脑机接口技术

课程编码：1802040811X2P3001H 英文名称：Brain Computer Interface Technology 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：何晖光等

本课程是为未来技术学院脑智学科的研究生开设的专业普及课，其目的是使学生初步掌握脑-机接口的相关技术，并了解其应用领域。本课程聚焦脑-机接口的相关技术，对学生的要求包括：了解脑-机接口的基本构成和功能、神经信息编解码的基本方法及其应用，包括脑神经活动信息的获取和采集、神经信号的编解码、神经反馈、基于脑-机接口的机器人控制等内容，通过系统搭建、数据采集、数据分析实验及研讨使相关领域的研究生深入掌握主流脑-机接口技术的科研动向和最新技术，对脑-机接口在不同领域的应用有初步了解。培养研究生的研究学习能力，开阔眼界，为将来的研究与应用打好基础。

信号与系统、图像处理、模式识别

第一章 脑机接口总体介绍 3学时 何晖光
第1节 脑-机接口系统介绍
第2节 脑-机接口的发展历史
第3节 脑-机接口的分类
第4节 脑-机接口的组成
第二章 脑电技术介绍 3学时 何晖光
第1节 脑电的原理和记录手段
第2节 脑电信号处理基本方法
第三章 EEGLAB脑电分析 3学时 何晖光
第1节 EEGLAB的安装、使用流程
第2节 ICA分析简介
第3节 脑电地形图可视化分析
第四章 基于事件相关电位的脑机接口 3学时 何晖光
第1节 基于事件相关电位脑活动表征
第2节 基于事件相关电位处理和分析方法
第3节 事件相关电位脑机接口的应用
第五章 基于运动想象的脑机接口 3学时 何晖光
第1节 运动想象脑活动的表征
第2节 运动想象BCI数据处理方法
第3节 运动想象BCI应用
第六章 基于视觉诱发电位的脑机接口 3学时 何晖光
第1节 视觉诱发电位脑活动的表征
第2节 BCI数据处理方法
第3节 视觉诱发电位BCI应用
第七章 情绪脑机接口 3学时 王毅军
第1节 情绪脑机接口脑活动表征
第2节 情绪脑机接口处理和分析方法
第3节 情绪脑机接口的应用
第八章 神经信息编解码 3学时 王毅军
第1节 神经信息编解码概念及原理
第2节 视觉神经信息编解码
第3节 听觉神经信息编解码
第九章 神经反馈和神经调控 3学时 王毅军
第1节 神经反馈
第2节 经颅电刺激
第3节 经颅磁刺激
第十章 被动式脑-机接口 3学时 王毅军
第1节 被动式BCI范式
第2节 被动式BCI数据处理算法
第3节 被动式BCI应用
第十一章 混合脑-机接口 3学时 王毅军
第1节 混合BCI范式
第2节 数据融合算法
第3节 混合BCI应用
第十二章 脑机接口系统搭建及数据采集分析实验 3学时 王毅军
第1节 脑机接口系统搭建及数据采集分析实验
第十三章 脑机接口最新进展及展望 4学时 王毅军
第1节 脑机接口最新进展及展望

何晖光，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师，国家高层次人才，中国科学院大学岗位教授，上海科技大学特聘教授。先后主持多项国家自然科学基金、国家重点研究计划课题等多个重要项目。获国家科技进步二等奖两项（排二、排三），北京市科技进步奖两项，教育部科技进步一等奖（排三），中科院首届优秀博士论文奖，北京市科技新星，中科院“卢嘉锡青年人才奖”，中科院朱李月华优秀教师等奖项。其研究领域为人工智能，医学影像分析，脑-机接口等，研究结果在Nature Communications,IEEE TPAMI,ICML等发表文章200余篇。是中科院青年创新促进会优秀会员，建国七十周年纪念章获得者。自动化学报编委，中国图象图形学报编委。IEEE高级会员, CCF/CSIG杰出会员。
王毅军，中国科学院半导体研究所研究员，国家高层次青年人才。分别于2001年和2007年在清华大学获得生物医学工程学士和博士学位。2008年至2015年在美国加州大学圣迭戈分校神经计算研究所先后任博士后研究员和助理项目科学家。长期从事神经工程和计算神经科学的研究，研究兴趣包括脑机接口、生物医学信号处理和基于脑电信号的脑成像方法。已在PNAS，Journal of Neural Engineering，IEEE Trans系列等国际知名期刊和会议上发表论文200余篇，由于在无创脑机接口领域的突出贡献，2021年当选“北脑学者”，2023年获“华瑙学者奖”杰出青年奖。