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近日，南方科技大学的研究人员开发了一种高效的可穿戴脑机接口（BCI）系统，利用单通道脑电图（EEG）和实时神经反馈等方法，评估不同注意力状态下大脑活动的变化，从而为注意力障碍的治疗提供新的解决方案。通过对20名健康受试者进行长时间注意力调节实验，研究团队验证了该系统在提升注意力调节能力方面的有效性。相关成果已发表在《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》。

1、研究背景

注意力调节在日常生活中非常重要，它不仅影响学习和工作效率，还与心理健康密切相关。近年来，基于脑机接口（BCI）系统的注意力调节已取得初步成果，但大多数系统依赖于笨重且昂贵的设备，且主要处于实验阶段。随着注意力障碍的日益普遍，开发有效的注意力调节方法显得尤为重要。

2、研究概述

基于功能化导电聚合物的设计，研究团队设计了功能化聚苯胺基时序黏附水凝胶贴片。它可以实现心脏的同步机械生理监测和电耦合治疗，并牢固附着在心脏表面监测心脏的机械运动和电活动。

该研究团队提出了一种可穿戴的基于单通道脑电图（EEG）的BCI系统，用于实时注意力调节和认知监控。实验中，20名健康受试者参加了长时间的注意力调节实验，分为实验组和对照组。实验组在调节过程中通过EEG数据实时接收神经反馈。通过基线评估验证系统的有效性，包括多通道EEG数据分析和认知行为评估。

使用自主研发的具有无线传输和干电极的可穿戴头带采集前额EEG数据。头带包含1个EEG通道和2个参考电极，重量约65g，采样率为250Hz，阻抗低于5kΩ，便于减少准备时间与不适感，提升调节有效性。基线评估时，多通道EEG数据通过NuAmps放大器采集，采样率为250Hz，使用32通道的脑电帽。

健康受试者分为两组，每组10人，试验方案包括2个基线评估（前/后调节）和10次调节会话。实验持续4周，每周3次。每位受试者在调节前后进行基线评估，记录多通道EEG数据并进行持续注意反应任务(SART)认知实验，以比较调节前后的神经模式和认知反应差异。

基线评估：如图1(b)所示，每名被试共进行了20次实验，分为10次注意任务和10次非注意任务。每次试次以3s的指导语开始，提示接下来的任务类型。注意任务要求受试者进行连续减3的心算，非注意任务则显示注视点“+”。

图1(a)实验为2次基线评估和10次注意调节(b)EEG评估过程中受试者的示例图像。

（图片来自论文）

注意力调节：如图2(a)所示，受试者佩戴头带，在实时反馈下，BCI系统监测并记录其注意力水平。受试者根据提示和反馈调节注意力，注意任务要求保持较高注意力曲线，非注意任务则保持较低曲线。控制组未提供反馈，执行心算等相同策略。每个调节阶段包含20个试次，任务随机呈现，每次持续60s，间隔休息10s。

图2 (a)被试通过在线反馈调节其注意力。(b)注意调节过程在线神经反馈的GUI。

本研究使用的头带装置的外观(下)。（图片来自论文）

数据分析：研究通过评估中采集的多通道EEG数据，使用相位锁定值（PLV）构建脑网络，以测量脑区间的非线性同步。PLV用于计算两个电极之间的相位同步性，数值越高表明同步性越强。对每个受试者的注意和非注意任务进行平均，生成相关脑网络，最终得到四种不同情况下（注意/非注意、前/后评估）的脑网络。

网络属性：为了比较不同注意水平和前/后调节会话下脑网络的效率，计算了权重网络属性，计算了聚类系数(Clu)和全局效率(Ge)，是评估脑网络中功能分离和整合的两个基本指标。该研究使用Brain Connectivity Toolbox计算这些网络属性。图3展示了基于PLV方法的大脑网络拓扑结构和属性。对于BCI组，存在显著差异的脑网络连接数量显著增加，且在Post EEG评估中比Pre EEG评估中更集中于额区和顶区。如图3(a)所示，网络属性结果显示，在注意调节实验后，注意状态下的Clu和Ge显著增加。

图3 非注意状态(Theta:Clup=0.052,Gep=0.642;Beta:Clup=0.069,Gep=0.076)

未观察到显著变化。

统计学分析：首先计算了每个调节会话中每个受试者在注意和非注意状态下的平均输出注意力水平。为了确定不同调节阶段之间注意力水平的显著性差异，采用了重复测量单因素方差分析(ANOVA)。采用配对t检验比较注意和非注意状态下的会内注意水平，并采用错误发现率(FDR )校正方法进行多重比较。图4(a)显示从第1阶段到第10阶段的在线调节实验的平均输出值。对于BCI组，随着调节次数的增加，注意状态的在线输出值呈现增加的趋势，而非注意状态的输出值没有表现出明显的增加或减少的趋势。

图4 共10次调节过程中的BCI表现。

（图片来自论文）

图5为10次调节前后基线EEG评估中注意状态时额区theta/beta功率比。额叶包括FP1，FP2，F3，F4，FZ，F7和F8通道，theta/beta功率比在所有试验和每组所有10名受试者中平均。对于BCI组，在10次注意调节会话(t检验, FDR校正, p<0.05)后，theta/beta功率比在注意状态下显著下降。对于控制组，脑电评估前后的功率比没有显著差异。

图5 10次调节前后基线EEG评估中注意状态时额区theta/beta功率比。

（图片来自论文）

3、研究意义

该研究提出了一种基于在线神经反馈的注意力调节脑机接口（BCI）系统，该系统仅依赖单通道EEG头带。实验结果显示，受试者通过神经反馈训练显著提升了注意力调节能力，验证了该系统的有效性。此外，离线脑网络分析和SART认知量表结果表明，注意力相关的大脑模式在长期训练中得到了增强。

参考文献：

H.Huang et al.,"Real-Time Attention Regulation and Cognitive Monitoring Using a Wearable EEG-based BCI," in IEEE Transactions on Biomedical Engineering, doi: 10.1109/TBME.2024.3468351.