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基于ECoG信号的嵌入式脑机接口系统：技术剖析与应用展望

一、引言

1.1研究背景与意义

神经系统疾病严重威胁人类健康，如脑卒中、阿尔茨海默症、帕金森病、癫痫等。这些疾病不仅造成患者生理功能障碍，还引发心理和社会问题，对患者日常生活、心理健康、社交和家庭关系产生负面影响，如运动障碍、言语困难、记忆减退、认知功能下降，以及焦虑、抑郁、社交孤立和沟通障碍等，同时给社会资源和医疗服务带来巨大压力。据世界卫生组织（WHO）统计，全球约10亿人受神经系统疾病影响，每年新增患者众多，如阿尔茨海默症患者数量不断攀升，给家庭和社会带来沉重负担。

脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）技术作为一种革命性的人机交互技术，为神经系统疾病患者带来希望。BCI系统能够在大脑与外部设备之间建立直接连接，实现大脑信号与外部设备的信息交互。通过采集、分析大脑神经信号，将其转换为控制指令，驱动外部设备完成任务，帮助患者恢复运动、感觉和语言等功能，显著改善生活质量。在医疗康复领域，BCI技术已成功应用于瘫痪患者的运动康复训练，帮助他们重新获得运动能力；也用于癫痫患者的发作监测和预警，为疾病治疗提供依据。

脑机接口技术根据侵入程度分为非侵入式、半侵入式和侵入式。非侵入式脑机接口将传感器置于头皮表面，采集脑电信号（EEG），具有无创、操作简单等优点，但信号质量低、空间分辨率差、易受干扰；侵入式脑机接口将电极直接植入大脑皮层，信号质量高、空间分辨率高，但手术风险大、存在感染和免疫排斥等问题；半侵入式脑机接口介于两者之间，将电极置于颅骨下、皮层上方，如皮层脑电图（ECoG）信号取自硬脑膜或蛛网膜上的电极，兼具较好信号质量和相对较低风险。

基于ECoG信号的脑机接口具有独特优势。ECoG信号的空间分辨率可达十分之一毫米，远高于EEG的厘米级分辨率，能更精确反映大脑神经活动；信号保真度高，抗噪音能力强，不受肌肉运动和眼睛运动等噪声和伪影影响；在长期记录中具有较低临床风险和健壮性，电极阵列无需穿透皮层，安全性高；信号振幅较大，最大为50-100μV，更易于检测和分析。这些优势使得基于ECoG信号的脑机接口在神经系统疾病治疗和康复领域具有广阔应用前景。

目前，基于ECoG信号的脑机接口研究取得一定进展，但仍面临诸多挑战。信号处理与解码算法的准确性和实时性有待提高，以实现更精准、快速的大脑信号解读和指令转换；系统的小型化、低功耗设计是实现可穿戴、便携式设备的关键，以满足患者日常生活使用需求；长期植入的生物相容性和稳定性问题需要深入研究，确保设备在体内长期安全、可靠运行；此外，还需加强多学科交叉融合，推动该技术从实验室研究走向临床应用和产业化发展。

本研究旨在设计和实现一种基于ECoG信号的嵌入式脑机接口系统，深入研究相关关键技术，包括ECoG信号采集与预处理、特征提取与分类、解码算法优化以及系统集成与验证等。通过本研究，有望提高脑机接口系统性能，为神经系统疾病患者提供更有效治疗和康复手段，推动脑机接口技术发展，具有重要理论意义和实际应用价值。

1.2国内外研究现状

国外在脑机接口研究方面处于领先地位，取得众多成果。美国加利福尼亚大学旧金山分校的研究团队在脑机接口领域成果显著。他们在2019年发表于《自然》杂志的论文中，利用ECoG信号实现了对语音的高精度解码。研究人员通过在患者大脑皮层表面植入电极阵列，采集ECoG信号，并运用深度学习算法对信号进行分析处理，成功将患者的大脑活动转化为可理解的语音，在有限词汇集下的语音识别准确率达到了较高水平，这一成果为失语患者恢复语言交流能力带来了希望。2025年3月31日，该团队又在英国《自然?神经学》杂志上发表论文，他们利用人工智能算法改进了脑机接口植入设备，使一名失语18年的中风患者能以更接近自然语言的速度将想法转换成语言表达出来，经改进的脑机接口系统可在3秒内同步完成对患者所思考语句的实时解析与语音转化，而患者此前所用的辅助通信设备完成这一过程需要超过20秒。

马斯克旗下的Neuralink公司专注于侵入式脑机接口技术研发，取得重要进展。2024年1月，Neuralink完成首例人类脑机接口芯片植入，患者实现意念控制鼠标；同年11月，其Blindsight芯片获FDA批准，完成22例植入手术，患者可操控特斯拉机械臂；2025年1月，马斯克宣布已完成第三例脑机接口设备人体植入手术，且设备运行良好，预计2025年还会增加约20例至30例。该公司研发的脑机接口设备采用了柔性细丝电极技术，能够实现对大脑神经元活动的高精度监测和记录，并且在设备的小型化和植入手术的微创化方面取