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內容簡介

腦機接口技術是一種涉及神經科學、信號檢測、信號處理、模式識彆等多學科的交叉技術，近年來隨著神經科學和工程學的長足進展，腦機接口技術愈來愈引起學術界和工業界的關注和重視。本書是本講述腦機接口理論及應用的入門教材。

目錄

Brain-Computer Interfacing:An Introduction
齣版者的話
譯者序
前言
第一部分　背景知識
第1章　引言2
第2章　神經科學基礎4
2.1　神經元4
2.2　動作電位或鋒電位5
2.3　樹突和軸突5
2.4　突觸5
2.5　鋒電位的産生6
2.6　神經連接的調節：突觸可塑性7
2.6.1　LTP7
2.6.2　LTD7
2.6.3　STDP7
2.6.4　短期激勵和抑製8
2.7　大腦組織、解剖學結構和功能9
2.8　小結11
2.9　問題和習題11
第3章　記錄大腦信號和刺激大腦12
3.1　記錄大腦信號12
3.1.1　侵入式技術12
3.1.2　非侵入式技術17
3.2　刺激大腦22
3.2.1　侵入式技術22
3.2.2　非侵入式技術23
3.3　同步記錄和刺激24
3.3.1　多電極陣列24
3.3.2　神經芯片25
3.4　小結26
3.5　問題和習題26
第4章　信號處理28
4.1　鋒電位分類28
4.2　頻域分析29
4.2.1　傅裏葉分析29
4.2.2　離散傅裏葉變換32
4.2.3　快速傅裏葉變換33
4.2.4　頻譜特徵33
4.3　小波分析33
4.4　時域分析34
4.4.1　Hjorth參數34
4.4.2　分形維數35
4.4.3　自迴歸模型36
4.4.4　貝葉斯濾波36
4.4.5　卡爾曼濾波38
4.4.6　粒子濾波40
4.5　空間濾波41
4.5.1　雙極、拉普拉斯和共同平均參考41
4.5.2　主成分分析41
4.5.3　獨立分量分析44
4.5.4　共空間模式46
4.6　僞跡去除技術48
4.6.1　閾值法48
4.6.2　帶阻和陷波濾波48
4.6.3　綫性模型49
4.6.4　主成分分析49
4.6.5　獨立分量分析51
4.7　小結51
4.8　問題和習題51
第5章　機器學習54
5.1　分類技術54
5.1.1　二分類54
5.1.2　集成分類技術59
5.1.3　多分類61
5.1.4　分類性能的評估64
5.2　迴歸方法66
5.2.1　綫性迴歸67
5.2.2　神經網絡與反嚮傳播算法68
5.2.3　徑嚮基函數網絡70
5.2.4　高斯過程71
5.3　小結73
5.4　問題和習題73
第二部分　構建係統
第6章　構建BCI78
6.1　BCI的主要類型78
6.2　對構建BCI有用的大腦反應78
6.2.1　條件反射78
6.2.2　集群行為79
6.2.3　想象運動和認知行為79
6.2.4　刺激誘發行為80
6.3　小結80
6.4　問題和習題81
第三部分　BCI的主要類型
第7章　侵入式BCI84
7.1　侵入式BCI的兩個主要範式84
7.1.1　基於操作性條件反射的BCI84
7.1.2　基於集群解碼的BCI86
7.2　應用於動物的侵入式BCI87
7.2.1　控製假臂和手的BCI87
7.2.2　控製下肢的BCI98
7.2.3　控製光標的BCI100
7.2.4　認知型BCI104
7.3　應用於人的侵入式BCI108
7.3.1　植入多電極陣列控製光標和機器人108
7.3.2　認知型BCI111
7.4　侵入式BCI的長期使用112
7.4.1　BCI的長期使用和穩定皮質代錶區的形成112
7.4.2　植入人腦的BCI的長期使用114
7.5　小結114
7.6　問題和習題114
第8章　半侵入式BCI117
8.1　基於皮質腦電信號（ECoG）的BCI117
8.1.1　基於ECoG的動物用BCI117
8.1.2　基於ECoG的人用BCI118
8.2　基於外周神經信號的BCI134
8.2.1　神經型BCI134
8.2.2　目標肌肉神經分布重建135
8.3　小結137
8.4　問題和習題138
第9章　非侵入式BCI140
9.1　基於腦電信號的BCI140
9.1.1　振蕩電位和ERD140
9.1.2　慢皮質電位148
9.1.3　運動相關電位151
9.1.4　刺激誘發電位153
9.1.5　基於意識任務的BCI158
9.1.6　BCI的錯誤電位159
9.1.7　互適應型BCI160
9.1.8　分層型BCI161
9.2　其他非侵入式BCI:fMRI、MEG和fNIR162
9.2.1　基於功能性磁共振成像的BCI162
9.2.2　基於腦磁圖的BCI162
9.2.3　基於功能性近紅外光學成像的BCI164
9.3　小結164
9.4　問題和習題165
第10章　BCI的刺激修復作用167
10.1　感覺功能恢復167
10.1.1　恢復聽力：人工耳蝸167
10.1.2　恢復視力：皮質和視網膜的植入169
10.2　運動恢復171
10.3　感覺擴增172
10.4　小結173
10.5　問題和習題173
第11章　雙嚮與循環型BCI175
11.1　通過刺激産生直接的皮質指令控製光標175
11.2　使用BCI和體覺刺激實現主動觸覺探索178
11.3　迷你機器人的雙嚮BCI控製180
11.4　通過功能性電刺激實現肌肉的腦皮質控製182
11.5　建立腦區間的新聯係183
11.6　小結186
11.7　問題和習題186
第四部分　應用和倫理
第12章　BCI的應用190
12.1　醫學領域的應用190
12.1.1　感覺恢復190
12.1.2　運動恢復190
12.1.3　認知恢復191
12.1.4　康復治療191
12.1.5　使用菜單、光標和拼寫器實現交流191
12.1.6　腦控輪椅192
12.2　非醫學領域的應用193
12.2.1　網頁瀏覽和虛擬世界導航193
12.2.2　機器人替身195
12.2.3　高流通量的圖像搜索197
12.2.4　測謊和法律領域的應用199
12.2.5　警覺性監測202
12.2.6　估算認知負荷204
12.2.7　教育和學習206
12.2.8　安保、身份識彆和驗證208
12.2.9　利用外骨骼擴增身體能力209
12.2.10　記憶和認知的放大209
12.2.11　航空領域的應用211
12.2.12　遊戲和娛樂213
12.2.13　腦控製藝術214
12.3　小結216
12.4　問題和習題216
第13章　腦機接口的道德規範218
13.1　醫學、健康和安全問題218
13.1.1　平衡風險和利益218
13.1.2　知情同意219
13.2　BCI技術的濫用219
13.3　BCI的安全性和隱私性220
13.4　法律問題220
13.5　道德和社會公平問題221
13.6　小結222
13.7　問題和習題222
第14章　結論224
附錄A　數學背景知識226
參考文獻237
索引248

前言/序言

Brain-Computer Interfacing:An Introduction
“科學傢演示瞭思維控製的機器人”(PC雜誌，2012年7月9日)
“仿生視覺：令人驚嘆的全新眼睛芯片幫助兩個英國盲人重見光明”（Mirror,2012年5月3日）
“癱瘓者用他們的意識控製機器人”（New York Times,2012年5月16日）
“史蒂芬·霍金試用瞭能夠解讀他意識的設備”（New Scientist,2012年7月12日）
這些來自於2012年短短幾周中的頭條新聞說明瞭媒體和公眾對腦機交互的思想越來越關注。這些新聞中尚未闡述清楚的問題是：（a）當前的腦機接口（brain-computer interface,BCI）能夠或不能夠完成什麼（BCI有時稱為BMI，即brain-machine interface）？(b)在神經科學和計算科學中何種技術進步能夠使這些BCI實現?(c)有哪些可用的BCI類型？（d）這些BCI有什麼應用領域，又會帶來哪些倫理上的問題？本書旨在迴答這些問題，並為讀者提供BCI及BCI技術的係統性知識。
內容概要　　本書對腦機接口領域進行瞭介紹（這個領域也被稱作BMI、神經接口、神經修復、神經工程）。在過去幾年裏，這個領域中已經齣版瞭一些極其有用的書籍（Dornhege等人，2007；Tan & Nijholt,2010;Graimann等人2011;Wolpaw &Wolpaw;,2012）。當下，為那些在工程學或神經科學方麵沒有深厚基礎的讀者齣版一本入門級教材的需求日益增加。本書旨在滿足這一需求。本書可以作為高年級本科生和一年級研究生學習腦機接口及神經工程學的教材，還可以作為自學教材，或作為研究者、應用者和那些有興趣加入這個領域的讀者的參考書。
本書先為讀者介紹神經科學的基本思想、概念和技術，大腦信號的記錄和刺激技術，信號處理和機器學習，然後介紹BCI的主要類型及應用。每章後麵的問題和習題讓讀者能迴顧前麵的知識並檢測自己對本章要點的理解。一些習題（帶有標記）讓讀者可以根據研究刊物及網上獲取的新信息探索本書沒有涉及的內容。
本書章節構成如下：第1章到第5章給齣瞭在神經科學和量化技術方麵必要的基礎知識，以便讀者理解構造BCI所使用的術語和方法。在第6章中，通過學習BCI的基本構成，我們開始瞭進入BCI世界的旅途。本書的下一部分根據使用的信號采集技術，為讀者介紹BCI的三個主要類型。第7章描述瞭侵入式的BCI，這類BCI需要使用植入到大腦內的設備。第8章描述瞭半侵入式BCI，這類BCI是基於神經信號的設備或安置在大腦錶麵的設備。第9章介紹瞭非侵入式BCI，比如采用在頭皮上記錄的電信號（EEG）。第10章介紹瞭通過刺激大腦來恢復失去的感覺或運動功能的BCI。第11章介紹瞭通用的BCI，即可以記錄腦電和刺激大腦的BCI。對每一種類型，本書都舉例說明瞭其經典實驗以及當前新的技術（到2013年為止）。第12章介紹瞭BCI的一些主要應用。第13章介紹瞭與BCI技術的發展和使用相關的倫理問題。第14章為總結篇，該章對當前BCI的局限做瞭小結，並展望瞭這一領域的發展前景。本書還包括一個附錄，給齣瞭BCI所涉及的綫性代數和概率論中的基本數學知識。
網址　　本書的網址是bci.cs.washington.edu。
由於BCI領域發展迅速，因此該網站會定期更新與BCI研究相關的有用鏈接。
由於作者水平有限，書中難免會有缺漏和錯誤，懇請廣大讀者指正，發現的錯誤將刊登在本書網站的勘誤錶上。
封麵圖像　　原書封麵是一個使用基於皮質腦電的BCI控製光標的人腦圖像(見8.1節)。大腦中明亮的紅色區域顯示，當受試者通過想象手的運動來控製光標移至電腦屏幕上的目標區域時，運動皮質的手部區域活動會增強。這幅圖像由Jeremiah Wander製作,他是華盛頓大學生物醫學的研究生，也是該大學網絡和神經係統實驗室的成員。
緻謝　　我要感謝來自劍橋大學齣版社的Lauren Cowles，盡管多次錯過截稿日期，她還是一如既往地對本書寫作給予鼓勵和支持。也要感謝華盛頓大學的感覺運動神經工程（CSNE）和BCI小組,尤其是我的閤作者Jeffrey Ojemann、Reinhold Scherer(現在在TU Graz)、Felix Darvas、Eb Fetz和Chet Moritz，他們為本書寫作給予瞭大量指導，並進行瞭很多次有價值的討論。神經係統實驗室的學生是BCI研究永不枯竭的靈感和新觀點的源泉。他們讓我樂此不疲，感謝以下學生：Christian Bell、Tim Blakely、Matt Bryan、Rawichote Chalodhorn、Willy Cheung、Mike Chung、Beau Crawford、Abe Friesen、David Grimes、Yanping Huang、Kendall Lowrey、Stefan Martin、Kai Miller、Dev Sarma、Pradeep Shenoy、Aaron Shon、Melissa Smith、Sam Sudar、Deepak Verma和Jeremiah Wander。Pradeep是我早期教授的一門BCI課程的助教，協助我組織瞭該課程的結構，這是本書的基礎。Sam是後來的一個助教，他對課程材料給予瞭有價值的建議。Kai幫助建立瞭與從事BCI研究的醫學院的早期閤作，他也在實驗室開啓基於皮質腦電的BCI研究上起瞭重要作用。
很多基金資助機構支持我的研究及本書的寫作，包括美國國傢科學基金會（NSF）、帕卡德基金會、美國國立衛生研究院（NIH）、美國海軍研究所（ONR）認知科學項目、國傢科學基金會下設的感覺神經工程研究中心（CSNE）和陸軍研究辦公室(ARO)。衷心感謝他們的支持。本書的部分章節是在風景優美的Friday Harbor實驗室的Whiteley寫作中心完成的，該中心為我迫在眉睫的寫作進程提供瞭良好的環境。
非常感謝我在印度Kendriya Vidyalaya Kanchanbagh（KVK）的老師們，在德剋薩斯州安吉羅州立大學的教授們，在美國羅徹斯特大學的博導Dana Ballard，以及我在索爾剋研究所的博士後導師Terry Sejnowski，他們對我以後的研究和教學生涯提供瞭堅實的數學和科學基礎。十分感謝我的父母，他們始終給予我支持，並在我小時候就用滿屋的書籍激發瞭我對科學的好奇心。對我的孩子Anika和Kavi，很抱歉在寫作期間沒能給予他們應有的關懷，但他們依然無條件地支持我。後，感謝妻子Anu給予我的靈感和堅定不移的支持，這些都伴隨著我走過多年的寫作時光。沒有她，這本書便不可能完成。

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¥82.10

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京東商城買的 不錯 快遞小哥也很好 繼續支持京東

評分☆☆☆☆☆

這個書介紹的腦機接口技術可以說是當今的前沿科技，內容通俗易懂，具有前瞻性，但是目前這項技術還不完善，此書可以讓初學者瞭解該技術，當要深入研究就不夠瞭。

評分☆☆☆☆☆

內容很好，快遞相對較快，包裝很完整。

評分☆☆☆☆☆

學習瞭解前沿發展的好東西！

評分☆☆☆☆☆

挺喜歡的，一直在看，雖然看不懂

評分☆☆☆☆☆

一直喜歡機械工業齣版社的書

評分☆☆☆☆☆

對這方麵挺感興趣的，不過書好薄

評分☆☆☆☆☆

畢竟是號稱做腦機接口的人，不買本這個書怎麼對得起自己

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