智能头环用传感器真能测准脑电波？并非这么简单
前不久，浙江某小学为学生佩戴“智能头环”，用电极传感器检测学生脑电波以判断其注意力是否集中的事件引发热议。测试脑电波，这一在医疗领域和研究领域常用的技术手段，由于科幻电影的炫染，总是让人感觉无比神秘。今天，我们就来了解一下与之相关的脑电波、脑电波检测及相关传感器等概念和应用。
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脑电波信号与脑电信号探测
首先我们来了解一下什么是脑电波？它可以被探测解读吗？
神经元的活动形成了脑电波，但它之所以难以察觉，是因为它的强度最高只有200微伏。
大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后形成了脑电波，突触后电位的本质是带电离子在神经突触的进出。所谓“思想的火花”，正是思考时体内的带电离子穿过神经细胞膜上的通道（如化学门控通道）留下的“噼啪”声，以及流过后大脑不同区域的电位差。脑电仪器记录的正是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。
一般认为，脑电波大致分为α波、β波、γ波、δ波和θ波，不同的电波对应不同的大脑状态。例如合眼时，α波会马上活跃起来。而当大脑充满θ波时，人的意识活动明显受到抑制，无法进行逻辑思维和推理活动。此时，大脑凭直觉、灵感、想象等接收和传递信息。
科学家还发现，人们在觉醒并专注于某一事时，常可见一种频率较β波更高的γ波，其频率为30-80赫兹，波幅范围不定。有假说认为，γ波也许与建立统一的清晰认知有关，通过吸引不同的神经元电路的同步，增强意识、产生注意力。
尽管不同的脑电波大致有一个代表的方向，但实际情况却复杂得多。事实上，脑电信号的破译工作目前仍是一片“蓝海”。
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用脑机接口、电极、头环均可检测
业界专家解释说，脑电波本身就是电信号，微伏测量确实难，但是检测完全没问题，至少实验室没问题。脑电测量设备的先进性、贴合的紧密程度、测量方法、是否植入等均对是否能够准确测量脑电波，都会产生影响。
据了解，目前获得脑电波的方式，有脑机接口、电极贴片、头环或头盔等。其中，通过脑机接口获取脑电波的方式，理论上获取效率最高，识别率最好，而且可以长期持续使用，但缺点是需要脑机接口，风险性较大。
而电极贴片是一种典型的获取脑电波的方式，在医学领域和一些科学实验场景，我们常常可以见到在脑外部贴上密密麻麻电极的场景。
上海师范大学教授李鲁群等在《基于脑电波信号的人体疲劳程度测试模型分析》一文中曾详细介绍了通过电极贴片获取脑电波的方式：通过两个干电极，将芯片与测试者头部相连，其中一个干电极贴于测试者的脑门，另外一个夹在测试者的左耳；然后将生物传感器与电脑终端相连，芯片将采集到的脑电波信号通过蓝牙的方式发送到生物传感器，电脑终端就会显示脑电波信号的特征值。
虽然这种方式比脑机接口的成本低很多，不需要植入，安全性较高，此外，其信号的识别率也比较有保障。但缺点是这种方式操作成本较高，且需要专业人士协助，不能随时进行，日常生活场景中很难普及。
此外，头环或头盔也是获取脑电波的方式之一。头环或头盔的优点在于可以简单佩戴，持续使用，可以方便地产品化。其缺点是采集信号容易被背景噪音信号干扰，识别的准确性和效率明显不如前两者。
脑电信号的破译仍是“蓝海”
脑电波有多个种类和千万种组合，那么如何破译这些信号？李鲁群等人为找到司机疲劳程度与脑电波信号的关系，曾建立了一个模型，通过对复杂数据的降噪、重构、建模、拟合等多步处理后，经过多步计算，随后进行反向验证，得到相对有一定准确率的计算方法，使得α、β、θ波的特征值能够计算，从而得到疲劳状态的判定表达式，来判断疲劳与否。
主要问题是脑电波测得是否准确，数据有没有价值。如果在基础研究阶段没有得出准确的数学模型，则后续的软件设计、应用开发都是无本之木。
事实上，脑电信号的破译工作目前仍是一片“蓝海”。将α、β、θ波的特征值用于计算，只是其中一部分，还有很多其他方面的影响。目前，科学界并没有形成指南之类的共识。生物学领域的生命活动基础仍是未解之谜，将其转化为数学模型的表达是粗线条的反映，即使脑电波捕捉准确、后续的软件开发适宜，也无法高度精确地反映思维的现状。
比如，从西南科技大学李雪飞、许朝进《脑电生物反馈对正常小学生注意力的影响》的论文中可以看到，实验针对注意力分散的8名五年级小学生，采用脑电生物反馈训练系统进行为期两个月的注意力训练，比较后发现，尽管整体效果有所改善，但存在脑电数据与量表结果不一致的现象。也就是说，脑电数据显示集中精力，而量表题库显示注意力不足。究竟是脑电数据与现实状况接近，还是主观题库更准，目前仍难判断。
调控脑电波有望对认知障碍等进行干预
据了解，目前，美国儿科医学院已将脑电波神经反馈训练作为多动症的干预手段之一。我国科学家也正在研发一种穿戴式头盔，希望通过监测、调控脑电波，并结合人工智能算法，实现可反馈调控的人脑功能辅助增强技术。
这种穿戴式脑功能调控头盔基于近年来出现的无创式脑刺激调控技术，其原理是：通过柔性电极传感器，识别脑电波在大脑执行不同任务时的变化，再通过电极组合释放微弱的电流脉冲刺激，到达大脑的特定区域，改变脑电波的活动，调控大脑神经元细胞的活跃状态。
据研究团队负责人介绍，这项技术未来有望应用于特种人员的技能训练和学习记忆能力的快速提升，高压力环境所致的焦虑紧张情绪的干预和缓解等。在医疗领域，这项技术有望对儿童多动症、抑郁症、老年痴呆、失语症、帕金森病等功能异常、肢体运动障碍、认知障碍进行干预。
通过实验研究，研究团队解析出了与注意认知、情绪调控、焦虑、毒瘾发作、压力及癫痫等脑功能障碍相关的特定脑区，希望未来能够对这些特定脑区实施有效的干预。但相关负责人也坦言，目前的数据只是部分人群测试的结果，头盔在大规模推向市场前，还需要针对不同年龄、组别的人群做更多大量双盲实验，积累足够让人信服的数据。
