北京, 2023年10月23日 — 慧眉全息云股份有限公司(NASDAQ: WIMI)(“慧眉”或“公司”)今天宣布,慧眉已开发了一种混合生物信号基础的脑机接口(HBS-BCI)技术,这种技术正在迅速获得重要地位。HBS-BCI技术通过整合多种生物信号来改进分类准确率,增加命令数量,缩短脑命令被检测的时间。作为一家注重创新和技术的公司,慧眉致力于提供先进的解决方案,改进人与技术的交互方式。HBS-BCI技术的推出标志着慧眉在脑机接口领域取得了重要突破,这将为更广泛的应用前景和个性化用户体验带来机遇。
慧眉HBS-BCI技术的核心是整合多种生物信号,包括脑电图(EEG)、功能近红外光谱(fNIRS)、肌电图(EMG)、眼动图(EOG)和眼动追踪器。通过整合这些生物信号,HBS-BCI技术能从不同视角和维度通过多模多视角获取用户意图和认知状态的信息,从而改进分类准确率,增加命令数量,缩短脑机接口中的脑命令检测时间。这种信号整合创新方法为用户提供了更丰富和更自然的交互体验。
EEG:脑电图是通过在头皮上放置电极阵列记录脑电活动的电信号。由于其高时间分辨率和低成本,它广泛用于脑机接口。EEG信号反映脑中神经元的电活动,可以捕获不同类型的脑活动,如运动想象、认知任务和响应任务。
fNIRS:功能近红外光谱是一种间接评估大脑活动的技术,通过测量大脑皮层中血氧浓度的变化来实现。它使用发射器和接收器来照射和检测大脑区域,测量脑中的血氧浓度和去氧血红蛋白浓度的变化。与EEG相比,fNIRS提供了更好的空间分辨率和更高的可穿戴性。
EMG:肌电图记录肌肉收缩和放松期间的电活动。在HBS-BCI中,EMG信号可以用于识别和控制与肌肉活动相关的命令,如四肢运动。
EOG和眼动追踪器:电眼动图记录眼肌运动的电活动,可以用于检测眼动和视线位置。眼动追踪仪更精确地测量和记录眼动轨迹和视线点。这些信号可以在HBS-BCI技术中用于控制和交互,如通过注视特定区域选择命令或操作界面。
慧眉HBS-BCI技术的组成部分包括数据采集系统、信号处理和特征提取、范式设计和任务设置、分类器和识别算法、实时应用和反馈以及相关硬件和设备。数据采集系统由多个电极、发射器和接收器以及传感器组成,用于采集不同生物信号。信号处理和特征提取阶段进行滤波、去噪并从采集的生物信号中提取有意义信息。范式设计和任务设置决定用户在脑机接口任务中需要完成的具体活动或任务。分类器和识别算法通过训练和建立模型来从提取的特征中识别和分类用户的意图或命令。实时应用和反馈确保用户与外部设备或系统之间的无缝交互,并及时提供反馈帮助用户调整和改进脑命令。
与传统单一生物信号脑机接口相比,慧眉的HBS-BCI技术具有显著优势。首先,通过整合多种生物信号,HBS-BCI技术能够提高分类准确率,实现更准确的意图识别和命令分类。这使用户能更可靠地控制外部设备或系统,提高交互效率。其次,HBS-BCI技术能增加控制命令数量,从而扩大应用领域。用户可以通过不同任务和范式生成更多命令,实现更多样化的控制和操作。HBS-BCI技术还能缩短脑命令检测时间,提供更快的响应和反馈。这使用户能够与外部环境进行更流畅的交互,享受更自然无缝的体验。
尽管HBS-BCI在改进脑机接口性能方面取得了重大进步,但它仍面临一些挑战。当前传感器需要粘贴或固定在头皮上,限制了技术在实际应用中的可穿戴性和用户舒适性。此外,HBS-BCI技术的实时应用也面临一定挑战。由于生物信号的噪声和复杂性,快速准确地检测和解释脑命令仍然是一个具有挑战性的任务。未来的发展将继续优化用户设备以及开发高效的信号处理和机器学习算法,实现实时应用的可行性。
除基本应用HBS-BCI技术外,慧眉还将进一步研究和开发HBS-BCI技术,推动其在日常生活场景中的实时应用。慧眉研发团队将继续优化分类器和识别算法,提升系统的智能性和自适应能力,实现更准确高效的命令识别。慧眉计划与不同领域的合作伙伴合作。未来,HBS-BCI技术有潜力与虚拟现实、增强现实和人工智能等 cutting-edge技术集成。通过与这些技术的集成,可以创建一个更沉浸式和智能的脑机接口系统,为用户提供更丰富和个性化的体验,为用户带来更丰富的应用体验。
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