彭福来:深耕脑机接口技术,助力精准医疗

彭福来:深耕脑机接口技术,助力精准医疗

时间:2021-04-21   文本大?。骸?a href="javascript:doZoom(16)">大 |  | 】  【打印

想象一下这个画面:晨起,窗帘随心念拉开,迎接第一缕阳光;出门,车辆已经根据意念从车库停到家门口;入睡,灯光随心念关闭,舒缓的助眠音乐随之响起……

这种只会出现在未来年代科幻电影中的场景,本质上是人类直接用大脑思维活动的信号与外界进行交互的过程,是科技水平发展到一定程度的现实体现。人类大脑思维能够对外部环境产生影响,这其中的关键就是脑机接口技术。在山东中科先进技术研究院医疗康复研究中心,有这么一个团队,苦心孤诣,砥志研思,致力于将此技术应用到精准医疗领域。

“在人脑与计算机或其它电子设备之间建立直接的交流和控制通道,对大脑思维活动所产生的脑电波信号进行获取识别,智能设备根据大脑意图做出响应,就形成了大脑与外界环境直接交互的环路?!币搅瓶蹈囱芯恐行闹葱兄魅闻砀@幢硎?,脑机接口技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术,也是他目前的主要研究领域之一。

以头皮脑电入手进行癫痫预警

癫痫是一种常见的慢性神经系统疾病,具有反复性、突发性、难治愈等特点,由于其发病原因复杂、机制不清,传统的药物控制或通过手术切除病灶都有其局限性。研究表明,一位癫痫病人在发病前,他的脑电波形态会与正常时有所差别,若能精准抓取并识别,就能先于癫痫发作前进行预警,把病人转移到安全的环境中,或提前进行服药,防止意外发生。

“基于此,我们团队正研究基于头皮脑电信息的癫痫预测技术,相比植入式获取脑电信号,头皮脑电具有无创、安全、便捷等优势?!迸砀@幢硎?,“此研究还可以帮助失去肢体行动能力的脑卒中患者重建肢体运动功能,有效增强身体严重残疾的患者与外界交流或控制外部环境的能力,以提高患者的生活质量?!?/span>

基于在生理信号检测、医学信号处理分析、人工智能等方面的丰富研究开发经验,彭福来带领研究团队研发出了高密度的无创脑电信号采集与处理系统、脑电特征分析软件系统,并对癫痫预测识别、通道优化、特征选择等技术进行了深入的研究,目前癫痫预警精度已经达到90%以上,为癫痫疾病的诊断、检测、预警以及治疗提供支撑。

攻关“易受干扰”等卡脖子问题

技术的攻关突破,首先要面临行业内的一项技术瓶颈:如何在复杂环境中,无创的、高质量的获取脑电信号?!巴菲つ缘缦啾戎踩氩杉姆绞骄哂形薮?、安全、便携等优势,但是极易受到干扰影响,这也是目前业界所面临的首要问题?!?/span>

“脑电信号采集的过程中会受到很多因素的干扰,比如噪声、电磁干扰、生物电、人体运动干扰等,脑机接口技术想要真正落地应用,只在实验室等理想化条件下运行是远远不够的?!?彭福来表示,他们正对这一“卡脖子”问题进行技术攻关,打破复杂环境下脑电信号的高质量采集这一技术瓶颈。

由于脑电信号具有幅度极小,易受干扰等不利于采集的特性,因此脑电设备上电极材料的选择及其关键,需要具有优良的阻抗特征、较好的佩戴舒适度。为此,团队将采用新型的石墨烯柔性电极,保证脑电信号的采集质量,同时提高电极佩戴的舒适性。

同时,单纯采用硬件设计无法有效抑制干扰,为了进一步有效抑制眼电、肌电等干扰,研究团队基于现代信号处理理论提出了一种新型的脑电信号伪迹自适应去除方法,进一步提升了脑电信号的质量。

据彭福来介绍,目前中心已经完成了高密度脑电采集系统的样机调试,同时在意图识别模型的构建方面,提出了一些新的方法,如ELM-RoF,DCAE-BiLSTM、特征滤波和基于粒子群的优化算法等,大幅提升了识别精度。

“今年,我们打算完成面向于复杂环境下的高密度脑电采集系统的研发,并构建出高精度的癫痫发作预警模型和运动意图识别模型,实现癫痫发作的高效预警以及基于脑电的运动意图精准识别?!迸砀@床┦啃判穆?,能让这些新技术尽快落地应用,造福于更多患者,就是他最大的目标和梦想。 

人物简介:彭福来,34岁,博士,高级工程师,现任山东中科先进技术研究院医疗康复研究中心执行主任。长期从事医学信号采集与处理、医学信息智能分析等领域的研究工作,在生理信号检测、医学信号处理分析、人工智能、大数据处理、等方面具备丰富的研究开发经验。目前主要从事面向于医疗康复领域的基于脑电、肌电的人机交互、脑机接口技术研究。作为负责人、骨干人员主持或参与了国家重点研发计划、国家自然科学基金、山东省自然科学基金等多项重大科研项目,发表论文10余篇,申请专利20余项。


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