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BCI2000: a general-purpose brain-computer interface (BCI) system. ​

文献信息 ​

DOI10.1109/TBME.2004.827072
PMID15188875
期刊IEEE transactions on bio-medical engineering
影响因子4.5
JCR 分区Q2
发表年份2004
被引次数654
关键词脑机接口, BCI2000, 信号处理
文献类型Comparative Study, Evaluation Study, Journal Article, Research Support, Non-U.S. Gov't, Research Support, U.S. Gov't, P.H.S.
ISSN0018-9294
页码1034-43
期号51(6)
作者Gerwin Schalk, Dennis J McFarland, Thilo Hinterberger, Niels Birbaumer, Jonathan R Wolpaw

一句话小结 ​

本研究开发了BCI2000，一个通用的脑-计算机界面（BCI）研究和开发平台，旨在解决现有BCI系统难以进行系统性比较和评估的问题。BCI2000支持多种脑信号和处理方法的组合，显著降低了实验成本和劳动强度，促进了BCI技术的发展及其在医疗和教育中的应用。

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脑机接口 · BCI2000 · 信号处理

摘要 ​

许多实验室已开始开发脑-计算机界面（BCI）系统，以为严重运动障碍患者提供沟通和控制能力。然而，进一步的进展和实际应用的实现依赖于对不同脑信号、记录方法、处理算法、输出格式和操作协议的系统评估和比较。然而，典型的BCI系统通常是专门为某一种特定的BCI方法设计的，因此不适合进行对持续进展至关重要的系统性研究。为了解决这个问题，我们开发了一个名为BCI2000的文档化通用BCI研究和开发平台。BCI2000可以单独或组合使用任意脑信号、信号处理方法、输出设备和操作协议。本报告旨在向研究人员、生物医学工程师和计算机科学家描述BCI2000系统所基于的概念，并提供使用该系统成功实施BCI的示例。迄今为止，我们已使用BCI2000为各种脑信号、处理方法和应用创建了BCI系统。数据显示，这些系统在在线操作中表现良好，BCI2000满足BCI系统严格的实时要求。通过显著降低劳动和成本，BCI2000促进了不同BCI系统及其他心理生理实验的实施。该平台提供完整文档，并可免费用于研究或教育目的，目前已被许多研究小组广泛应用于各种研究中。

英文摘要 ​

Many laboratories have begun to develop brain-computer interface (BCI) systems that provide communication and control capabilities to people with severe motor disabilities. Further progress and realization of practical applications depends on systematic evaluations and comparisons of different brain signals, recording methods, processing algorithms, output formats, and operating protocols. However, the typical BCI system is designed specifically for one particular BCI method and is, therefore, not suited to the systematic studies that are essential for continued progress. In response to this problem, we have developed a documented general-purpose BCI research and development platform called BCI2000. BCI2000 can incorporate alone or in combination any brain signals, signal processing methods, output devices, and operating protocols. This report is intended to describe to investigators, biomedical engineers, and computer scientists the concepts that the BC12000 system is based upon and gives examples of successful BCI implementations using this system. To date, we have used BCI2000 to create BCI systems for a variety of brain signals, processing methods, and applications. The data show that these systems function well in online operation and that BCI2000 satisfies the stringent real-time requirements of BCI systems. By substantially reducing labor and cost, BCI2000 facilitates the implementation of different BCI systems and other psychophysiological experiments. It is available with full documentation and free of charge for research or educational purposes and is currently being used in a variety of studies by many research groups.

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主要研究问题 ​

  1. BCI2000如何支持不同脑信号的处理和集成？
  2. 在使用BCI2000进行BCI系统开发时，哪些信号处理算法表现最佳？
  3. BCI2000在教育和研究中的应用案例有哪些，能否分享具体的成功故事？
  4. BCI2000如何满足实时操作的严格要求，这对系统设计有什么启示？
  5. 在BCI2000平台上，如何评估不同输出设备对用户体验的影响？

核心洞察 ​

1. 研究背景和目的 ​

随着科技的发展，脑机接口（BCI）系统逐渐被应用于帮助严重运动障碍患者进行沟通和控制。尽管已有多个实验室在这一领域取得了一定进展，但目前的BCI系统通常是针对特定方法设计的，缺乏系统性评估和比较。为了推动BCI技术的进一步发展，研究人员需要一个可以整合不同脑信号、处理算法和输出格式的通用平台。因此，BCI2000应运而生，旨在为研究人员、工程师和计算机科学家提供一个灵活、高效的BCI研发工具。

2. 主要方法和发现 ​

BCI2000是一个文档化的通用BCI研究与开发平台，能够单独或组合使用各种脑信号、信号处理方法、输出设备和操作协议。该系统的设计允许研究者在不同的实验中灵活应用，促进了BCI技术的多样化发展。研究表明，BCI2000在在线操作中表现良好，并满足BCI系统所需的严格实时要求。此外，该平台显著降低了实施不同BCI系统及其他心理生理实验的劳动力和成本。BCI2000目前已被多个研究团队广泛应用于各种研究中，并提供完整的文档支持，供研究或教育用途免费使用。

3. 核心结论 ​

BCI2000作为一个通用平台，成功地解决了BCI研究中的系统性问题，为不同脑信号的采集和处理提供了灵活的解决方案。它的应用展示了在不同脑信号、处理方法和应用场景下的可行性，且在实时性能上表现优异。这一平台的开发为BCI领域的研究提供了新的视角与工具，推动了该技术的普及和应用。

4. 研究意义和影响 ​

BCI2000的推出不仅为学术界提供了一个强有力的研究工具，还对实际应用具有重要意义。它降低了研究的门槛，鼓励更多的实验室进行BCI技术的探索与创新，可能进一步推动BCI技术在医疗、康复、游戏等多个领域的应用。此外，通过系统性的比较和评估，BCI2000为BCI系统的标准化和优化提供了基础，有助于未来的临床应用和商业化发展，推动人机交互技术的进步。

引用本文的文献 ​

  1. Control of a two-dimensional movement signal by a noninvasive brain-computer interface in humans. - Jonathan R Wolpaw;Dennis J McFarland - Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (2004)
  2. When mind meets machine. - Vicki Brower - EMBO reports (2005)
  3. An enhanced time-frequency-spatial approach for motor imagery classification. - Nobuyuki Yamawaki;Christopher Wilke;Zhongming Liu;Bin He - IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (2006)
  4. Spectral changes in cortical surface potentials during motor movement. - Kai J Miller;Eric C Leuthardt;Gerwin Schalk;Rajesh P N Rao;Nicholas R Anderson;Daniel W Moran;John W Miller;Jeffrey G Ojemann - The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience (2007)
  5. An MEG-based brain-computer interface (BCI). - Jürgen Mellinger;Gerwin Schalk;Christoph Braun;Hubert Preissl;Wolfgang Rosenstiel;Niels Birbaumer;Andrea Kübler - NeuroImage (2007)
  6. Toward enhanced P300 speller performance. - D J Krusienski;E W Sellers;D J McFarland;T M Vaughan;J R Wolpaw - Journal of neuroscience methods (2008)
  7. Towards an independent brain-computer interface using steady state visual evoked potentials. - Brendan Z Allison;Dennis J McFarland;Gerwin Schalk;Shi Dong Zheng;Melody Moore Jackson;Jonathan R Wolpaw - Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology (2008)
  8. Think to move: a neuromagnetic brain-computer interface (BCI) system for chronic stroke. - Ethan Buch;Cornelia Weber;Leonardo G Cohen;Christoph Braun;Michael A Dimyan;Tyler Ard;Jurgen Mellinger;Andrea Caria;Surjo Soekadar;Alissa Fourkas;Niels Birbaumer - Stroke (2008)
  9. Online artifact removal for brain-computer interfaces using support vector machines and blind source separation. - Sebastian Halder;Michael Bensch;Jürgen Mellinger;Martin Bogdan;Andrea Kübler;Niels Birbaumer;Wolfgang Rosenstiel - Computational intelligence and neuroscience (2007)
  10. Two-dimensional movement control using electrocorticographic signals in humans. - G Schalk;K J Miller;N R Anderson;J A Wilson;M D Smyth;J G Ojemann;D W Moran;J R Wolpaw;E C Leuthardt - Journal of neural engineering (2008)

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