脑-计算机交互研究前沿

　　脑-计算机交互是通过读取特定脑神经活动，构建认知模型获取用户逻辑意图与精神状态，从而建立脑与外部设备间的直接连接通路，搭建闭环神经反馈系统。系统以脑-机接口、机器学习、模式识别等关键技术为基础，围绕可穿戴干电极脑电采集、运动神经康复、认知情感建模以及多模态神经反馈等关键科学问题开展研究，开发智能脑一机交互技术。《脑-计算机交互研究前沿》首先介绍脑-计算机交互技术的原理、方法及关键技术，其次对无创脑-计算机交互系统的实现（包括SSVEP、P300、想象运动等）、植入式脑计算机交互系统的实现、脑-计算机交互系统的医学应用以及情感脑一计算机接口的工作原理和关键算法等。

　　吕宝粮，教授，博导，上海交通大学智能人机交互研究所所长，仿脑计算与机器智能研究中心主任、智能交互与认知工程上海高校重点实验室主任。研究领域：仿脑计算机理论与模型、神经网络、机器学习、模式识别、脑-计算机接口等，发表论文 50余篇，申请国内外发明专利 9 项。高上凯，教授，博导，清华大学医学院生物医学工程系。研究领域：神经工程及医学超声工程，2011 年入选美国医学与生物工程院会士。张丽清，教授，博导，上海交通大学计算机系。研究领域：大脑计算结构、计算原理的理论和模型等，在国际上首先建立了基于状态空间模型的动态独立元分析理论与方法，发表论文 130余篇。

1 绪论
1．1 脑-计算机交互的定义
1．2 与脑-机交互定义相近的名词术语
1．2．1 脑-机接口
1．2．2 脑／神经-计算机交互
1．3 历史沿革
1．4 脑-计算机交互系统的基本构成及涉及的研究领域
1．5 本书的内容安排
参考文献

2脑-计算机交互中脑信号的产生与获取方法
2．1 人体神经系统的解剖结构与基本功能
2．1．1 神经元
2．1．2 中枢神经系统
2．1．3 周围神经系统
2．2 脑信号的获取方法
2．2．1 电磁信号的检测
2．2．2 代谢信号的检测
2．2 3 多模态神经影像
2．3 脑-计算机交互中脑信号的产生方法
2．3．1 基于外源性刺激产生的感知觉信号
2．3．2 基于内源性激励产生的脑信号
2．3．3 与人体精神状态相关的脑信号
参考文献

3 脑-计算机交互系统的基本构成与实现方法
3．1 脑-计算机交互系统构成的基本框架
3．1．1 构成脑-计算机交互系统的基本组件
3．1．2 脑-计算机交互系统的基本特征
3．2 脑-机交互系统的分类方法
3．2．1 主动模式、反应模式与被动模式BCI
3．2．2 独立与非独立BCI系统
3．2．3 同步与非同步BCI系统
3．2．4 离散型与连续型控制方式
3．2．5 单用户与多用户系统
3．3 混合型脑-机交互系统
3．3．1 混合型脑-机交互系统的定义
3．3．2 混合型脑-机交互系统的实现方法
3．4 基于通信理论的视听觉信号调制方法及BCI系统构成
3．4．1 v-BCI和a-BCI中的脑信号
3．4．2 v-BCI和a-BCI系统中的多目标编码
3．5 脑-机交互基本的应用模式
3．5．1 脑-机接口
3．5．2 脑-机交互
3．5．3 脑-机协同智能
3．6 脑-机交互系统通用的软件平台
3．6．1 BC12000
3．6．2 0DenV．BE
3．7 脑-机交互系统性能的评价指标
3．7．1 同步BCI系统
3．7．2 异步BCI系统ITR的计算
3．7．3 特别设计的BCI系统
参考文献

4 脑信号处理方法
4．1 EEG信号去噪
4．1．1 空间滤波方法
……
5 稳态视觉诱发电位脑-机接口
6 基于EEG的无创BCI-P300研究前沿
7 基于脑运动想象的脑-机交互及应用
8 fNIRS脑-机接口及神经反馈
9 植入式脑-机接口
10 基于颅内脑电的BCI/洪波
11 脑电极（脑-机接口器件）
12 脑-机接口的医学应用，安兴伟
13 情感脑-机接口
索引