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脑机接口赋能运动损伤康复

【摘要】运动损伤源于运动时遭遇的外伤，可导致不同程度的疼痛、活动障碍，

严重者可致残。但当前的传统康复训练疗效有限，个性化治疗不足。脑机接口（B

CI）技术通过在大脑与外部设备之间建立直接通信与控制通道，为运动损伤患者

的康复提供了新的解决方案。BCI技术可通过运动意图解码、神经反馈、人工感

觉反馈等方式，在运动功能重建、感觉缺陷改善和神经性疼痛调控等方面发挥独

特优势。BCI系统包括脑电信号采集、分析与处理和外部设备控制三个关键环节，

其中与人工智能（AI）结合为脑电信号分析处理提供了新思路。为进一步推动新

型康复技术的发展、降低治疗成本、促进患者全面康复，笔者就BCI技术特点、

运动损伤康复存在的问题和BCI在运动损伤康复中的应用等方面进行阐述，为相

关领域的科研和临床工作者提供参考和启发，加速BCI技术的创新突破和转化应

用，造福更多运动损伤患者。

【关键词】运动损伤，康复；人工智能；脑机接口

运动损伤源于运动时遭遇的外伤，可导致不同程度的疼痛、活动障碍。损伤

累及脊髓、颅脑时，常出现不同程度的肢体瘫痪、感觉缺失、慢性疼痛等，严重

影响其日常生活和工作能力。目前，运动损伤主要通过药物、手术和康复训练等

方式进行治疗，虽然在改善患者运动功能、减轻感觉缺陷和疼痛等方面取得了一

定成效，但仍存在疗效有限、个性化治疗不足、患者主动参与度低等问题，亟须

引入新的技术手段来突破瓶颈［1-2］。脑机接口（brain-computerinterfa

ce，BCI）技术是一种创新的人机交互方式，其通过在大脑与外部设备之间建立

直接的通信与控制通道，将脑电信号转化为控制命令，使用户无须借助受损的周

围神经和肌肉，仅凭意念就能操纵外部设备［3-4］。BCI技术具有直接、精准、

个性化等独特优势，在医疗、康复、娱乐等领域展现出广阔的应用前景［5］。

对于运动损伤康复，BCI技术可通过运动意图解码、神经反馈和人工感觉反

馈等方式，结合人工智能（AI）技术，在运动功能重建、感觉缺陷改善和神经性

疼痛调控等方面发挥独特优势［6-10］。为进一步推动新型康复技术的发展、

降低治疗成本、促进患者全面康复，笔者从BCI技术的特点、运动损伤康复存在

的问题和BCI在运动损伤康复中的应用等方面进行阐述，通过全面梳理BCI技术

在运动损伤康复中的研究进展和应用潜力，为相关领域的科研和临床工作者提供

参考和启发，加速BCI新技术的创新突破和转化应用，造福更多运动损伤患者。

1BCI技术的特点

BCI技术的本质是对脑活动进行检测、解码与转译，继而实现对外部设备的

控制。自20世纪70年代BCI被首次提出以来，BCI技术已发展成为一个集成神

经科学、生物医学工程和计算机科学等多学科前沿交叉的技术领域。BCI系统是

BCI技术的实现方式，由脑电信号采集、信号分析与处理、外部设备控制三个核

心部分组成［11］。

1.1脑电信号采集

脑电信号采集通过在头皮、颅骨表面或大脑皮层放置电极，记录脑神经元的

电活动，获得反映大脑功能状态的生物电信号。常用的脑电信号采集技术包括非

侵入式的头皮脑电图（EEG）和侵入式的皮层脑电图（ECoG）、微电极阵列等［1

2-14］。其中EEG凭借其简便无创、成本低廉、时间分辨率高等优点，成为目

前BCI研究和应用的主流方法。但EEG信号容易受到头皮、颅骨及环境噪声的干

扰，信噪比和空间分辨率相对较低［11］。而有创方式可以获得质量更高的脑电

信号，但存在一定的手术风险和并发症。为克服上述缺陷，研究人员开发了柔性

电极、微创置入物等新型脑电采集技术，力图在获得高质量脑电信号的同时实现

对脑组织侵扰的最小化［15-20］。

1.2信号分析与处理

脑电信号的分析与处理是BCI系统的核心环节，其目的是从嘈杂的背景噪声

中提取稳定的脑电特征，并将其解码为反映用户意图的控制命令。这一过程涉及

脑电信号预处理、特征提取、特征选择和特征分类等多个步骤［11-12，21］。

在预处理阶段，主要采用数字滤波、独立成分分析等方法去除脑电信号中的工频

噪声、眼电伪迹等，提高信号质量。脑电信号特征提取是根据脑电节律、事件相

关电位和视觉诱发电位等生理机制，从预处理后的脑电信号中提取能够稳定反映

用户意图的关键特征［20，22-24］。常用的脑电信号特征包括功率谱、共振峰

频率、振幅和潜伏期等时域和频域指标。特征选择则采用互信息、递归特征消除

等数据挖掘方法，进一