一种使用想象闪烁模式的视觉意象范式用于脑机接口策略

想象光来与机器对话

对于无法移动或说话的人，脑—机接口（BCI）提供了一种仅凭大脑活动进行沟通的途径。许多现有系统依赖盯着屏幕上闪烁的灯光，这对一些患者来说要么不可行要么令人不适。本研究探讨了另一种思路：与其注视闪烁模式，何不让用户仅在脑中想象这些模式，仍能控制计算机？

从闪烁光到心象图

传统的BCI常使用持续闪烁的图像来在视觉皮层诱发可重复的反应。当一个人注视以固定频率闪烁的光时，大脑的电活动会微弱地呼应该节律，头皮上的传感器能够检测到。然而，这种方法假设用户能将目光固定在屏幕上。重度瘫痪或眼球运动受限的人群，例如因中风或神经退行性疾病而处于闭锁综合征的患者，可能无法做到这一点，从而限制了能从这项技术中受益的对象。

把脑中的闪烁变为控制信号

作者构建了一个用心理闪烁替代外部闪烁的BCI。首先，20名健康志愿者在电脑屏幕上观看以不同速度闪烁的棋盘格图案。这个初始阶段确定了每个人大脑对哪两种闪烁速度反应最为清晰。接着，志愿者练习一种混合流程：有时看到闪烁，有时则需要想象它们。最后，在主要测试中，屏幕变暗：仅用箭头或简单形状提示参与者在脑中想象两个闪烁速度中的哪一个，或何时休息。整个过程中，头皮上的10个电极阵列记录大脑活动，然后将其转换为不同节律成分包含多少能量的摘要。

教会机器读取想象的模式

为了把这些微弱的节律转化为命令，研究人员使用了一种标准的模式识别方法，该方法在不同类型信号之间划定边界。对每位志愿者，计算机程序被训练去区分三种心理状态：想象慢速闪烁、想象较快闪烁或处于静息状态。在“离线”阶段，计算机分析先前记录的数据并测试其猜测正确状态的能力。随后在“在线”阶段，系统需要在实时条件下对正在执行心理任务的人员的大脑活动进行分类，更接近实际BCI的应用场景。

基于意象的系统表现如何

在离线数据分析中，该系统平均能正确识别用户的心理状态约61%。对于三选一的问题，随机猜测的准确率约为三分之一，因此这一表现显著高于偶然水平。在实时在线测试中，准确率下降到平均约51%，但总体上仍明显优于随机水平。有些人表现相当好，而少数人接近偶然水平，这反映了个体在维持生动视觉想象和稳定注意力方面的自然差异。闪烁频率的选择也很重要，但尝试自动为每个人挑选“最佳”频对所带来的益处参差不齐，表明这一步仍需改进。

这对未来用户意味着什么

该研究表明，仅靠想象闪烁模式就能为脑—机接口提供可用的控制信号，而无需用户盯着刺眼的闪光图像。尽管该系统目前仅提供三种选择且精度中等，但它训练要求低并使用标准且价格可负担的设备。通过进一步发展——例如改进最佳频率的选择方法并增加更多心理命令——这种基于意象的BCI有望成为不能良好移动眼睛或无法耐受视觉刺激的人的一种实用选项，为仅凭“心眼”进行交流与控制开辟另一条途径。

引用: Priori, S., Ricci, P., Consoli, D. et al. A visual imagery paradigm for BCI strategies using imagined flickering patterns. Sci Rep 16, 11967 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41324-6

关键词: 脑机接口, 视觉意象, 脑电图, 神经康复, 辅助通信