脑机与脑机接口（BCI/BMI）

BCI/BMI使大脑与外部设备之间的直接通信成为可能。这些系统将大脑信号转化为控制计算机、假肢或机器人设备的指令，具备康复、认知增强、辅助技术甚至娱乐或游戏应用的潜力。

设置要求与技术挑战

其可访问性、安全性和实时监测的结合，使脑电图成为许多脑机接口（BCI）应用的理想选择。脑电图系统可以提供实时的大脑数据流以控制外部设备，同时其非侵入性、经济实惠，且相比其他脑部监测方法如侵入性植入或功能性磁共振（functional MRI）相对容易设置。典型的脑电图驱动BCI/BMI系统由以下组成部分组成：

脑电传感器

一组电极放置在头皮上，用于检测神经活动产生的电信号。在任务所接触的皮层区域附近，电极浓度较高有助于检测细粒度的激活模式。

信号放大

高品质电子设备能够放大大脑的电信号，同时保持其完整性，减少噪声和伪影。该模块应具备便携性，并可集成到输出设备（如外骨骼或电动轮椅）中，以便适用于实际的日常应用。

信号处理单元

专用软件用于实现数据的在线处理（如过滤、伪影去除、特征提取）是BCI的关键组成部分。虽然这对于隔离与任务相关的有意义的大脑活动至关重要，但必须实时执行，以防止延迟问题和指令控制时出现明显延迟。

机器学习算法

将大脑活动解码为可作的输出是关键一步。机器学习算法被用来根据脑电图数据分类不同的大脑状态或意图。然而，这些算法必须由用户在庞大的数据集上训练，以随着时间推移提高准确性。此外，学科间的变异性限制了采用广义方法的可能性。由于每个人的大脑信号都是独一无二的，通常需要用户特定的训练数据。

输出设备

处理完成后，解码信号会发送到输出设备，无论是计算机光标、机械臂，还是执行用户预期作的其他机器。主要挑战之一是硬件的长期稳定性，硬件应能稳定运行，无需繁琐或频繁的重新校准。

 ego™ 和 waveguard™ 产品组合为 BCI 应用提供高度定制的解决方案，范围从超便携的 8 声道或 24 通道到研究级 64 声道放大器，并结合不同传感器类型（凝胶、海绵或干式），以适应最多样化的配置。 SDK 允许开发者直接将脑电数据流导入基于 C、Python 或 Matlab 的脚本中。ANT Neuro 系统还兼容 BCI2000 和 OpenVibe 等 BCI 平台。