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2017 年度国家自然科学奖公示内容 项目名称 脑信号分析算法与非侵入式脑机接口研究 推荐单位（专家）意见 该项目紧跟国际前沿，具有重要科学意义与应用前景。该项目针对脑机接口多自由 度控制难点问题，提出了多模态方法，建立了多个面向应用的系统；针对脑机接口系统 中高性能检测难点问题，提出了基于典型相关分析的频率方法和基于伪键的异步多模态 检测方法；建立了多模态脑机接口轮椅控制系统，实现了轮椅的多功能脑操作；针对脑 信号高噪声、高度动态变化、高维等难点问题，建立了基于稀疏表示的脑信号特征选择 与信息解码系列算法等。该项目发表了大量国际权威期刊论文，论文被众多国际权威学 者正面引用。相关成果丰富了脑机接口理论与关键技术，促进了脑机接口技术的应用。 推荐该项目为国家自然科学奖二等奖。 项目简介 脑信号分析与脑机接口是目前国际上的学科前沿热点，涉及脑科学、医学、计算机、 信号处理、传感器、自动控制等学科领域，具有重要科学意义与应用前景。特别是脑机 接口可用于残疾人神经功能辅助与康复、增强人机接口等，是医疗助残、应对人口老龄 化方面的前沿技术，符合国家战略需求。 项目研究内容包括脑信号分析算法与非侵入式脑机接口系统两个方面，其中脑信号 分析算法是脑机接口系统的重要环节与支撑，而脑机接口系统可以为脑信号分析算法提 供验证。取得如下科学成果： 1． 针对脑机接口多自由度控制难点问题，提出了多模态方法及多个面向应用的 系统。如提出了基于多模态脑机接口的二维光标控制方法及系统，在该系统中，我们从 脑电中提取基于左右手运动想象的mu节律信号，控制光标水平运动，提取视觉诱发P300 信号，控制光标垂直运动。两个控制信号产生机制不同，几乎独立，在国际上首次实现 了光标从随机起始位置到随机目标位置的控制；进一步实现了脑控鼠标，并研发了脑机 接口网络浏览器、邮件发送系统与资源管理器，使用户可以用脑上网，书写收发电子邮 件，管理文档等。 2． 针对脑机接口系统中高性能检测难点问题，提出了基于典型相关分析的频率 方法，实质性推动了稳态视觉诱发电位脑机接口信息传输速率的瓶颈问题的解决；提出 了基于伪键的异步检测方法，并进一步建立了一种新型的基于P300和SSVEP的多模态脑 机接口及异步脑开关, 显著提高了系统检测性能，部分技术已进入相关医院临床试用。 3． 建立了多模态脑机接口轮椅控制系统，实现了轮椅的启动停止、加速减速、 左转右转、前进后退等功能的脑操作。比较目前国内外报道的脑控轮椅，我们的多模态 脑控轮椅的脑操控功能最多。该轮椅多次对外展示，引起了媒体和社会广泛关注，并已 进入相关医院临床试用。 4． 针对脑信号微弱、高噪声、高度动态变化、高维等难点问题，建立了基于稀 疏表示的脑电与功能核磁共振信号特征选择与信息解码系列算法；基于脑电数据特有时 空频模式，从优化和贝叶斯统计机器学习的角度提出了系列高性能分析和解码方法；并 将这些方法应用于脑机接口。 发表 SCI 期刊论文 78 篇，其中 IEEE 汇刊长文 30 篇，其发表论文的权威期刊包括 Proc. of the IEEE，IEEE Trans. PAMI，美国科学院院刊(IF: 9.7)，Cerebral Cortex (IF:8.3)，IEEE Sig. Proc. Magazine, NeuroImage 等，被授权 6 个发明专利。8 篇代 表性论文被 SCI 和 ISTP 他引约 700 余次，Google 学术网引用约 1600 余次。得到了众多 IEEE Fellows、IEEE 汇刊主编或副主编、院士（美国科学院/工程院、德国科学院等） 等国际权威学者的正面引用。项目成果丰富了脑机接口理论与关键技术，促进了其应用。 第一完成人获得了教育部长江学者特聘教授等称号。 客观评价 （1）8篇代表性论文被SCI和ISTP他引约700余次，Google学术网引用约1600余 次。 （2）引用我们工作的部分国际权威学者（不完全统计）。 IEEE Fellow: H. Adeli，T. Sejnowski，G. Cauwenberghs，T