《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》：A non-invasive, MRCP-based BCI for online communication
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本研究针对严重运动功能障碍患者亟需稳定通讯方式的需求，提出一种基于运动相关皮层电位（MRCPs）的无创脑机接口（BCI）系统。研究人员通过异步检测单次运动意图，实现了对拼写界面的直觉控制，无需外部提示且校准要求低。在20名参与者的测试中，系统展现出稳定的检测性能与对不同界面配置的适应性，为开发未来家用BCI奠定了坚实基础。
对于因肌萎缩侧索硬化症、严重中风或脊髓损伤而导致运动功能严重受损的患者而言，失去与外界沟通的能力是日常生活中最令人沮丧的挑战之一。传统的辅助通讯设备，如眼动仪或头部追踪器，依赖于残余的运动能力，对于完全闭锁状态的患者可能失效。因此，科学家们将目光投向了脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术，希望能直接从大脑活动中解码用户的意图，重建交流的桥梁。然而，现有的许多BCI系统，尤其是基于稳态视觉诱发电位或P300电位等范式的系统，往往需要依赖外部节奏性刺激或频繁的视觉提示来工作。这不仅不够“直觉”，让用户感到疲劳和认知负担，也限制了其在实际生活中的泛化应用。那么，能否开发一种更自然、更接近我们日常行为方式的BCI，让患者仅仅通过“想动一下”的念头，就能像按下一个虚拟按钮一样控制设备呢？
为了回答这个问题，一组研究人员开展了一项创新性研究，其成果发表在《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》期刊上。他们致力于开发一种无需外部线索、能够异步检测单次自发运动意图的BCI系统，并将其应用于在线拼写通讯任务中，以评估其作为实用通讯辅助工具的潜力。这项研究的核心，在于利用一种被称为运动相关皮层电位（Movement-Related Cortical Potentials, MRCPs）的特定脑电信号。MRCPs是与个体自主发起运动准备和执行过程相关的一种缓慢的皮层负电位变化，它天然地编码了“我想要动”的意图。通过捕捉和解码这种信号，理论上可以实现一种真正由用户主动、自主发起的直觉控制。
研究人员为开展这项研究，主要运用了以下几个关键技术方法：首先，他们设计了一个基于运动相关皮层电位（MRCPs）的脑电图（EEG）信号处理与分类框架，用于异步检测自我发起的单次运动意图，核心是模拟一次虚拟的“按键”动作。其次，他们开发了一个与任务无关的通用控制框架，使其能适配多种人机交互界面。再者，研究构建了一个在线拼写通讯的测试平台，具体实现为行-列扫描（Row-Column Scanning, RCS）拼写器，并设置了两种不同复杂度的布局（3x3和5x5网格）来评估系统的适应性。实验招募了20名健康参与者作为受试者队列，在离线校准后，在线执行拼写特定五个字母单词的任务，以评估系统的通讯性能。
研究结果
系统性能评估：
通过让20名参与者使用该BCI系统控制拼写界面，研究人员得出了关键的量化性能指标。整体而言，系统对运动意图检测的真实阳性率（True Positive Rate, TPR）为54.4±27.9%，但在个别参与者中最高可达98.6%。同时，系统保持了较低的错误触发率，平均每分钟产生2.0±1.9个误报（False Positives per minute, FP/min）。这些数据表明，系统能够在多数情况下有效识别用户的控制意图，同时将非意图期的误操作控制在较低水平。
拼写任务表现：
在具体的通讯任务效能上，分析显示参与者能够正确选择60.9±28.5%的目标字符。更重要的是，在所有的尝试中，参与者成功拼写出一个完整五字母单词的成功率为41.7±42.7%。这一结果直接证明了该基于MRCP的BCI系统能够支持完成序列性的选择任务，实现有意义的单词拼写与在线通讯。
EEG信号与分类器稳健性分析：
对采集的脑电图（EEG）数据进行深入分析后，研究发现，基于MRCP的信号分类器在不同的拼写界面配置（即3x3和5x5布局）下，保持了高度一致的检测性能。这一发现至关重要，它表明该BCI系统的核心检测算法并不依赖于特定的视觉刺激布局或任务结构，凸显了其方法本身的稳健性（Robustness）以及对不同应用场景变化的良好适应性（Adaptability）。
结论与讨论
本研究的结论清晰地展示了一条通往更实用、更人性化通讯辅助技术的路径。研究人员成功开发并验证了一个基于运动相关皮层电位（MRCPs）的非侵入性脑机接口（BCI）系统。该系统能够异步地、无需外部提示地检测单次自我发起的运动意图，并通过模拟“按键”动作，形成了一个可广泛应用于不同接口的任务无关控制框架。实验结果表明，该系统不仅能使健康受试者以一定的成功率完成在线单词拼写，更重要的是，其核心的MRCP分类器表现出跨任务配置的稳定性能。
这项研究的意义是多层次的。在科学层面，它深化了我们对如何利用MRCP这种内在的、与运动准备相关的神经信号来实现直觉性脑机交互的理解。在技术层面，它提出并验证了一个低校准需求、异步控制的框架，这相比于需要持续刺激和同步操作的经典BCI范式，向“自然交互”迈进了一大步。最终，也是最具应用价值的一点在于，该研究为未来开发真正适合家庭环境使用的BCI通讯设备奠定了坚实的基础。它指向了一个未来：严重运动功能障碍患者或许能够借助这样一个相对简单、非侵入且直觉控制的系统，重新获得与亲人交流、表达自我需求的基本能力，从而极大地提升其生活自主性与生命尊严。
