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

2024-02-02 13:45IT之家 - 漾仔(实习)

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

▲ 图源 “脑机交互与人机共融海河实验室” 官方公众号(下同)

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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