基于 Python 编写，天津大学发布中国首个脑机接口开源软件平台 MetaBCI 研究成果
IT之家 2 月 2 日消息，据天津大学“脑机交互与人机共融海河实验室” 官方公众号，天津大学神经工程团队日前在数学与计算生物学领域 SCI 一区 TOP 期刊《Computers in Biology and Medicine》上发表论文，介绍了中国首个脑机接口开源软件平台 MetaBCI 的技术架构与实现方法。
据介绍，相较于现有的脑机接口软件工具包，MetaBCI 基于开源语言 Python 编写，并且能够涵盖脑机接口全链条功能。
而在效率方面，MetaBCI 针对 BCI 领域数据分布散乱、算法复现困难、在线系统效率低的问题，规范了 BCI 数据结构与预处理流程，开发了通用的算法框架、利用了双进程和双线程提高在线实时效率，有助于降低构建脑-机接口系统的技术门槛，减少研发成本，促进转化落地。
IT之家同时从官方新闻稿得知，MetaBCI 由离线分析模块 Brainda、刺激呈现模块 Brainstim 和在线数据流模块 Brainflow 三大部分构成，主要提供一系列面向 BCI 软件层面全链条开发的解决方案：
面向离线分析需求，Brainda 统一了现有公开数据集接口，优化了脑电数据读取、处理流程，复现多种主要 BCI 数据分析及解码算法，以此提高研究者的算法开发效率；
面向刺激呈现需求，Brainstim 提供了简洁高效的范式设计模块，可快速创建脑机接口范式刺激界面；
面向在线开发需求，Brainflow 利用双线程、双进程编程方法实现了实时高速的数据读取、数据处理、结果反馈等功能，帮助开发者轻松搭建脑机接口在线实验系统。
据悉，当前 MetaBCI 平台包含软件代码共 386 个类和函数，完成技术说明手册 5 万多字，同步更新英文 API 网页，平台共兼容 17 种 BCI 公开数据集，涵盖 16 种数据分析方法和 55 种脑机解码模型，感兴趣的小伙伴可点此访问 GitHub 页面链接。
官方表示，MetaBCI 完全打通了脑机接口软硬件开发与设计链路，可为脑机接口在科学研究、医疗康复、娱乐生活、特种控制等领域的应用提供重要支撑，持续推动新一代脑机智能快速发展。
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