2 植入人腦的BCI的長期使用114
7.5 小結114
7.6 問題和習題114
第8章 半侵入式BCI117
8.1 基于皮質腦電信號（ECoG）的BCI117
8.1.1 基于ECoG的動物用BCI117
8.1.2 基于ECoG的人用BCI118
8.2 基于外周神經信號的BCI134
8.2.1 神經型BCI134
8.2.2 目標肌肉神經分布重建135
8.3 小結137
8.4 問題和習題138
第9章 非侵入式BCI140
9.1 基于腦電信號的BCI140
9.1.1 振蕩電位和ERD140
9.1.2 慢皮質電位148
9.1.3 運動相關電位151
9.1.4 刺激誘發(fā)電位153
9.1.5 基于意識任務的BCI158
9.1.6 BCI的錯誤電位159
9.1.7 互適應型BCI160
9.1.8 分層型BCI161
9.2 其他非侵入式BCI:fMRI、MEG和fNIR162
9.2.1 基于功能性磁共振成像的BCI162
9.2.2 基于腦磁圖的BCI162
9.2.3 基于功能性近紅外光學成像的BCI164
9.3 小結164
9.4 問題和習題165
第10章 BCI的刺激修復作用167
10.1 感覺功能恢復167
10.1.1 恢復聽力：人工耳蝸167
10.1.2 恢復視力：皮質和視網膜的植入169
10.2 運動恢復171
10.3 感覺擴增172
10.4 小結173
10.5 問題和習題173
第11章 雙向與循環(huán)型BCI175
11.1 通過刺激產生直接的皮質指令控制光標175
11.2 使用BCI和體覺刺激實現(xiàn)主動觸覺探索178
11.3 迷你機器人的雙向BCI控制180
11.4 通過功能性電刺激實現(xiàn)肌肉的腦皮質控制182
11.5 建立腦區(qū)間的新聯(lián)系183
11.6 小結186
11.7 問題和習題186
第四部分 應用和倫理
第12章 BCI的應用190
12.1 醫(yī)學領域的應用190
12.1.1 感覺恢復190
12.1.2 運動恢復190
12.1.3 認知恢復191
12.1.4 康復治療191
12.1.5 使用菜單、光標和拼寫器實現(xiàn)交流191
12.1.6 腦控輪椅192
12.2 非醫(yī)學領域的應用193
12.2.1 網頁瀏覽和虛擬世界導航193
12.2.2 機器人替身195
12.2.3 高流通量的圖像搜索197
12.2.4 測謊和法律領域的應用199
12.2.5 警覺性監(jiān)測202
12.2.6 估算認知負荷204
12.2.7 教育和學習206
12.2.8 安保、身份識別和驗證208
12.2.9 利用外骨骼擴增身體能力209
12.2.10 記憶和認知的放大209
12.2.11 航空領域的應用211
12.2.12 游戲和娛樂213
12.2.13 腦控制藝術214
12.3 小結216
12.4 問題和習題216
第13章 腦機接口的道德規(guī)范218
13.1 醫(yī)學、健康和安全問題218
13.1.1 平衡風險和利益218
13.1.2 知情同意219
13.2 BCI技術的濫用219
13.3 BCI的安全性和隱私性220
13.4 法律問題220
13.5 道德和社會公平問題221
13.6 小結222
13.7 問題和習題222
第14章 結論224
附錄A 數(shù)學背景知識226
參考文獻237
索引248
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