中文摘要：

通过多尺度多维度神经电信号来解码大脑的思维活动，并建立大脑与计算机之间的交互，是近年来神经信息学的热点问题。目前基于植入微电极的脑机交互研究已有临床实验，但电极无法长期使用，创伤和风险较大；采用头皮脑电的脑机接口信号质量差，交互效率低，电极也不能长期稳定工作。本课题拟采用微创思路，把电极埋入颅骨内硬脑膜上下，不伤及大脑皮层获取颅内脑电，以增加神经信号的信息量，提高脑机交互的速度，同时解决电极长效性和手术风险问题。计划将本组已有的头皮脑电脑机接口技术与方法移植到颅内脑电上，研究实现基于视觉、听觉、运动范式的新型颅内脑机接口。计划与神经外科临床合作，利用癫痫病人埋入颅内电极进行癫痫定位的机会，研究上述脑机交互范式的信息处理技术与神经机制，为最终实现微创颅内脑机接口提供机制和方法的基础。并构建一个新型的神经信息研究平台，解析脑内神经活动高分辨率的时空频特征，研究人脑高级认知活动信息处理的规律。

结论摘要：

通过多尺度多维度神经电信号来解码大脑的思维活动，并建立大脑与计算机之间的交互，是近年来神经信息学的热点问题。目前基于植入微电极的脑机交互研究已有临床实验,但电极无法长期使用,创伤和风险较大；采用头皮脑电的脑机接口信号质量差，交互效率低，电极也不能长期稳定工作。本课题采用微创思路，把电极埋入颅骨内硬脑膜上下，不伤及大脑皮层获取颅内脑电，以增加神经信号的信息量，提高脑机交互的速度，同时解决电极长效性和手术风险问题。课题建立了一个基于颅内脑电的神经信息解码与脑机接口研究平台，并取得三项主要研究成果一是研究实现了一种基于视觉运动的微创脑机接口。当屏幕呈现一个隐藏着运动条纹的虚拟键盘时，受试者可以通过自己的视觉注意来选择想要输入的字符，被注意的字符会引起更强的神经活动。这种增强的神经活动主要表现为60赫兹以上的高频振荡，空间上集中于中颞叶一个很小的脑区，检测这一区域神经信号的能量变化就可以确定病人要输入的字符。结合功能磁共振定位信息，该项研究只获取大脑皮层表面一个电极的神经信号，实现了思维打字的功能。这项研究首次实现了通过神经影像精确定位的微创脑机接口技术，工作发表在神经影像学顶尖国际期刊《神经影像》，在国际上引起关注。二是基于颅内脑电的言语解码脑机接口取得突破。本课题创新地应用了语音识别领域的动态时间规整算法，研究中文语句层次的言语内容解码，设计并实现了基于相关性计算的脑机接口分类算法。基于单个电极、单次言语产生就可实现>80%的分类准确率。研究结果在脑机接口领域重要学术会议IEEE EMBS 2012年会会刊发表，并应邀在会议上做口头报告。三是基于颅内脑电的运动功能定位方法得到国际同行认可。神经外科手术除了需要定位病灶的位置之外，还需要确定手术区域内是否包含有正常脑功能的皮层。本课题通过记录病人在执行运动任务时的颅内脑电数据，建立一般线性模型分析不同脑区是否显著参与运动任务，从而定位运动功能区。该方法大幅度提高了术前功能定位的敏感性和特异性（比功能核磁提高14.1%），同时大大缩短了测试时间。该项创新成果发表于神经外科的国际顶尖期刊《神经外科杂志》，并专门配发了编辑评述。本课题为最终实现微创颅内脑机接口提供了机制和方法的基础。课题建立的基于颅内脑电的神经信息解码研究平台，对于解析脑内神经活动高分辨率的时空频特征，研究人脑高级认知活动信息处理的规律具有重要意义。