解码大脑信号:对基于EEG的BCI范式,信号处理和应用进行全面的审查
1Department of Electrical and Instrumentation Engineering, Sant Longowal Institute of Engineering & Technology, Longowal, Punjab, India; Department of Biomedical Engineering, Ganpat University, Mahesana, India.
Computers in biology and medicine
|August 19, 2025
概括
这篇评论探讨了基于脑电图 (EEG) 的脑电脑接口 (BCI),详细介绍了像Motor Imagery和P300这样的范式,以及信号处理方法. 它涵盖了BCI技术中的应用和挑战.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 大脑-计算机接口 (BCI) 利用脑电图 (EEG) 来实时监测大脑活动.
- 脑电图是一种非侵入性方法,非常适合直接的大脑与设备通信.
- BCI具有多样化的应用,包括辅助技术,神经康复和认知增强.
研究的目的:
- 提供基于EEG的BCI技术的最新情况的全面审查.
- 详细介绍各种BCI范式,信号处理,特征提取和分类算法.
- 探索EEG-BCI技术当前的应用,挑战和未来的方向.
主要方法:
- 对基于EEG的BCI现有的文献进行系统审查.
- 分析不同的BCI范式:运动影像 (MI),稳态视觉唤起潜能 (SSVEP),P300事件相关潜能 (ERP) 和混合范式.
- 探索信号处理,特征提取和噪声EEG数据的分类技术.
主要成果:
- 确定了关键的BCI范式及其操作原则.
- 讨论了用于EEG数据分析的基本信号处理和机器学习技术.
- 突出了当前EEG-BCI系统的广泛适用性和固有的挑战.
结论:
- 基于EEG的BCI是一个快速发展的领域,在多个领域都有巨大的潜力.
- 需要进一步的研究来克服与信号质量和算法性能相关的挑战.
- 技术进步对于实现EEG-BCI应用的全部潜力至关重要.
