导语
脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术作为连接人类大脑与外部设备的桥梁，正在逐渐改变我们与世界互动的方式。BCI技术允许用户通过脑电波直接与计算机或其他设备进行交流，这不仅为残疾人士提供了新的交流与控制手段，也为健康人群开拓了新的交互方式。本周讲者王跃明老师团队构建了中国首例临床侵入式3D运动控制脑机接口系统，实现了临床志愿者脑控机械手完成喝水、进食、汉字书写等脑机接口。****
为了进一步梳理脑机接口相关理论与技术前沿，集智俱乐部联合清华大学高小榕、中科院自动化所刘冰、中科院深圳先进院李骁健、清华大学眭亚楠四位老师，发起「脑机接口」读书会。读书会从2024年5月19日开始，每周六19:00-21:00线上举办，持续时间10周左右，欢迎大家加入！
分享简介
本次分享聚焦脑机接口领域的最新研究与技术发展，特别是侵入式脑机接口的关键技术。讲者会从基础硬件的创新、神经信号解析与软件算法的优化、信息输入方法的多样性，到实际应用系统的构建，全面介绍侵入式BCI技术的最新进展。此外，还会特别介绍浙江大学在侵入式脑机接口研究方面的最新成果，以及汉字书写脑机接口的独特应用。
大纲
脑机接口概念
侵入式BCI关键技术发展现状
基础硬件
神经解析与软件
信息输入方法
脑机应用系统
浙大侵入式脑机研究进展
汉字书写脑机接口
主讲人
王跃明，浙江大学求是特聘教授，浙大南湖脑机研究院常务副院长，教育部“脑与脑机融合前沿科学中心” 副主任。主要研究方向为脑机接口，人工智能。构建了中国首例临床侵入式3D运动控制脑机接口系统，实现了临床志愿者脑控机械手完成喝水、进食、汉字书写等脑机接口。获国际脑机接口会议最佳论文或海报3次，获中国人工智能学会杰出贡献奖，成果入选中国高校十大进展(2016)，研发产品入选中国创新医疗器械特别通道。近年来发表国际一流期刊及顶级国际会议论文70多篇，主持国家重点研发计划、国家自然科学基金重点基金等项目10余项。
研究方向：人工智能、脑机接口。
参与方式
时间：
2024年7月20日（本周六）晚上19:00-21:00。
参与方式：
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参考文献
在运动皮层中，与行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这使得编码和解码机制的研究变得复杂。这篇文章提出一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。
Yangang Li, Xinyun Zhu, Yu Qi, Yueming Wang*, “Revealing unexpected complex encoding and simple decoding mechanisms in motor cortex via seperating behaviorally relevant neural signals”, eLife, 2024.
本篇文章开发一种用于运动意图解码的新型 LFP-EEG-BCI，采用迁移学习（TL）方法来进一步提高可行性。
Design a Novel BCI for Neurorehabilitation Using Concurrent LFP and EEG Features: A Case Study
运动脑机接口 (BMI) 将大脑中与运动相关的皮层区域的神经活动解释为控制假肢的运动命令。这篇文章提出了一个分层模型来表示沿着神经通路进化的多个皮质区域的大脑状态，并将熵理论引入层次结构中，以解决神经记录中存在的长尾噪声。
Xi Liu, Xiang Shen#, Shuhang Chen, Xiang Zhang, Yifan Huang, Yueming Wang*, Yiwen Wang*. Hierarchical Dynamical Model for Multiple Cortical Neural Decoding. Neural Computation, 33 (5): 1372-1401, 2021 (MIT Press).
2021年和2023年美国Stanford University的Francis Willett和Krishna V Shenoy团队分别报告了新型的手写、语言脑机接⼝系统（BCI）能⽐现有技术更迅速、准确地将⼤脑活动解码为语⾔，同时可⽐此前的装置覆盖更⼤词汇量。
Willett, Francis R., et al. "A high-performance speech neuroprosthesis." Nature 620.7976 (2023): 1031-1036.
Willett, Francis R., et al. "High-performance brain-to-text communication via handwriting." Nature 593.7858 (2021): 249-254.
这篇文章开发了一种新颖的脑机接口（BCI）范式，试图适应皮质内运动神经活动的想象手写运动轨迹，并使用机器学习方法将其转化为文本。
Hao, Yaoyao, et al. "Decoding imaginary handwriting trajectories of multi-stroke characters for universal brain-to-text translation." medRxiv (2024): 2024-07.
这篇文章提出了一种将熟练、复杂的运动被分解为一系列原始运动的分层控制机制设计脑机几口。
Qi, Yu, et al. "Human Motor Cortex Encodes Complex Handwriting Through a Sequence of Primitive Neural States." bioRxiv (2024): 2024-02.
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脑机接口读书会招募中
脑机接口是通过读取大脑神经信号来实现人脑与外部设备交流与控制的前沿技术。作为一个前沿交叉领域，脑机接口技术是跨学科研究的典型代表，融合了控制科学、神经科学、计算机科学、工程学等多个学科领域。针对相关领域，集智已经举办了多个系列读书会与课程，追踪计算神经科学、NeuroAI、神经动力学模型、控制科学等进展。
为了进一步梳理脑机接口相关理论与技术前沿，集智俱乐部联合清华大学高小榕、中科院自动化所刘冰、中科院深圳先进院李骁健、清华大学眭亚楠四位老师，发起「脑机接口」读书会。读书会从2024年5月18日开始，每周六19:00-21:00，持续时间预计8-10 周，欢迎从事相关研究、对脑机接口感兴趣的朋友报名参与交流。
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