微美全息开发基于EEG-fNIRS多模态数据融合的脑机接口（BCI）技术

脑机接口（BCI）技术是一种直接将大脑与外部设备连接的技术，可以实现大脑与机器的直接通信。这种技术对于重塑人类与机器的交互方式有着巨大的潜力，特别是在医疗健康、康复医学、虚拟现实、游戏娱乐等领域有着广泛的应用前景。

近年来，随着神经科学研究的深入和大数据、AI技术的快速发展，BCI技术也在不断进步。其中，基于EEG-fNIRS多模态数据融合的BCI技术近期得到了广泛关注。EEG（电脑脑电图）和fNIRS（功能性近红外光谱）是两种常用的非侵入性脑成像技术，由于时间分辨率不足和缺乏特征提取技术，现有的基于fNIRS的BCI系统性能不佳。开发基于EEG-fNIRS多模态数据融合的BCI技术仍面临一些挑战，如数据预处理、特征提取和融合、模型训练和优化等，这需要结合神经科学知识和机器学习、深度学习等AI技术来解决。因此，这是一个高度交叉的研究领域，涉及到神经科学、计算机科学、电子工程、生物医学工程等多个学科。据悉，微美全息（NASDAQ:WIMI）一直致力于人工智能技术的研究和应用，提出一种基于EEG-fNIRS多模态数据融合的脑机接口（BCI）技术，以提高EEG-fNIRS多模态数据融合的的性能和准确性。

多模态数据融合是近年来人工智能领域的一个热点，其主要目标是将来自不同源的数据或信息有效地结合起来，以提供比单一数据源更好的决策依据。EEG（电脑脑电图）和fNIRS（功能性近红外光谱）是两种常用的脑神经信号检测技术，各自有着独特的优势和局限。

(资料图)

EEG可以提供高时间分辨率的脑神经活动信息，但其空间分辨率较低；而fNIRS虽然时间分辨率较低，但可以提供高空间分辨率的脑血流动力学信息。WIMI微美全息的开发团队发现，将这两种技术相结合，可以弥补各自的不足，提供更全面、准确的脑神经信息。

WIMI微美全息利用二元增强算法，实现了EEG和fNIRS数据的有效融合。这是一种自注意力机制的深度学习模型，能够自动学习数据的内在关联性，提高了数据融合的质量和效率。此外，WIMI微美全息还设计了一套独特的算法框架，可以处理大规模的多模态数据，满足不同场景下的应用需求。

WIMI微美全息实现基于EEG-fNIRS多模态数据融合的脑机接口（BCI）技术的流程可以分为以下几个步骤：

数据收集：首先，需要使用EEG设备和fNIRS设备同时对同一目标进行数据收集。EEG设备会记录脑电活动，而fNIRS设备则会监测脑部血流变化。

数据预处理：收集到的数据需要进行预处理，对EEG和fNIRS数据进行预处理，包括滤波、去噪、去伪迹等，以提高数据质量。这通常包括滤波、归一化等步骤。此外，由于EEG和fNIRS设备的时间分辨率不同，还需要进行时间对齐操作。

特征提取：通过融合后的数据，可以提取出更丰富、更准确的脑神经活动特征。从预处理后的数据中提取有用的特征。对于EEG数据，可以提取时域、频域、时频域等特征，如平均功率谱密度、时域特征（如均值、方差）、小波变换系数等。对于fNIRS数据和光通量变化等特征。

数据融合：在EEG-fNIRS多模态数据融合技术中，将特征进行融合，得到综合的多模态特征表示。多模态特征融合主要是将从EEG和fNIRS数据中提取的特征进行融合，以得到更全面、更准确的大脑活动信息。通过二元增强算法，基于自注意力机制的深度学习模型，它可以自动学习数据的内在关联性，从而实现对高维度和复杂结构数据的有效处理。

模型训练：模型训练过程，使用交叉验证等方法进行模型参数选择和性能评估。

应用实现：基于提取出的特征，实现各种应用。如，使用这些特征训练机器学习模型，以实现对脑神经活动的预测和控制等。

显然，微美全息开发的基于EEG-fNIRS多模态数据融合的脑机接口（BCI）技术，将为脑科学、神经工程、临床医疗等领域的研究和应用提供强有力的技术支持。它可以帮助科研人员更深入地理解脑神经活动的规律，为临床医生提供更准确的诊疗依据，也可以应用于脑机接口、虚拟现实等高科技领域，推动其技术进步。

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