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| 內容簡介： |
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脑机接口技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术，近年来随着神经科学和工程学的长足进展，脑机接口技术愈来愈引起学术界和工业界的关注和重视。本书是第一本讲述脑机接口理论及应用的入门教材。
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Brain-Computer Interfacing:An Introduction出版者的话译者序前言第一部分 背景知识第1章 引言2第2章 神经科学基础42.1 神经元42.2 动作电位或锋电位52.3 树突和轴突52.4 突触52.5 锋电位的产生62.6 神经连接的调节：突触可塑性72.6.1 LTP72.6.2 LTD72.6.3 STDP72.6.4 短期激励和抑制82.7 大脑组织、解剖学结构和功能92.8 小结112.9 问题和习题11第3章 记录大脑信号和刺激大脑123.1 记录大脑信号123.1.1 侵入式技术123.1.2 非侵入式技术173.2 刺激大脑223.2.1 侵入式技术223.2.2 非侵入式技术233.3 同步记录和刺激243.3.1 多电极阵列243.3.2 神经芯片253.4 小结263.5 问题和习题26第4章 信号处理284.1 锋电位分类284.2 频域分析294.2.1 傅里叶分析294.2.2 离散傅里叶变换324.2.3 快速傅里叶变换334.2.4 频谱特征334.3 小波分析334.4 时域分析344.4.1 Hjorth参数344.4.2 分形维数354.4.3 自回归模型364.4.4 贝叶斯滤波364.4.5 卡尔曼滤波384.4.6 粒子滤波404.5 空间滤波414.5.1 双极、拉普拉斯和共同平均参考414.5.2 主成分分析414.5.3 独立分量分析444.5.4 共空间模式464.6 伪迹去除技术484.6.1 阈值法484.6.2 带阻和陷波滤波484.6.3 线性模型494.6.4 主成分分析494.6.5 独立分量分析514.7 小结514.8 问题和习题51第5章 机器学习545.1 分类技术545.1.1 二分类545.1.2 集成分类技术595.1.3 多分类615.1.4 分类性能的评估645.2 回归方法665.2.1 线性回归675.2.2 神经网络与反向传播算法685.2.3 径向基函数网络705.2.4 高斯过程715.3 小结735.4 问题和习题73第二部分 构建系统第6章 构建BCI786.1 BCI的主要类型786.2 对构建BCI有用的大脑反应786.2.1 条件反射786.2.2 集群行为796.2.3 想象运动和认知行为796.2.4 刺激诱发行为806.3 小结806.4 问题和习题81第三部分 BCI的主要类型第7章 侵入式BCI847.1 侵入式BCI的两个主要范式847.1.1 基于操作性条件反射的BCI847.1.2 基于集群解码的BCI867.2 应用于动物的侵入式BCI877.2.1 控制假臂和手的BCI877.2.2 控制下肢的BCI987.2.3 控制光标的BCI1007.2.4 认知型BCI1047.3 应用于人的侵入式BCI1087.3.1 植入多电极阵列控制光标和机器人1087.3.2 认知型BCI1117.4 侵入式BCI的长期使用1127.4.1 BCI的长期使用和稳定皮质代表区的形成1127.4.2 植入人脑的BCI的长期使用1147.5 小结1147.6 问题和习题114第8章 半侵入式BCI1178.1 基于皮质脑电信号（ECoG）的BCI1178.1.1 基于ECoG的动物用BCI1178.1.2 基于ECoG的人用BCI1188.2 基于外周神经信号的BCI1348.2.1 神经型BCI1348.2.2 目标肌肉神经分布重建1358.3 小结1378.4 问题和习题138第9章 非侵入式BCI1409.1 基于脑电信号的BCI1409.1.1 振荡电位和ERD1409.1.2 慢皮质电位1489.1.3 运动相关电位1519.1.4 刺激诱发电位1539.1.5 基于意识任务的BCI1589.1.6 BCI的错误电位1599.1.7 互适应型BCI1609.1.8 分层型BCI1619.2 其他非侵入式BCI:fMRI、MEG和fNIR1629.2.1 基于功能性磁共振成像的BCI1629.2.2 基于脑磁图的BCI1629.2.3 基于功能性近红外光学成像的BCI1649.3 小结1649.4 问题和习题165第10章 BCI的刺激修复作用16710.1 感觉功能恢复16710.1.1 恢复听力：人工耳蜗16710.1.2 恢复视力：皮质和视网膜的植入16910.2 运动恢复17110.3 感觉扩增17210.4 小结17310.5 问题和习题173第11章 双向与循环型BCI17511.1 通过刺激产生直接的皮质指令控制光标17511.2 使用BCI和体觉刺激实现主动触觉探索17811.3 迷你机器人的双向BCI控制18011.4 通过功能性电刺激实现肌肉的脑皮质控制18211.5 建立脑区间的新联系18311.6 小结18611.7 问题和习题186第四部分 应用和伦理第12章 BCI的应用19012.1 医学领域的应用19012.1.1 感觉恢复19012.1.2 运动恢复19012.1.3 认知恢复19112.1.4 康复治疗19112.1.5 使用菜单、光标和拼写器实现交流19112.1.6 脑控轮椅19212.2 非医学领域的应用19312.2.1 网页浏览和虚拟世界导航19312.2.2 机器人替身19512.2.3 高流通量的图像搜索19712.2.4 测谎和法律领域的应用19912.2.5 警觉性监测20212.2.6 估算认知负荷20412.2.7 教育和学习20612.2.8 安保、身份识别和验证20812.2.9 利用外骨骼扩增身体能力20912.2.10 记忆和认知的放大20912.2.11 航空领域的应用21112.2.12 游戏和娱乐21312.2.13 脑控制艺术21412.3 小结21612.4 问题和习题216第13章 脑机接口的道德规范21813.1 医学、健康和安全问题21813.1.1 平衡风险和利益21813.1.2 知情同意21913.2 BCI技术的滥用21913.3 BCI的安全性和隐私性22013.4 法律问题22013.5 道德和社会公平问题22113.6 小结22213.7 问题和习题222第14章 结论224附录A 数学背景知识226参考文献237索引248
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Brain-Computer Interfacing：An Introduction科学家演示了思维控制的机器人PC杂志，2012年7月9日仿生视觉：令人惊叹的全新眼睛芯片帮助两个英国盲人重见光明（Mirror,2012年5月3日）瘫痪者用他们的意识控制机器人（New York Times,2012年5月16日）史蒂芬霍金试用了能够解读他意识的设备（New Scientist,2012年7月12日）这些来自于2012年短短几周中的头条新闻说明了媒体和公众对脑机交互的思想越来越关注。这些新闻中尚未阐述清楚的问题是：（a）当前的脑机接口（brain-computer interface,BCI）能够或不能够完成什么（BCI有时称为BMI，即brain-machine interface）？b在神经科学和计算科学中何种技术进步能够使这些BCI实现?c有哪些可用的BCI类型？（d）这些BCI有什么应用领域，又会带来哪些伦理上的问题？本书旨在回答这些问题，并为读者提供BCI及BCI技术的系统性知识。内容概要本书对脑机接口领域进行了介绍（这个领域也被称作BMI、神经接口、神经修复、神经工程）。在过去几年里，这个领域中已经出版了一些极其有用的书籍（Dornhege等人，2007；Tan & Nijholt,2010;Graimann等人2011;Wolpaw &Wolpaw,2012）。当下，为那些在工程学或神经科学方面没有深厚基础的读者出版一本入门级教材的需求日益增加。本书旨在满足这一需求。本书可以作为高年级本科生和一年级研究生学习脑机接口及神经工程学的教材，还可以作为自学教材，或作为研究者、应用者和那些有兴趣加入这个领域的读者的参考书。本书先为读者介绍神经科学的基本思想、概念和技术，大脑信号的记录和刺激技术，信号处理和机器学习，然后介绍BCI的主要类型及应用。每章后面的问题和习题让读者能回顾前面的知识并检测自己对本章要点的理解。一些习题（带有标记）让读者可以根据研究刊物及网上获取的最新信息探索本书没有涉及的内容。本书章节构成如下：第1章到第5章给出了在神经科学和量化技术方面必要的基础知识，以便读者理解构造BCI所使用的术语和方法。在第6章中，通过学习BCI的基本构成，我们开始了进入BCI世界的旅途。本书的下一部分根据使用的信号采集技术，为读者介绍BCI的三个主要类型。第7章描述了侵入式的BCI，这类BCI需要使用植入到大脑内的设备。第8章描述了半侵入式BCI，这类BCI是基于神经信号的设备或安置在大脑表面的设备。第9章介绍了非侵入式BCI，比如采用在头皮上记录的电信号（EEG）。第10章介绍了通过刺激大脑来恢复失去的感觉或运动功能的BCI。第11章介绍了最通用的BCI，即可以记录脑电和刺激大脑的BCI。对每一种类型，本书都举例说明了其经典实验以及当前最新的技术（到2013年为止）。第12章介绍了BCI的一些主要应用。第13章介绍了与BCI技术的发展和使用相关的伦理问题。第14章为总结篇，该章对当前BCI的局限做了小结，并展望了这一领域的发展前景。本书还包括一个附录，给出了BCI所涉及的线性代数和概率论中的基本数学知识。网址本书的网址是bci.cs.washington.edu。由于BCI领域发展迅速，因此该网站会定期更新与BCI研究相关的有用链接。由于作者水平有限，书中难免会有缺漏和错误，恳请广大读者指正，发现的错误将刊登在本书网站的勘误表上。封面图像原书封面是一个使用基于皮质脑电的BCI控制光标的人脑图像见8.1节。大脑中明亮的红色区域显示，当受试者通过想象手的运动来控制光标移至电脑屏幕上的目标区域时，运动皮质的手部区域活动会增强。这幅图像由Jeremiah Wander制作,他是华盛顿大学生物医学的研究生，也是该大学网络和神经系统实验室的成员。致谢我要感谢来自剑桥大学出版社的Lauren Cowles，尽管多次错过截稿日期，她还是一如既往地对本书写作给予鼓励和支持。也要感谢华盛顿大学的感觉运动神经工程（CSNE）和BCI小组,尤其是我的合作者Jeffrey Ojemann、Reinhold Scherer现在在TU Graz、Felix Darvas、Eb Fetz和Chet Moritz，他们为本书写作给予了大量指导，并进行了很多次有价值的讨论。神经系统实验室的学生是BCI研究永不枯竭的灵感和新观点的源泉。他们让我乐此不疲，感谢以下学生：Christian Bell、Tim Blakely、Matt Bryan、Rawichote Chalodhorn、Willy Cheung、Mike Chung、Beau Crawford、Abe Friesen、David Grimes、Yanping Huang、Kendall Lowrey、Stefan Martin、Kai Miller、Dev Sarma、Pradeep Shenoy、Aaron Shon、Melissa Smith、Sam Sudar、Deepak Verma和Jeremiah Wander。Pradeep是我早期教授的一门BCI课程的助教，协助我组织了该课程的结构，这是本书的基础。Sam是后来的一个助教，他对课程材料给予了有价值的建议。Kai帮助建立了与从事BCI研究的医学院的早期合作，他也在实验室开启基于皮质脑电的BCI研究上起了重要作用。很多基金资助机构支持我的研究及本书的写作，包括美国国家科学基金会（NSF）、帕卡德基金会、美国国立卫生研究院（NIH）、美国海军研究所（ONR）认知科学项目、国家科学基金会下设的感觉神经工程研究中心（CSNE）和陆军研究办公室ARO。衷心感谢他们的支持。本书的部分章节是在风景优美的Friday Harbor实验室的Whiteley写作中心完成的，该中心为我迫在眉睫的写作进程提供了良好的环境。非常感谢我在印度Kendriya Vidyalaya Kanchanbagh（KVK）的老师们，在德克萨斯州安吉罗州立大学的教授们，在美国罗彻斯特大学的博导Dana Ballard，以及我在索尔克研究所的博士后导师Terry Sejnowski，他们对我以后的研究和教学生涯提供了坚实的数学和科学基础。十分感谢我的父母，他们始终给予我支持，并在我小时候就用满屋的书籍激发了我对科学的好奇心。对我的孩子Anika和Kavi，很抱歉在写作期间没能给予他们应有的关怀，但他们依然无条件地支持我。最后，感谢妻子Anu给予我的灵感和坚定不移的支持，这些都伴随着我走过多年的写作时光。没有她，这本书便不可能完成。
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