课题简介
神经工程
Neural Engineering
是一个新兴的交叉学科领域，它将工程技术方法与神经科学研究融合在一起，从分子、细胞、神经网络直至认知和行为学的层面来研究神经系统的构成及其工作机制，并将研究成果应用于临床神经与精神疾病的诊断与治疗。神经工程领域是从计算神经科学、实验神经科学、临床的神经病学、电子工程学和活神经组织的信号处理等领域汲取养分，并包含了机器人学、计算机工程学、组织工程学、材料科学和纳米技术等学科中的一些内容。
其中的一个重要研究领域就是：脑机接口（Brain-computer interface，BCI），有时也称作“大脑端口”(Direct neural interface) 或者“脑机融合感知”(Brain-machine interface)，它是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。
脑电波
Electroencephalogram，EEG
是一种使用电生理指标记录大脑活动的方法，大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后形成的。它记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。作为一种有效的对神经活动进行间接测量的工具，脑电图 (EEG)及其相关联的事件相关电位 (ERP) 的相关研究广泛应用于神经科学，认知科学，认知心理学，神经科学和心理生理学研究中。
近来，两个研究热点似乎描绘出了未来世界——机器是生命体，生命是一种机器。前者的代表是走向神坛的“人工智能”，其基础神经网络研究就是模仿人类大脑的神经元，让机器使用神经元之间处理信息的模式来处理信息；后者的代表是“脑机接口”，用信号加工技术将原始的脑活动转化为数字命令，这样，大脑或许可以在脱离身体后得到“永生”。不论是埃隆马斯克创立了脑机接口公司Neuralink，还是Facebook 2017年宣布的意念打字的项目，都向人们表明，脑机交流将会成为未来的人机交互新模式。构建精确、快速、有效的理解大脑的活动的设备和分析方法模型，对神经疾病的诊断，健康的监测，人机交互，甚至军事国防等方面都有着重大的意义。
本课题旨在对非侵入式脑机接口和脑电波信号分析技术进行初步的探讨和实验，进行大脑与人工智能的初步融合尝试，即通过对脑电波信号进行信号处理和基于深度学习等机器学习算法的分析，来捕捉大脑活动状态和行为。并且尝试将捕捉特征映射到特定指令集，进而实现由外部设备直接控制大脑。
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