来源：医休NNR公众号

作者：康复哥

大家好，我是康复哥，这篇关于脑机接口的综述发表于爱思唯尔期刊上，我们用机器翻译整理给大家阅读，让大家对于当前脑机接口的进展有足够的了解。

神经病学和神经外科的重大进步刺激了技术创新，特别是1924年汉斯·伯格(Hanns Berger)发明了脑电图(EEG)，彻底改变了脑活动记录。

这推动了神经技术的进一步发展，包括神经假体，如深部脑刺激器(DBS)，它在治疗中风和癫痫等疾病方面发挥了重要作用。

此外，最近机器人技术和虚拟现实(VR)的结合增强了神经系统疾病的管理，改善了患者的治疗效果。

脑机接口(BCI)已成为一种先驱技术，旨在通过将中枢神经系统(CNS)信号转换为外部设备的命令来创建高效的脑机接口。

BCI得到了广泛的研究，特别是在因肌萎缩侧索硬化症(ALS)、中风和脊髓损伤(SCI)等疾病导致沟通和运动功能障碍的患者的临床应用。

这些设备利用神经信号来操作字母数字网格、光标和网页浏览工具，方便缺乏功能性周围神经系统和肌肉活动的个体进行交流。

BCI包括四个主要组件：信号采集单元、信号处理单元、控制单元和应用程序。BCI中的探针分为：微电极、光探针和磁极。根据侵入性和信号处理同步性，BCI分为侵入性、部分侵入性和非侵入性类型。侵入性BCI涉及与皮层内电极的直接交互，提供高精度，但由于疤痕组织形成而带来重大风险。部分侵入性BCI将电极置于颅骨下，例如皮层电图(ECoG)。

非侵入性BCI，如EEG和脑磁图，无需手术即可从外部监测大脑活动。BCI进一步分为同步或异步，同步版本在提示后启动交互，而异步BCI依赖于用户启动的任务。

最后，BCI可以是依赖性的，需要运动控制，也可以是独立的，对有运动障碍的用户有用辅助和替代性沟通方法，例如将眼球追踪器和语音生成设备结合起来，已被证明对具有功能性运动通道的患者有益，有助于满足他们的沟通需求。然而，这些策略对于失去所有运动通道的闭锁综合征或完全闭锁综合征患者无效。在这种情况下，BCI提供了有希望的解决方案来解决沟通困难。

BCI通过控制家用设备和神经假体为肢体功能障碍患者提供了一种沟通和参与的途径。大脑与外部设备之间的这种直接连接标志着神经技术的重大进步。

与任何其他技术一样，BCI也有缺点和障碍。与可用性相关的挑战包括耗时的用户培训过程和有限的信息传输速率。用户培训可能是一项漫长的任务，某些类型的BCI（例如基于图像的BCI）与其他类型相比具有较低的信息传输速率(ITR)。技术挑战包括非线性、非平稳性、有限的训练数据集和高维负担等问题。

本综述的目的是强调BCI在神经外科和神经内科领域的应用的最新进展。

本综述全面评估了BCI在神经外科和神经内科中的应用。本综述的纳入标准仅涵盖用英文撰写的全文文章。

本综述的纳入标准包括2000年至2023年期间用英语撰写的全文文章。选择这个时间段是为了对该领域内的既定做法进行全面评估，并记录相当长一段时间内发生的任何重大进步。我们使用了几个数据库来确保详尽的文献检索，包括PubMed、EMBASE、Google Scholar、Cochrane Library和Scopus。

BCI在神经系统及神经外科疾病领域的新进展及应用

脑血管病

通过记录大脑活动，BCI在治疗脑血管疾病(CVD)（如中风、脑动脉瘤、动静脉畸形(AVM)和脑缺血）方面已显示出良好的前景。然而，BCI在这些领域的发展仍处于早期阶段，主要关注中风，这是BCI在CVD中的主要应用。

中风

中风是全球范围内导致残疾的主要原因，其特征是一系列障碍，包括运动、认知、交流和情绪障碍。脑机接口等先进技术与传统疗法相结合，显著改善了中风后康复。特别是脑机接口，已显示出恢复中风患者运动功能和增强认知和情绪健康的功效。它们的作用不仅限于运动康复，还包括诊断、术前计划、术中监测和提高神经外科手术的安全性。脑机接口与功能性电刺激(FES)、VR、经颅直流刺激和机器人设备等末端执行器的结合，促进了中风幸存者运动功能、交流和认知能力的显著改善。

通过BCI进行中风康复主要包括两种方法：辅助和康复。辅助BCI为永久性残疾提供替代的交流和控制方法，而康复BCI旨在通过利用神经可塑性来恢复受损的大脑功能。这涉及神经反馈训练、操作性条件反射和赫布学习等技术来刺激大脑活动并重建感觉运动回路。例如，像BCI控制的踏板训练系统这样的新干预措施不仅可以增强运动功能，还可以解决缺血性中风患者的认知方面的问题。

此外，BCI还有助于中风患者的感觉和交流康复。通过BCI进行感觉康复仍未得到充分探索，但具有改善运动和触觉障碍的潜力。通过整合BCI和FES技术，与接受神经肌肉电刺激的对照组相比，一种新型的人工神经康复系统在运动功能、步速、节奏、上肢Fugl Meyer评估和Kendall手动肌肉测试评分方面表现出显著改善。在交流康复方面，BCI可有效治疗中风后失语症，利用EEG信号进行语言交流，并改善言语障碍。总体而言，BCI代表了中风康复中一个有希望且不断发展的领域，为提高中风幸存者的生活质量提供了新的途径。

其他心血管疾病

本节探讨了利用BCI技术治疗其他心血管疾病（如脑动脉瘤和AVM）这一新兴领域。计算流体结构相互作用模型在促进我们对心血管疾病病理生理学的理解方面发挥了关键作用。由VR系统（一种BCI）辅助的AVM切除手术规划已证明其在对三维多模态成像数据进行详细分析方面非常有效。这种方法可以增强手术策略制定、术中空间定位和外科医生信心。

在脑动脉瘤的背景下，BCI已被证明在构建预测模型和提高手术效果方面发挥了重要作用。计算机流体动力学模拟和形状分析已被用于定量表征脑动脉瘤的形状和血流动力学。通过BCI和统计分析得出的破裂概率模型强调了在确定颅内动脉瘤的血流动力学、形状和破裂风险之间的关联时不同人群的差异。这些发现有助于个性化医疗的发展，使根据个体患者的特征制定个性化的治疗计划成为可能。虚拟支架工作流程涉及对特定患者动脉瘤中支架和流分流器部署的建模，已显示出快速模拟这些干预措施的临床部署的前景。这为未来潜在的临床实施铺平了道路，从而推动了颅内动脉瘤神经外科手术领域的发展。

VR夹闭模拟器具有交互式大脑变形功能，并注重支持组织，其集成已被证明有助于推进脑动脉瘤夹闭手术模拟。这种创新方法的特点是通过多组织集成交互式变形来修改脑组织复合体变形，结合非医学图像衍生的虚拟蛛网膜/小梁，增强了模拟器模拟动脉瘤环境内动态相互作用的能力。此外，从三维计算机断层扫描血管造影(CTA)数据创建的多层融合图像可提供有关动脉瘤及其周围环境的全面解剖信息，显着提高诊断成像能力，并为颅内动脉瘤病例的神经外科手术提供宝贵的图像引导支持。这种综合方法代表了在改进脑动脉瘤干预手术训练体验方面的一个显著飞跃。

将BCI纳入CVD管理，尤其是脑动脉瘤和AVM，展示了其彻底改变手术计划、增强诊断成像和促进个性化治疗策略的潜力。这篇综合评论融合了最近研究的证据，揭示了BCI在神经外科应用的不断发展前景。图1描绘了BCI技术在脑血管保健中的整合，展示了其在中风后康复以及深入了解脑动脉瘤和AVM机制方面的能力。

图1.脑机接口在脑血管疾病管理中的众多应用的图形表示。

神经退行性疾病

BCI正在彻底改变各种神经退行性疾病的管理，如痴呆、阿尔茨海默病(AD)、帕金森病(PD)和ALS。在痴呆症护理中，BCI已显示出显著的效用。例如，字符输入型BCI通过分析字符注视模式，有效区分了老年患者的AD、路易体痴呆和轻度认知障碍，分类成功率达到中等。此外，基于BCI的认知训练在过去六周内显著增强了痴呆患者的认知功能，效果优于音乐和体育锻炼等传统干预措施。此外，使用EEG的被动BCI在诊断早发性痴呆方面发挥了重要作用。

对于AD，采用EEG的nBCI在区分AD与轻度认知障碍和健康状态方面表现出高准确率（86.47%），有助于早期检测。此外，磁共振成像(MRI)与支持向量机分类器相结合，重点关注脑岛、杏仁核和前扣带皮层等关键脑区域，已显示出区分由词对引起的心理状态的潜力，这是一种增强沟通、帮助AD患者康复和诊断的有前途的方法。

在PD管理中，BCI显示出变革性的效果。BCI Touch应用程序允许患有精神运动障碍的老年人使用脑波模式与移动设备进行交互，从而增强他们的技术自主性。在临床环境中，BCI控制的自适应深部脑刺激已被证明比传统的连续刺激更有效、更高效。此外，基于运动想象的BCI的进步，例如引入多会话滤波器组公共空间模式方法，显着提高了校准精度，证明了先进的BCI技术在增强PD患者神经康复方面的有效性。

例如，BCI在管理ALS方面也至关重要。基于P300诱发电位(P300)的BCI与标准认知评估非常吻合，并能根据认知任务执行时间有效区分ALS患者和健康对照。完全植入的基于ECoG的BCI已表现出长时间的稳定性能，为晚期ALS患者提供了有效的沟通解决方案。

此外，研究表明，虽然大多数ALS患者可以成功使用基于视觉P300的BCI，但在ALS晚期，肌肉控制严重受损或完全丧失，依赖视觉提示的传统BCI变得无效。此时，基于听觉的BCI是一种可行的替代方案。其重要性在于BCI能够提供独立于视觉提示的二进制（是/否）通信，这使其特别适合完全丧失运动能力和注意力有限的患者。结果显示其性能令人印象深刻，平均ITR高达每分钟2.46比特，准确率达到78.5%。

此外，患有ALS继发性四肢瘫痪的患者使用基于皮层内局部场电位的简单通信BCI长达138天，无需重新校准或显著降低性能。这些人的打字速度高达每分钟6.88个正确字符，能够通过打字消息和撰写电子邮件进行有效沟通，从而提高他们的独立性和生活质量。

最近的研究还强调了可能增强依赖BCI的ALS患者管理的其他设备和功能。对BCI中额叶稳态视觉诱发电位(SSVEP)的研究表明，年轻受试者、老年人和ALS患者的控制效率水平各不相同，额叶SSVEP正在成为基于SSVEP的BCI的可行控制信号。此外，通过揭示时间过滤能力强烈预测基于P300的BCI任务的表现，观察到了ALS患者注意力过程的重要性。总的来说，这些研究强调了BCI为ALS提供量身定制的有效管理策略的潜力，这些策略可适应个人的认知和神经系统特征。

图2概述了BCI技术在神经退行性疾病背景下的应用。

神经肿瘤疾病

脑机接口技术（尤其是头皮脑电图）的整合正在彻底改变脑肿瘤的诊断和管理。使用头皮脑电图的自动化系统的开发，例如改进的小波独立成分分析与神经网络相结合，已被证明可有效检测脑肿瘤，并具有成本效益和非侵入性的优势。这些系统利用脑电图信号的一阶、二阶和三阶统计数据进行肿瘤检测，并辅以多小波变换和神经网络技术对脑电图信号进行分类，以检测原发性脑肿瘤，强调通过近似熵测量信号不规则性。这些先进技术的融合代表了医疗技术的重大进步，为脑肿瘤的识别和监测提供了更可靠、更有效的诊断工具。

BCI和神经反馈技术在解决脑肿瘤治疗相关并发症方面的治疗潜力越来越受到重视。基于连接组的经颅磁刺激对术后有功能障碍的胶质瘤患者具有促进功能恢复的安全性和有效性，大多数患者的临床症状显著改善，且没有严重的并发症。此外，一项针对癌症幸存者化疗引起的周围神经病变的研究表明，神经反馈治疗可长期减轻疼痛严重程度，改善生活质量、身体机能和疲劳感。这些发现共同强调了BCI和神经反馈在增强脑肿瘤患者康复和生活质量以及癌症治疗副作用方面的潜力，为未来的临床试验和治疗策略指明了一条有希望的途径。图3突出显示了BCI技术在改善脑肿瘤诊断过程和提供治疗干预措施以解决与脑肿瘤治疗相关的并发症（如术后功能障碍和化疗引起的神经病变）方面的关键作用。

图3.示意图重点介绍了脑机接口在神经肿瘤治疗中的作用，从基于脑电图(EEG)的肿瘤检测到治疗相关神经病变和术后功能恢复的神经反馈疗法。

癫痫和癫痫症

癫痫是全球面临的重大健康挑战。尽管取得了重大进展，但仍然迫切需要创新方法来了解、监测和治疗癫痫。传统方法虽然很有价值，但通常需要实时洞察癫痫发作的动态性质和疾病的个体化特征。一个值得注意的挑战在于现有监测技术的不精确性。传统方法通常依赖于间歇性评估，例如门诊期间的脑电图记录，这无法捕捉到患者癫痫发作活动的全部范围。这种不定期的监测通常会导致对癫痫发作的频率、持续时间和模式的了解不完整，从而限制了根据个人需要定制干预措施的能力。这时，BCI就成为癫痫管理中一个有希望的前沿领域。

神经科学和技术的最新突破将BCI推向了癫痫管理的前沿。将BCI集成到可穿戴设备中可以实现持续的移动监测，使个人能够在日常生活的同时持续监测癫痫发作的电活动。将BCI集成到癫痫发作监测中代表了一种了解癫痫事件动态的突破性方法。这提高了收集数据的质量，并提供了对个人癫痫发作模式的更全面的了解。此外，尖端BCI已经利用实时EEG分析来检测大脑电活动以检测癫痫。最近，BCI也被证明可有效治疗耐药性癫痫。这是通过反应性神经刺激（检测）以及电刺激进行调节来实现的。

此外，配备了先进机器学习算法的BCI在高精度预测癫痫发作方面显示出良好的前景。Anter等人(2022)的一项研究采用机器学习算法从脑电图中对癫痫发作状态进行分类。这些算法可以学习癫痫发作前的个体化大脑活动模式。然而，由于失神发作的突然性，目前仍无法解决失神发作的预测问题。目前正在进行研究，以创建可以预测失神发作的算法，有些准确率接近97.20%。总而言之，如图4所示，在癫痫中使用BCI技术可以实时捕获和分析脑电图数据，从而通过机器学习算法实现高级癫痫发作预测。

图4.脑机接口在癫痫和癫痫发作监测中的应用概述。

脊髓疾病

脊髓疾病(SCD)包括多种病理，主要由外部因素引起，例如创伤、肿瘤、椎管狭窄、椎间盘突出和脓肿。在较少的情况下，它们是由出血、梗塞、维生素B12缺乏和梅毒等内在原因引起的。传统治疗主要侧重于使用类固醇和免疫调节剂来减轻炎症。然而，最近的进展已将注意力转向基于BCI的疗法，特别是它们在控制假肢方面的作用。

SCD会破坏脊髓传递肢体运动信号的能力。脑脊接口旨在通过将皮质信号直接连接到脊髓来纠正这一问题。BCI是SCD治疗中的一种创新方法，它可以解码指示运动意图的大脑信号并将其转化为运动刺激。这些接口可以快速校准，并为患者提供对其运动的自然控制。除了直接的功能益处之外，BCI还有助于神经康复，在停药后提供持续的改善。

对于C5以上水平的SCI，如果可以选择手术，BCI已成为一种重要的治疗方式。传统的运动驱动矫形器由于其复杂性和成本而通常不切实际，主要用作训练设备。相比之下，BCI可以通过对FES进行操作的神经假体实现上肢功能恢复。这涉及激活神经以诱导肌肉收缩的短电流脉冲。最有效的方法是使用具有多个表面电极的非侵入性神经假体，尽管它们的功效主要在于手部抓握，因为支撑肘部功能会因快速的肌肉疲劳而受到阻碍。

例如，在感觉运动能力受到严重影响的创伤性颈椎SCI的情况下，BCI提供了有希望的解决方案来增强手部功能恢复。“DiSCIoser”研究侧重于利用BCI支持的运动意象训练来调动感觉运动系统，在SCI恢复的亚急性期促进神经可塑性。

对于SCI患者，BCI与FES相结合用于手部治疗显示出良好的效果，BCI准确度在70%到90%之间，训练期间的平均佩戴时间从40.5分钟减少到27分钟，自我管理期间则减少到14分钟。此外，BrainGate可行性研究表明，在SCI患者中使用BCI具有良好的安全性。特别是，没有发生需要解释设备或导致死亡或永久性残疾增加的事件，这表明在SCI患者中使用BCI具有良好的风险收益比。

此外，BCI还将其用途扩展到诊断和预测肿瘤等异常中枢神经系统结构，为通过脑电图进行计算机断层扫描和磁共振成像提供了一种经济有效的替代方案。

展望未来，ECoG设备有望通过增强脑脊髓可塑性和帮助神经再生，在肿瘤切除后康复方面发挥重要作用，这源于赫布的神经元连接假设。

实施BCI需要精确的术前规划，以确保植入物在脑和脊髓中的最佳位置。这涉及使用计算机断层扫描来识别对BCI刺激反应最灵敏的大脑皮层区域，确保有效检测肢体运动意图。

图5说明了BCI技术解读神经信号以激活神经假体的途径，为SCD患者恢复运动功能提供了一条有希望的途径。

图5.脑机接口(BCI)在脊髓疾病管理中的作用示意图。

BCI在神经教育中的应用

BCI在神经教育领域具有变革潜力，可使不同群体受益，包括神经系统障碍患者、医学生和执业医师。特别是对于患有严重运动或交流障碍的患者，BCI代表了一项突破性的进步。它们使个人能够控制电脑屏幕、神经假体和互联网访问，从而促进教育、交流和环境控制。这项技术对患有脊髓损伤、中风、肢体缺失和神经肌肉疾病等疾病的个人影响显著，促进他们与教育和治疗内容的互动。

在医学教育中，BCI通过模拟复杂的神经系统状况提供沉浸式学习体验。这增强了我们对大脑活动和疾病的理解，加深了对复杂医学概念的理解。此外，它为专业人员做好了临床BCI应用的准备，从而增强了患者护理。BCI还表现出管理情绪障碍和学习障碍的潜力，表明其在医学和心理教育中具有广泛的适用性。

BCI对于医生的持续专业发展至关重要。它们有助于提高技能，使医生能够跟上神经技术的发展，并加深对此类技术在医疗保健领域的伦理、法律和社会影响的理解。它们的适应性和持续改进与医学的动态格局相一致，提供了当代的诊断、治疗和康复工具和方法。

此外，BCI还对学生的注意力、工作记忆和其他认知能力产生了积极影响，而这些能力在认知康复和教育环境中至关重要。它们增强了视觉空间、社交、想象力和情感技能，有助于形成一种整体教育方法。

与其他智能神经技术相比，BCI的优势与其他智能神经技术（包括神经调节器和神经假体）相比，BCI具有明显的优势。与DBS或脊髓刺激器等侵入性技术不同，BCI通常是非侵入性的，使用头皮记录的EEG活动，从而提高了安全性和多功能性。BCI在大脑和外部设备之间建立了直接的通信通路，提供了个性化、适应性强的解决方案，尤其有望在瘫痪等情况下实现功能恢复。

虽然神经假体和神经调节器（包括DBS或脊髓刺激器等侵入性技术）可为PD、慢性疼痛或脊髓损伤等疾病提供特定的治疗益处，但它们的侵入性使其适应性不如非侵入性BCI。这种侵入性是一个关键因素，影响风险状况和广泛临床应用的潜力。神经假体解码用于假肢或轮椅控制的电生理信号表明BCI有可能增强这些领域的特异性和适应性。

与用于治疗重度抑郁症(MDD)等疾病的大多数开环DBS系统相比，BCI的闭环系统功能尤其出色。当前的DBS方法通常缺乏跟踪MDD中复杂、非线性神经动力学的能力，导致症状调节不精确和治疗效果不稳定。

神经质量模型已用于模拟MDD对DBS反应的多频带神经动力学。他们开发了一个动态模型来最佳地调整DBS，以治疗神经动力学为目标。这体现了BCI和人工智能如何提高神经调节精度。

展望未来，BCI在神经恢复和神经康复方面显示出巨大的前景，因为它们具有诱导可塑性、增强学习和重新映射以及恢复因神经损伤或疾病而丧失的能力。研究证明了BCI在这些领域的有效性，例如对额外机器人手指训练的实验揭示了小脑补偿机制，或者研究表明经过BCI训练后中风幸存者的运动功能恢复得到改善。

此外，将基于BCI的手部康复系统与传统疗法相结合可以使中风幸存者的上肢得到持续改善。此外，研究发现，将软机器人双侧手部康复系统与镜像视觉反馈相结合时，皮质激活具有协同效应，99自然的闭环系统有望彻底改变神经技术的发展。

表2比较了BCI相对于其他智能神经技术的主要优势。

使用BCI的挑战

技术挑战

由于脑信号的非平稳性质，BCI面临技术障碍，而脑信号会受到悲伤或快乐等情绪状态的影响。噪声（通常来自竞争电信号）进一步挑战了BCI的准确性和可靠性。不同受试者、会话和任务之间的脑信号模式多样性使开发普遍有效的模式识别模型变得复杂。机器学习模型的训练数据有限加剧了这些挑战，需要不断研究以提高性能。认知过程、神经生理学和个体神经系统差异等因素都会造成BCI性能变化。注意力、记忆负荷和疲劳等心理因素以及个人属性错综复杂地影响着大脑动态。

由于需要重复操作，BCI面临着ITR缓慢和用户不满意的问题。各种因素都会影响ITR，包括BCI类型、信号处理技术和用户熟练程度。提高信噪比被认为是提高目标检测精度的关键，采用各种预处理技术来优化信噪比。

可用性挑战

BCI可用性挑战围绕着医疗专业人员所需的强化培训以及ITR与用户期望的一致性。用户通常更喜欢更简单、更易于操作的系统，这凸显了神经外科界培训的必要性。BCI对持续心理监测的需求会导致用户疲劳，注意力波动会影响输入准确性。现实世界的应用通常需要移动性，但BCI通常会在使用过程中限制用户的运动。此外，不符合人体工程学的EEG耳机带来的身体不适会影响用户体验，这强调了需要适应临床工作流程的用户友好型设计。

成本和可负担性

由于成本高昂，BCI技术在神经外科中的应用和可扩展性受到极大阻碍。不过，随着消费级技术的进步和更多经济实惠的选择，形势正在向好发展。例如，Emotiv EEG Neuro耳机和Emotiv EPOC+等产品正在为具有合理精度的可访问、高频BCI铺平道路。

此外，基于BCI的移动辅助设备（如电动轮椅）的创新凸显了使用现成组件以较低成本创造有效解决方案的潜力。尽管取得了这些进展，但复杂的系统（尤其是那些需要大量电极设置的系统）仍然价格昂贵，许多人无法承受。尽管如此，趋势是朝着更实惠、更易于访问的BCI发展，这表明未来BCI将被更广泛地采用和应用于多样化。

安全

在使用BCI时，安全是重中之重。确保BCI的长期安全至关重要，将不良影响的风险降至最低至关重要。这不仅涉及设备本身的物理安全，还涉及传输和接收数据的安全性。因此，人们对用户的身心安全存在担忧，因为侵入性手术可能会带来出血、感染和其他手术并发症等风险因素。

伦理、法律和社会问题

BCI引发了重大的伦理、法律和社会问题，包括同意问题（尤其是对于那些没有能力的人）、隐私、使用刺激设备的自主权以及获取和解释大脑数据所带来的影响。神经外科医生在BCI的开发和实施中都发挥着核心作用。随着这些技术的进步，必须同时解决这些问题，确保负责任和有益的使用。

表3概述了BCI遇到的各种挑战，从可能影响性能和用户体验的技术和可用性问题，到将负责任的BCI整合到医疗保健中至关重要的伦理和安全考虑。

讨论

神经病学家和神经外科医生对BCI的看法和接受度

很少有研究调查神经科医生和神经外科医生对BCI的看法和接受度。Williams等人(2022)最近的一项研究详细介绍了神经外科医生在他们的两阶段横断面国际调查中的观点。

该研究发现参与者对BCI技术的理解有限。对于在康复医学中使用侵入式BCI以及将BCI作为直接改善患者护理或结果的手段，人们的接受度很高。然而，当BCI被建议用于非医疗或增强目的时，例如军事应用或健康个体的认知增强，人们的犹豫或意见分歧就更多了。总体而言，虽然人们普遍对BCI的潜在益处持乐观态度，尤其是在康复医学领域，但该研究强调，随着BCI的不断发展，需要进一步的教育、道德辩论和监管指导。

上述研究与加拿大另一项以人群为基础的横断面调查的结果相呼应，该调查针对的是儿科和成人神经科医生以及其他专科医生。这项调查发现，在神经科医生中，大多数(83%)的BCI知识得分低于2，表明知识水平低于“有点熟悉”。关于BCI的临床应用，神经科医生最常将通讯设备、轮椅控制和计算机使用确定为最有可能改善患者生活质量的应用。调查发现，70%的神经科医生参与者认为BCI在临床实践中具有很高的实用性，81%的人认为BCI具有很高的改善患者生活质量的潜力。此外，绝大多数(82%)的人认为他们的病人愿意采用BCI。

利用人工智能增强脑机接口

人工智能(AI)显著增强了BCI的功能，特别是在分析和解码神经活动方面。AI与BCI的结合提高了运动能力，减轻了神经或肌肉控制受损患者的症状，并促进了神经生理学发现。尽管AI集成需要长时间的训练和严格的监控，但由于BCI固有的局限性，它的作用至关重要。AI在解码神经信号（包括脉冲、持续时间和幅度）方面的能力特别有利于控制假肢。虽然这项技术主要处于临床前阶段，但它有望彻底改变主流医学，早期应用就是明证，例如基于EEG的机器人控制使截瘫患者能够通过运动意象操纵轮椅。

AI的贡献延伸到自然语言处理、有效解释基于EEG的语义表示和计算机视觉，这有助于管理眼部疾病。此外，AI可以实时优化BCI输出，根据综合数据输入进行动态调整。这种能力是提高BCI效率和准确性的关键，有可能增强健康个体的记忆力或沟通能力。

前景

非侵入式脑机接口的增强

非侵入式BCI提供了一种比侵入式BCI更少痛苦和更便宜的替代方案，尽管牺牲了时间和空间数据质量，影响了信号提取。此类系统需要大量的训练时间，这凸显了它们目前在信号解释方面不如侵入式BCI。然而，从侵入式BCI中获得的见解可以改进非侵入式方法，特别是在解释表面记录方面。

特别是在资源匮乏的环境中可及性和成本

目前，BCI的使用主要限于严重残疾，因为短期和长期成本高昂，包括实施和持续的技术支持。这些因素目前阻碍了BCI在发展中国家的广泛采用。BCI在发展中国家植入的一大障碍还在于公众对先进计算机技术的不熟悉。未来的可访问性取决于降低维护复杂性、扩大用户人群以及向保险提供商展示有效性。增强功能和减少维护的技术进步将需要新的商业模式来实现主流护理整合，为临床医生提供财务激励和报销。

提高可靠性的技术挑战

提高BCI的可靠性对于其实际应用至关重要。要使BCI有效，它们必须与自然肌肉动作的可靠性相匹配。如果不进行改进，它们的使用可能仅限于严重残疾人士的基本交流功能。未来的BCI可以从整合来自多个大脑区域的信号中受益，模仿中枢神经系统的自然肌肉输出。此外，超越视觉反馈并整合更快的感觉输入，例如本体感受和皮肤刺激，可以显著提高BCI性能。

BCI使用中的隐私和安全

脑机接口的普及程度越来越高，因此需要制定强有力的指导方针和法规来保护用户的自主权和隐私。消费级脑机接口容易受到未经授权的数据访问，包括密码和面部识别解码，这凸显了建立法律框架的必要性。在脑机接口中实施加密合约可以使未经授权的各方无法读取机密信息，从而确保用户隐私。

表4总结了上述脑机接口发展的未来前景。

结论

本综述批判性地探讨了BCI在神经病学和神经外科领域的发展前景。BCI起源于20世纪早期的EEG发展，现已发展到可以解决各种神经系统挑战，提供新颖的治疗和康复解决方案。从帮助ALS和闭锁综合征患者的交流到增强中风和SCD病例的康复，BCI已显示出巨大的临床潜力。

然而，这个新兴领域面临着技术限制、用户培训需求、成本限制、安全考虑和道德困境等挑战。这些问题强调了进一步研究和创新的必要性，特别是在增强非侵入性BCI技术和整合AI以改进信号解释和应用方面。BCI的未来发展轨迹是光明的，其特点是可访问性可能得到改善，尤其是在资源有限的环境中，以及为增强其可靠性和用户安全性所做的努力。随着BCI继续与尖端技术和神经科学交叉，它们有望大大丰富患者护理并拓展神经科学知识和应用的前沿。