北京, 2023年11月6日 — WiMi Hologram Cloud Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)(“WiMi”或“公司”)是一家领先的全球虚拟增强现实(AR)技术提供商,今天宣布开发了一种基于多源信号处理的运动想象脑机接口(MI-BCI)。
WiMi开发MI-BCI的目的是为了克服传统BCI系统的挑战,如信号噪声、分类准确性差以及其他问题。通过引入多源信号处理方法,这项创新技术可以更准确地解析和处理脑信号,为用户提供更高的控制准确性和更广泛的应用潜力。这项技术预计将引领BCI领域迈向新的重要里程碑。其主要特点和关键技术点:
多源信号处理:该技术采用了一种先进的多源信号处理方法,不仅利用单个通道信号,还利用多个EEG信号源。这意味着它可以更准确地捕获和解释脑活动,从而提高系统性能。
常规空间模式(CSP):在早期信号处理阶段,将CSP算法应用于每个子带,以优化信号特征提取。CSP在BCI领域广泛使用,有助于最大限度地区分不同类型的脑信号。
盲源分离(BSS):BSS用于在混合信号中识别和分离未知且独立的源信号。这一步有助于消除噪声和失真,提高系统可靠性。
基于独立成分分析(ICA)的通道识别:这项技术使用基于独立成分分析(ICA)的算法来识别和消除低效信号通道,以减少低效输入信号对系统性能的影响。
贝叶斯分类器和线性分类器(LDA)聚类算法:这些先进的分类算法用于提高系统的分类性能,尤其是在处理试验对象的人为错误时。它们有助于提高系统识别和分类不同脑信号的能力。
WiMi为BCI系统带来了前所未有的准确性和稳定性。这项技术将为用户提供更广泛的控制和交互能力,这不仅对医疗领域重要,也为虚拟现实、游戏以及智能家居等领域开启了新可能。例如,残疾人可能更容易控制电子设备;游戏玩家可能实现更直观的游戏体验;研究人员可能更深入地研究脑活动。这项技术将推进BCI领域的发展,为各种应用领域带来巨大潜力。
WiMi基于多源信号处理的MI-BCI的实现方法和系统框架需要深入的技术知识和工程设计。技术实现方法:
信号采集:首先需要采集EEG信号。这可以通过电脑脑图(EEG)电极阵列实现,通常放置在头皮上。然而,多源信号处理方法将考虑多个信号源,包括EEG、功能性磁共振成像(fMRI)、磁脑图(MEG)等,以更全面地捕获脑活动信息。
信号预处理:采集到的信号通常包含噪声和干扰,需要预处理清除数据。这包括过滤、去噪和时域/频域变换等步骤,以确保输入数据的质量。
多源信号整合:将不同信号源的数据整合到统一的数据表示形式中。这可以通过对不同信号源的数据进行对齐和归一化来实现。
CSP:将CSP算法应用于进一步增强脑信号的特征。CSP是一种监督学习算法,旨在最大限度地区分不同运动想象的脑信号,从而提高分类准确性。CSP可以应用于每个信号源。
BSS:使用BSS技术识别和分离混合信号中的未知且独立源信号。这一步有助于消除噪声和失真,进一步提高信号质量。
特征提取和选择:从整合后的多源信号中提取与运动想象相关的特征。这可能包括频域特征、时域特征等。特征选择算法也可以用于减少计算复杂性和提高分类性能。
分类器训练和测试:使用训练数据集(如支持向量机(SVM)、深度学习模型等)训练分类器,分类器可以将脑信号映射到特定的运动想象或动作。
实时反馈或应用:最终系统可以为实时反馈提供分类结果,将用户的脑信号连接到外部设备或应用中,实现BCI的目的。这可以包括控制智能轮椅、虚拟现实环境中的运动、游戏控制等。
该MI-BCI系统基于多源信号处理可以分为以下关键模块:
信号采集模块:用于从不同源头采集EEG信号,并保证高质量的数据采集。
信号预处理模块:用于去噪、过滤和数据清洗,为后续处理做准备。
多源信号整合模块:将不同信号源的数据整合成一致的数据表示形式。
特征提取和选择模块:负责从整合后的多源信号中提取和选择最相关特征。
分类器模块:用于训练和测试将脑信号映射到特定运动想象或动作的机器学习分类器。
实时反馈模块:可以利用分类结果提供实时反馈,将用户的脑信号连接到外部设备或应用中,实现BCI的目的。
整个系统的成功运行依赖于高度复杂的信号处理和机器学习,以确保高准确性和实时性。同时,系统还需要考虑用户友好性和安全性,以满足不同应用场景的需求。WiMi基于多源信号处理的MI-BCI在医疗康复、虚拟现实、娱乐、科研和智能辅助设备等领域具有广泛的市场价值和应用空间。
在医疗领域,这项技术可以帮助失去肢体功能的患者重建运动能力,改善生活质量。它可以用于康复治疗帮助瘫痪患者进行肢体运动。BCI可以用于治疗帕金森病、脊髓损伤、中风和其他神经系统疾病,通过刺激或调节脑活动来改善症状。
这项技术也可以增强虚拟现实游戏的交互性和沉浸感,使玩家可以通过大脑控制游戏人物和游戏世界中的动作。它还可以用于开发根据玩家的脑活动动态调整难度的智能游戏,提供更具挑战性和个性化的游戏体验。在智能辅助设备领域,BCI可以为无法使用传统通信设备的残疾人或患病人提供一种新的交流方式。此外,BCI还可以用于控制智能家电,如通过大脑控制灯光、电视和电动窗帘,帮助残疾人独立生活。
WiMi基于多源信号处理的MI-BCI代表了BCI领域的一个重大突破,预计将改善用户生活质量,提供更多自主性和便利性,同时也将推动BCI领域的发展,开启新的未来。这项技术的实现和应用将改变我们生活和工作的方式。
关于WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)是一家专注于全息增强现实汽车头上显示器软件、3D全息脉冲LiDAR、头戴式光场全息设备、全息识别、虚拟现实等专业领域的全息云计算技术完整解决方案提供商。