基于脑电的快速序列视觉呈现脑-机接口系统研究进展综述

来源：电子与信息学报杂志2024年第2期北京时间：

作者：魏玮, 邱爽, 李叙锦, 毛嘉宇, 王妍紫, 何晖光

单位：1.中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室脑图谱与类脑智能实验室 北京 1001902.中国科学院大学 北京 100049

摘要：脑-机接口(BCI)系统建立大脑与外部设备之间的直接交流通路，结合快速序列视觉呈现(RSVP)范式能够实现利用人类视觉系统进行高流通量图像目标检索。近些年来，RSVP-BCI系统在范式编码、脑电(EEG)解码和系统应用方面的研究取得了长足的进步。对范式编码的研究揭示不同范式参数对系统性能的影响，促进提升系统性能；脑电解码的研究在提升算法分类性能的同时推动少训练、零训练样本、多模态等场景下的应用；对RSVP-BCI系统应用的研究实现推动系统走向实际应用并拓宽了应用领域。同时，系统仍面临着迈向实际时可应用领域范围窄、脑电跨域解码难题以及计算机视觉飞速进步带来的挑战。该文对RSVP-BCI近年来的相关研究进展进行了回顾与总结，并对未来的发展方向进行了展望。

关键词：脑-机接口, 快速序列视觉呈现, 脑电

基金资助：国家自然科学基金(62206285, U21A20388, 62020106015)，中国博士后科学基金(2021M703490)