近日，西安交大机械工程学院青年教师谢俊一篇题名为“Addition of visual noise boosts evoked potential-based brain-computer interface”的研究论文在Nature出版集团旗下刊物Scientific Reports上在线发表 (文章链接:http://www.nature.com/srep/2014/140514/srep04953/full/srep04953.html)。

该研究工作由徐光华教授领导的脑-机接口课题组完成，青年教师谢俊为第一作者，徐光华教授为通讯作者，EMC易倍体育官方是该论文的唯一作者单位。该研究得到了国家自然科学基金项目和机械制造系统工程国家重点实验室的支持。

脑-机接口技术是一种不依赖于脑的正常输出通路，如外周神经和肌肉组织，而使大脑直接与计算机或外部设备进行通讯的技术。脑-机接口技术应用中通常采用无损的头皮脑电信号，该信号为微伏级微弱信号，常常受各种电生理信号及强噪声干扰，信号特征识别困难，成为当前脑-机接口应用发展的瓶颈。针对以上问题，本研究摒弃了基于消噪方式的传统研究思路，创新探索了基于脑神经随机共振机制的脑-机接口增强技术，即对受试者施加视觉刺激时添加背景噪声，优化噪声强度增强神经系统的兴奋度，人为诱导地将噪声能量通过随机共振显著转化为大脑周期刺激响应信号幅度的提升，实现了脑-机接口微弱信号的识别精度和效率在视觉噪声作用下的同步提高。同时，论文还构建了视觉刺激响应脑神经仿真模型，通过理论仿真和实验测试完成该研究的交叉验证。该项工作成功探索了脑-机接口信号增强的新思路，得到评审人的一致认可；同时为脑-机接口技术的无损应用提供了有力的技术支持，特别在脑神经康复研究领域具有重要的理论与应用价值。