脑电信号的破译仍是“蓝海”

　　天马行空、不拘一格、智慧深邃……人的思维是如此丰富多彩，脑电波又有多个种类和千万种组合，那么如何破译这些信号？

　　“不同的认知可以根据脑电图的变化来判断，但是非常复杂。”中国标准化研究院研究员张运红表示，尽管不同的脑电波大致有一个代表的方向，但实际情况却复杂得多。

　　李鲁群等人为找到司机疲劳程度与脑电波信号的关系，曾建立了一个模型，通过对复杂数据的降噪、重构、建模、拟合等多步处理后，经过多步计算，随后进行反向验证，得到相对有一定准确率的计算方法，使得α、β、θ波的特征值能够计算，从而得到疲劳状态的判定表达式，来判断疲劳与否。

　　“主要问题是脑电波测得是否准确，数据有没有价值。”雷霆认为，如果在基础研究阶段没有得出准确的数学模型，则后续的软件设计、应用开发都是无本之木。

　　事实上，脑电信号的破译工作目前仍是一片“蓝海”。“将α、β、θ波的特征值用于计算，只是其中一部分，还有很多其他方面的影响。”张运红表示，目前科学界并没有形成指南之类的共识。生物学领域的生命活动基础仍是未解之谜，将其转化为数学模型的表达是粗线条的反映，即使脑电波捕捉准确、后续的软件开发适宜，也无法高度精确地反映思维的现状。

　　比如，从西南科技大学李雪飞、许朝进《脑电生物反馈对正常小学生注意力的影响》的论文中可以看到，实验针对注意力分散的8名五年级小学生，采用脑电生物反馈训练系统进行为期两个月的注意力训练，比较后发现，尽管整体效果有所改善，但存在脑电数据与量表结果不一致的现象。也就是说，脑电数据显示集中精力，而量表题库显示注意力不足。究竟是脑电数据与现实状况接近，还是主观题库更准，目前仍难判断。

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　　调控脑电波有望对认知障碍等进行干预

　　记者了解到美国儿科医学院将脑电波神经反馈训练作为多动症的干预手段之一。我国科学家也正在研发一种穿戴式头盔，希望通过监测、调控脑电波，并结合人工智能算法，实现可反馈调控的人脑功能辅助增强技术。

　　这种穿戴式脑功能调控头盔基于近年来出现的无创式脑刺激调控技术，其原理是：通过柔性电极传感器，识别脑电波在大脑执行不同任务时的变化，再通过电极组合释放微弱的电流脉冲刺激，到达大脑的特定区域，改变脑电波的活动，调控大脑神经元细胞的活跃状态。

　　研究团队负责人介绍，这项技术未来有望应用于特种人员的技能训练和学习记忆能力的快速提升，高压力环境所致的焦虑紧张情绪的干预和缓解等。在医疗领域，这项技术有望对儿童多动症、抑郁症、老年痴呆、失语症、帕金森病等功能异常、肢体运动障碍、认知障碍进行干预。

　　通过实验研究，研究团队解析出了与注意认知、情绪调控、焦虑、毒瘾发作、压力及癫痫等脑功能障碍相关的特定脑区，希望未来能够对这些特定脑区实施有效的干预。但相关负责人也坦言，目前的数据只是部分人群测试的结果，头盔在大规模推向市场前，还需要针对不同年龄、组别的人群做更多大量双盲实验，积累足够让人信服的数据。

　　记者 张佳星