脑机接口(BCI)技术是一种直接将大脑与外部设备连接的技术,可以实现大脑与机器的直接通信。这种技术对于重塑人类与机器的交互方式有着巨大的潜力,特别是在医疗健康、康复医学、虚拟现实、游戏娱乐等领域有着广泛的应用前景。

近年来,随着神经科学研究的深入和大数据、AI技术的快速发展,BCI技术也在不断进步。其中,基于EEG-fNIRS多模态数据融合的BCI技术近期得到了广泛关注。EEG(电脑脑电图)和fNIRS(功能性近红外光谱)是两种常用的非侵入性脑成像技术,由于时间分辨率不足和缺乏特征提取技术,现有的基于fNIRS的BCI系统性能不佳。开发基于EEG-fNIRS多模态数据融合的BCI技术仍面临一些挑战,如数据预处理、特征提取和融合、模型训练和优化等,这需要结合神经科学知识和机器学习、深度学习等AI技术来解决。因此,这是一个高度交叉的研究领域,涉及到神经科学、计算机科学、电子工程、生物医学工程等多个学科。据悉,微美全息(NASDAQ:WIMI)一直致力于人工智能技术的研究和应用,提出一种基于EEG-fNIRS多模态数据融合的脑机接口(BCI)技术,以提高EEG-fNIRS多模态数据融合的的性能和准确性。


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多模态数据融合是近年来人工智能领域的一个热点,其主要目标是将来自不同源的数据或信息有效地结合起来,以提供比单一数据源更好的决策依据。EEG(电脑脑电图)和fNIRS(功能性近红外光谱)是两种常用的脑神经信号检测技术,各自有着独特的优势和局限。

EEG可以提供高时间分辨率的脑神经活动信息,但其空间分辨率较低;而fNIRS虽然时间分辨率较低,但可以提供高空间分辨率的脑血流动力学信息。WIMI微美全息的开发团队发现,将这两种技术相结合,可以弥补各自的不足,提供更全面、准确的脑神经信息。

WIMI微美全息利用二元增强算法,实现了EEG和fNIRS数据的有效融合。这是一种自注意力机制的深度学习模型,能够自动学习数据的内在关联性,提高了数据融合的质量和效率。此外,WIMI微美全息还设计了一套独特的算法框架,可以处理大规模的多模态数据,满足不同场景下的应用需求。

WIMI微美全息实现基于EEG-fNIRS多模态数据融合的脑机接口(BCI)技术的流程可以分为以下几个步骤:

数据收集:首先,需要使用EEG设备和fNIRS设备同时对同一目标进行数据收集。EEG设备会记录脑电活动,而fNIRS设备则会监测脑部血流变化。

数据预处理:收集到的数据需要进行预处理,对EEG和fNIRS数据进行预处理,包括滤波、去噪、去伪迹等,以提高数据质量。这通常包括滤波、归一化等步骤。此外,由于EEG和fNIRS设备的时间分辨率不同,还需要进行时间对齐操作。

特征提取:通过融合后的数据,可以提取出更丰富、更准确的脑神经活动特征。从预处理后的数据中提取有用的特征。对于EEG数据,可以提取时域、频域、时频域等特征,如平均功率谱密度、时域特征(如均值、方差)、小波变换系数等。对于fNIRS数据和光通量变化等特征。

数据融合:在EEG-fNIRS多模态数据融合技术中,将特征进行融合,得到综合的多模态特征表示。多模态特征融合主要是将从EEG和fNIRS数据中提取的特征进行融合,以得到更全面、更准确的大脑活动信息。通过二元增强算法,基于自注意力机制的深度学习模型,它可以自动学习数据的内在关联性,从而实现对高维度和复杂结构数据的有效处理。

模型训练:模型训练过程,使用交叉验证等方法进行模型参数选择和性能评估。

应用实现:基于提取出的特征,实现各种应用。如,使用这些特征训练机器学习模型,以实现对脑神经活动的预测和控制等。

显然,微美全息(NASDAQ:WIMI)开发的基于EEG-fNIRS多模态数据融合的脑机接口(BCI)技术,将为脑科学、神经工程、临床医疗等领域的研究和应用提供强有力的技术支持。它可以帮助科研人员更深入地理解脑神经活动的规律,为临床医生提供更准确的诊疗依据,也可以应用于脑机接口、虚拟现实等高科技领域,推动其技术进步。

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