日前，“2020世界机器人大赛-BCI脑控机器人大赛”公布成绩，腾讯天衍实验室和天津大学高忠科教授团队组成的C2Mind战队，经过多轮赛程的激烈比拼，入围BCI（Brain-computer interface，脑-机接口）脑控机器人大赛“运动想象范式”赛题决赛，最终成功斩获技术赛“颞叶脑机组”一等奖，以及技术锦标赛“颞叶脑机有训练集一等奖”两项冠军。
作为世界机器人大赛中一项高精尖科研类赛事，BCI脑控机器人大赛已成功举办三届。此项竞赛内容重点考察脑-机接口技术在医疗康复等领域的创新应用技术成果，旨在推动该技术与各领域产业交流合作，满足人们医疗、养老、助残、康复等多样化的民生需求，实现该领域与各行业的跨越融合发展。
创新脑电信号分类 实现运动想象算法突破
BCI是指通过对神经系统电活动和特征信号的收集、识别及转化，使人脑发出的指令能够直接传递给指定的机器终端，从而使人对机器人的控制和操作更为高效便捷，俗称“脑控”。该项技术是一项融合了神经科学和人工智能的一门新兴技术，在人与机器人的交流沟通领域有着重大创新意义和使用价值，其已广泛应用于助残康复、灾害救援、娱乐体验等多个领域。
作为集科技性、创新性、实用性于一体的世界级BCI赛事，本届大赛上也诞生了诸多脑-机接口领域突破性技术成果。由天津大学和腾讯天衍实验室组成的C2Mind战队，从运动想象（Motor imagery，MI）路径入手，在没有任何肢体接触的情况下，利用意念想象形成自发性脑电，影响机器人的肢体运动。
但是，由于脑电信号的不稳定性，以及不同受试者脑电信号差异较大，甚至同一受试者在不同时间段采集的脑电信号都会存在较大差异，这使得脑机接口技术在使用前均需较长的校准时间，且系统性能不稳定，这些问题均严重影响了脑机接口技术运动想象范式在实际医疗场景中的应用。
C2Mind战队实验员在做模拟疲劳驾驶的实验（受访者供图）
据腾讯天衍实验室高级研究员柳露艳介绍，针对脑电信号数据差异大，且数据集样本量少，而导致训练困难及训练模型泛化性能差等问题，腾讯天衍实验室联合天津大学高忠科教授团队，创新地提出了一种运动想象脑电信号分类方法。该方法首先通过将同类样本的时频图进行叠加的方式进行数据预处理，这样在保证扩充数据多样性的同时，又保持了原始数据时频特性，同时还增加了模型在不同受试者或者同一受试者不同时间点脑电信号上的泛化性能；其次使用了基于GAN的领域自适应算法进一步加强了模型在不同脑电信号上的泛化性能。使用该算法训练的轻量级卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）模型，具有更强的鲁棒性和泛化性能。
小样本数据解决方案 化解训练样本缺乏难题
据悉，在技术算法直接应用于实际数据时，大多数情况下无法获得理想结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，且存在训练数据缺乏、算法跨中心泛化能力差、算法准确度要求高等问题，尤其在严谨的医疗场景实际应用中，这些问题则成了技术精进的“拦路虎”。
柳露艳表示，腾讯天衍实验室运动想象团队基于其在医学领域的长期技术积淀和创新探索，针对以上行业性问题提出了解决方案，即采用小样本、领域自适应、元学习等技术解决训练样本缺乏、数据分布差异大等普遍存在的难题，从小样本数据集中学习出鲁棒的、高精度的脑电信号分类模型，不仅有助于提升运动想象下的脑-机接口系统的精度和泛化性，而且为脑机接口技术的应用奠定良好的技术基础。
科技向善助力残障 运动想象算法应用场景广泛
据介绍，运动想象脑电信号在医疗场景中的应用非常广泛。如对于感觉运动皮层相关部位受损的中风病人，脑机接口可以从受损的皮层区采集信号，通过刺激肌肉或控制矫形器，改善手臂运动。因癫痫病人的大脑会出现某个区域的神经元异常放电，而通过脑机接口技术检测到神经元异常放电后，可以对大脑进行相应的电刺激，从而减少癫痫发作。
同时，运动想象脑机接口在针对自闭症儿童的康复训练中也承担着重要的角色。与正常儿童相比，自闭症儿童在观看他人运动情景时模仿动机弱，相应的感觉运动皮层激活程度较低。通过让这些儿童参与基于自身感觉运动皮层激活程度强弱实时反馈的游戏项目，可以提升他们对感觉运动皮层激活程度的自我控制能力，从而改善自闭症的症状。
腾讯天衍实验室提出的运动想象创新算法，有望从准确性、效率、实用性、创新性、技术性等多维度提高脑-机接口技术在助残康复等多领域的技术应用与产业发展，为突破当前人类与机器、人类与环境的交互技术中存在的难题提供了一个可行的解决方案。这项算法可以通过嵌入到不同的硬件系统或者软件系统，为受试者实现意念传输和控制。比如，运动想象创新算法与外骨骼机器人结合的BCI系统，可用于偏瘫、脑卒中患者运动功能的主动式康复；与电动轮椅结合的BCI系统，有望帮助肢体行动不便的人群自由活动出行等等。希望在不久的将来，可以看到这项技术帮助越来越多的残障人士突破肉体和工具的局限。
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