春末夏初，万物生长。“第十三届东方神经病学会议”(The 13th OrientalCongressof Neurology)于5月24-26日顺利举行。本届大会由上海市医学会、上海市医学会神经内科专科分会、上海市医学会脑电图与神经生理专科分会主办。本次会议本着“合作、创新、发展”的宗旨，对神经病领域最新进展以及热点问题进行热烈交流，充分展示近年来的新技术、新成果、新理念。
会上，来自复旦大学附属中山医院神经内科丁晶教授以《基于头皮脑电信号的无创脑机接口在神经系统疾病中的临床应用上海专家共识》为题进行了精彩报告。会议讨论环节，梅斯医学特邀丁晶教授分享了目前脑机接口技术临床转化进展以及未来更多临床应用场景的实现，并作相关专题采访。
脑机接口（brain-computer interface,BCI）是一种建立在大脑与外部环境之间的特殊通讯系统，该系统通过检测中枢神经系统活动并将其转化为人工输出，来替代修复、增强、补充或改善人体大脑中枢神经的正常输出，从而实现改变中枢神经与外界的交互作用。
一、BCI 发展历程、系统组成与分类
（一）BCI 发展历程
20 世纪初期至 70 年代，“BCI”概念被提出；1988 年，Farwell 和 Donchin 首次报道 P300 范式；1992 年，Pfurrscheller 研发出 MI-BCI 系统；2000 年，Middendorf 提出 SSVEP-BCI 系统。21 世纪以后，新型 BCI 实验范式涌现，以运动康复和通讯交流为目的的康复型和辅助性 BCI 被广泛应用。2014 年，肢体瘫痪患者在 BCI 技术辅助下为巴西世界杯开球。
（二）脑机接口组成及分类
一个完整的 BCI 主要由三部分组成：信号采集、信号处理与设备控制装置。其中，信号采集是 BCI 系统的最基本装置。按信号采集方式分类分为：侵入式、半侵入式、非侵入式。
侵入式：将采集电极、芯片或探针植入大脑颅腔的灰质中，其信号采集包括立体定向脑电图微电极记录和深部脑刺激。优点是高精度，缺点是损伤大、感染风险高。
半侵入式：将探测传感器电极植入硬膜上方或下方，或大脑皮层表面，其信号采集主要基于皮质脑电图。优点是精度较高。
非侵入式：根据信号收集设备不同，分为基于 EEG、MEG、NNIRS、IMRI以及结合眼、耳等共他部位的多模态信号等。根据电位类型，将 EEG 信号分为事件相关电位（ERP）（P300 和稳态视觉诱发电位 SSVEP）、运动想象（MI）和慢皮层电位（SCP）。优点是损伤小、简便快捷，缺点是信噪比较低，精度一般。
信号处理是 BCI 的核心部分，其通过对脑电图采集到的信号进行编码、预处理、特征提取、分类等算法的组合处理，将信号变为数字命令。目前，常用的特征提取算法主要包括共空间模式、卡尔曼滤波和小波变换；常用的分类算法主要包括线性判别分析、支持向量机。
设备控制主要依据使用者不同的需求而进行分类，如计算机拼写系统、轮椅、机械臂、机械手、气动手、上下肢外骨骼、电刺激、虚拟现实（virtual reality，VR）系统等均可作为 BCI 输出设备，是临床应用的直观体现，现主要应用于检查诊断、辅助性功能替代和神经重塑性治疗。
（三）脑机接口应用范围
BCI在医疗领域展现出了革命性的应用潜力，包括康复医学、神经调控与治疗、辅助性功能替代及早期疾病检测等。
在康复医学领域， 对于中风、脊髓损伤等造成的运动障碍患者，BCI可通过捕捉大脑活动信号，训练患者控制外部设备如机械臂、外骨骼，促进肌肉重新学习和神经重塑，加速康复进程。 此外，BCI技术结合视觉或听觉假体，帮助失明或聋哑人士恢复感官体验，如通过脑电波解读并转化为视觉或声音信号。在神经调控与治疗中，可以实时监测脑电活动，预测并干预癫痫发作，减少药物依赖。通过调节大脑疼痛感知区域的活动，为慢性疼痛患者提供非药物治疗方法。BCI在其他领域的应用还包括游戏娱乐、教育、航天和军事领域等。
二、基于头皮 EEG 的无创 BCI 主要范式
目前，基于头皮 EEG 的无创 BCI 系统的主要范式类型有MI、P300、SSVEP。现有研究证明，MI-BCI、P300-BCI、SSVEP-BCI 系统在脑卒中、ALS、SCI等疾病的临床应用中具有积极作用。
推荐意见 1：基于头皮 EEG 的 MI-BCI、P300-BCI、SSVEP-BCI 和混合模态 BCI 均被证明在临床中具有一定作用，但各 BCI 系统存在利弊，须根据临床需求进行使用和选择；
推荐意见 2：多模态 BCI 在不同任务中体现效应，可根据个体化需求进行选择，其具有综合利用不同电位类型和采集方式的优点，可使用多模态 BCI 范式方法更好地实现特定目标；
推荐意见 3：通常在特定的脑成像技术下探索 BCI 范式，建议拟定的 BCI 范式与脑成像技术密切关联。
三、EEG-无创 BCI 在常见神经系统疾病中的临床应用
目前，绝大多数 RCT 采用 MI、SSVEP 的无创 BCI 系统对亚急性或慢性脑卒中患者进行上肢功能的康复干预，其中部分研究通过联合 BCI 与功能性电刺激（FES）、外骨骼机器人、视觉反馈训练和多模态反馈训练，促进脑卒中患者的上肢功能康复。
（一）在常见神经系统疾病中的临床应用——脑卒中后运动功能障碍
一项随机平行对照、评估者单盲研究；基于患手运动想象(MI)，电脑屏幕反馈试验组：BCI-手部外骨骼(n=55)VS对照组：手部外骨骼(n=19)；两组患者均接受标准物理治疗，10次外骨骼训练，每天一次，每次30min。
评估指标：训练前、训练后ARAT和FMA-UE，MAS两组上肢功能均有改善，但只有脑机接口组的ARAT的抓握评分从0至3.0分(p<0.01)，捏力评分从0.0到1.0分(p<0.01)。
BCI组：ARAT抓握、捏力评分显著改善，ARAT和FMMA评分提高达到最小临床重要差异患者占比分别为21.8%、36.4%。
MI-BCI-外骨骼改善脑卒中上肢功能
一项随机平行对照、双盲试验；运动尝试+运动想象；BCI组(n=16，病变侧感觉运动节律SMR)和随意矫形器运动组(n=12)。试验为期4周，包括1hBCI训练:①尝试开合手指②先前向后移动上肢，1h行为物理治疗。两组患者均接受相同的物理治疗和居家训练干预计划。
BCI组FMA-UE在干预后6个月显著提高，对照组FMA-UE无明显改善；两组MAS评分和肌电活动均有增加。
MI-BCI 诱导重度慢性脑卒中患者神经运动系统形态功能重塑
一项随机平行对照、双盲试验；运动尝试+运动想象；BCI 组（n=16，病变侧感觉运动节律 SMR）和随意矫形器运动组（n=12），为期 4 周。
结构连接分析：胼胝体压部和体部，健侧大脑半球内囊后肢、后丘脑辐射冠和上辐射冠的MRI分数各向异性下降；
功能连通性分析：健侧和患侧感觉运动区之间的负半球间耦合减弱，健侧感觉运动区之间的正半球内耦合降低。
动作观察（AO）+BCI-外周电刺激（PES）对皮质脊髓可产生协同激活效应
一项随机对照研究，运动观察+SSVEP，探索了使用 AO-BCIPES 将皮层和外周刺激结合的新思路；研究纳入 17 名脑卒中偏瘫患者 VS17 名健康受试者。运动诱发电位（MEP）潜伏期同时间有显著主效应，每个任务后 MEP 潜伏期较基线显著减少，时间、任务、任务时间均同 MEP 波幅有主效应关系。
结果显示，任务时间事后分析，对照基线 MEP 波幅增加显著性，任务 D>C>B>A。BCI-AO +tPES 任务在执行 AO 时提供同步刺激（视觉反馈和电刺激），可以有效地同步最高皮层激活和外周刺激，从而促进联想学习。使用 BCI 进行脑状态依赖性刺激，将 PES 与运动启动配对可诱导与任务相关的皮层可塑性的长期增加。
BCI-FES 改善脑卒中上肢功能
BCI-FES 治疗促进显著功能恢复和意向性重塑，可能机制是激活了机体的自然传出和传入通路。
研究纳入了 27 例慢性中风患者，随机分为 BCI-FES（n=14）组和 sham-FES（n=13）组，每周 2 次，共 5 周的治疗。
FES 引起功能性运动并传递本体感觉和体感信息，特别是通过大量募集高尔基肌腱器官和肌纺锤体反馈回路。
脑电图分析 BCI 组受影响半球运动区域之间功能连接的增加，并与功能改善显著相关。BCI 组患者在干预后表现出明显的功能恢复，在治疗结束后仍保持 6-12 个月。
BCI 干预组较假刺激组，干预后μ（10-12 Hz）和β（18-24 Hz）频段的脑电图有效连通性显著增加。
推荐意见 4：在亚急性期和慢性期脑卒中患者中，MI-BCI 系统可用于脑卒中后上肢运动功能障碍的患者。
推荐意见 5：MI-BCI 联合 FES 或康复机器人，可充分发挥 MI-BCI 与 FES 康复机器人两者结合的优势，推荐应用于亚急性和慢性期脑卒中后上肢运动功能障碍的患者。
（二）在常见神经系统疾病中的临床应用——言语与认知功能障碍
言语障碍：神经反馈训练增加大脑枕部的α波相对能量，患者在命名、图像和颜色识别、句子完成和语言流利方面略有改善，提示大脑高频振荡的上调可能会导致语言表现的改善。
表达性言语的改善：包括音位错语的减少、语言流畅性的提高、更快更准确的词语检索，以及对句法复杂话语的理解能力的提高。
认知障碍：神经反馈研究多针对来自额顶叶区或运动和感觉运动区的脑电图信号的功率谱密度调制。训练后，患者注意力、视觉感知、情感调节和语言能力都有所提高。
基于 SMI 的神经反馈与视觉空间短期记忆表现的改善有关，而α波上调与工作记忆表现的改善有关。
老年性认知减退、阿尔茨海默病等退行性疾病中的应用主要集中于早期千预，通过对记忆力、注意力和言语功能的训练延缓病情进展。
推荐意见 6：言语或早期认知功能障碍患者，可推荐应用神经反馈 BCI 系统来实现言语或认知功能的改善。
（三）在常见神经系统疾病中的临床应用——慢性意识障碍（DoC）的诊断与评估
无创 BCI 能够检测昏迷患者的意识水平，为临床评估意识状态和残存认知能力提供客观依据，在一定程度上提示 DoC 患者的预后，并可作为其与外界交流的渠道。用于 DoC 患者操作 BCI 的控制信号包括 P300、SSVEP、SMR 和情绪任务引发的脑节律。
脑损伤后昏迷患者进行计算机交互式训练，通过 EEG 和跟动仪监测信号可发现特定的意识相关状态。完全性动眼肌麻痹或昏迷无法提供视觉反馈的患者，听觉 BCI 可以通过“是-否”实现简单交流。对于脱离最小意识状态患者和闭锁综合征（LIS）患者，可尝试通过 BCI 实现沟通交流，其至控制轮椅或其他外界环境设备。
（四）在常见神经系统疾病中的临床应用——其他神经系统疾病
1，脊髓损伤
EEG-BCI 支配外周电刺激干预 8 个月后，四肢瘫患者能够完成简单的手掌抓握；
基于头皮 EEG 解码患考运动意图后驱动下肢机器人，结合感觉反馈和视觉反馈干预患者下肢关键肌力改善；
亚急性期 SCI 四肢接痪患者经 BCI-FES 治疗后 ERD 皮层活动恢复到健康人水平。
2，ALS、LIS
P300-BCI 系统可辅助肌萎缩侧索硬化（ALS）患者 EEG 转换为键盘代码传输至目标设备生成文字和语音文本；
基于 SSVEP 的 BCI 系统在 6 名 LIS 患者中有 2 例能进行有效沟通，且达到了高于既率水平的离线准确性。
推荐意见 7：SCI、ALS 及 LIS 导致的四肢完全瘫痪患者可推荐应用 P300、SSVEP 无创 BCI 结合外部机器人设备或肢体外骨骼来实现对肌肉控制，但临床应用时 BCI 系统控制准确性仍有待改进。
总之，脑机接口技术与其他新兴技术的结合有望进一步提高 BCI 临床应用效果，拓展其在医疗领域的应用场景；仍需基于大型、多中心设计良好的 RCT 研究结果指导临床诊疗规范。
最后，在会议讨论环节，梅斯医学针对丁晶教授分享的内容进行了现场提问：
梅斯医学：脑机接口是一项极为复杂的技术，从实验室到临床，需要很长的时间，如何加速其在临床上的落地。目前，头皮脑电信号的无创脑机接口技术是否已经有成功案例，主要聚焦在哪些领域？
丁晶教授：BCI技术这一曾经仅限于科幻想象的概念，如今正逐步成为现实，并在医学领域，尤其是神经康复治疗中，展现出其巨大的潜力和变革力量。在脑卒中后的康复治疗中，上肢功能恢复是许多患者的迫切需求。传统的康复手段往往受限于技术与人体自身恢复能力的局限，而BCI技术的引入，无疑为这一领域带来了革命性的突破。
目前，基于无创头皮脑电图（EEG）和近红外光谱（NIRS）的BCI技术，以及融合多种传感模式的多模态BCI系统，正引领着脑卒中后上肢康复的新方向。这些技术通过非侵入性地捕获大脑的电信号和血流变化，精准解析患者的运动意图，进而指导外部设备如功能性电刺激器或机械外骨骼执行相应的康复动作。此类技术不仅极大地提高了康复效率，而且因其无创特性，降低了患者的治疗风险和不适感。当然，这些技术已经处在临床前验证阶段，一旦相关监管机构的最终批准，这些创新成果就能应用于临床实践。
与此同时，介入式脑机接口技术，诸如埃隆·马斯克的埋藏式脑机接口系统和清华大学研发的半侵入式脑机接口装置，正处在更为深入的临床验证阶段。这些技术通过直接或间接地与大脑皮层相连接，旨在实现更高效的信息传输和更精细的运动控制。尽管它们在提高信号质量和精确度方面展现出巨大优势，但同时也面临着生物兼容性、长期稳定性以及伦理和安全性的考量。随着这些技术的持续优化和验证，我们有理由相信，介入式BCI在未来将为严重残疾患者提供前所未有的康复解决方案。
总之，脑机接口技术在医疗领域的应用正逐步走向成熟，其在神经康复方面的潜力尤为突出。随着相关技术的持续创新与监管政策的完善，我们期待BCI不仅能为脑卒中患者带来福音，还能在更广阔的医疗康复领域，乃至人机交互的未来，开启全新的医学时代。