腦電波研究課題申報(bào)書(shū)一、封面內(nèi)容

腦電波研究課題申報(bào)書(shū)

項(xiàng)目名稱：基于多模態(tài)腦電數(shù)據(jù)的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制與臨床應(yīng)用研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：神經(jīng)科學(xué)研究所腦電波實(shí)驗(yàn)室

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項(xiàng)目摘要

本課題旨在通過(guò)多模態(tài)腦電數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)，深入探究人類認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制及其在臨床疾病中的異常表現(xiàn)。項(xiàng)目以癲癇、阿爾茨海默病和抑郁癥等神經(jīng)精神疾病為研究對(duì)象，采用高密度腦電記錄系統(tǒng)結(jié)合功能性近紅外光譜技術(shù)，結(jié)合小波變換、獨(dú)立成分分析及深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)分析不同認(rèn)知任務(wù)下的腦電信號(hào)特征，包括θ、α、β、γ波段的功率譜密度、相位鎖定值及事件相關(guān)電位成分。重點(diǎn)研究癲癇灶的異常放電模式、阿爾茨海默病患者前額葉皮層去同步化現(xiàn)象以及抑郁癥患者的情緒相關(guān)腦區(qū)功能連接異常。通過(guò)構(gòu)建腦電信號(hào)時(shí)空動(dòng)態(tài)模型，揭示多源信息融合下的神經(jīng)環(huán)路重構(gòu)機(jī)制，并開(kāi)發(fā)基于腦電特征的早期診斷算法，為臨床精準(zhǔn)干預(yù)提供理論依據(jù)。預(yù)期成果包括發(fā)表SCI論文3篇、申請(qǐng)專利2項(xiàng)、建立腦電數(shù)據(jù)庫(kù)1個(gè)，并形成跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，推動(dòng)腦電技術(shù)在神經(jīng)精神疾病防治中的應(yīng)用轉(zhuǎn)化。本項(xiàng)目的實(shí)施將深化對(duì)大腦功能網(wǎng)絡(luò)的理解，并為開(kāi)發(fā)無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口技術(shù)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐，具有重要的科學(xué)意義和臨床價(jià)值。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

腦電波（Electroencephalography,EEG）作為記錄大腦神經(jīng)元群體同步電活動(dòng)的無(wú)創(chuàng)技術(shù)，自20世紀(jì)初問(wèn)世以來(lái)，已在基礎(chǔ)神經(jīng)科學(xué)和臨床神經(jīng)病學(xué)領(lǐng)域扮演著不可或缺的角色。EEG信號(hào)具有高時(shí)間分辨率、無(wú)創(chuàng)便捷、成本相對(duì)較低等顯著優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崟r(shí)反映大腦皮層層面的神經(jīng)振蕩活動(dòng)，為理解認(rèn)知、情緒等高級(jí)神經(jīng)功能提供了獨(dú)特的窗口。近年來(lái)，隨著高密度電極陣列、無(wú)線傳輸技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析及等領(lǐng)域的快速發(fā)展，EEG研究迎來(lái)了新的突破，其在神經(jīng)精神疾病診斷、腦機(jī)接口（Brn-ComputerInterface,BCI）開(kāi)發(fā)、人機(jī)交互以及腦科學(xué)基礎(chǔ)理論探索等方面的應(yīng)用潛力日益凸顯。

當(dāng)前，腦電波研究領(lǐng)域正處于一個(gè)快速發(fā)展和深刻變革的時(shí)期。從技術(shù)層面看，高密度腦電（High-DensityEEG,HD-EEG）系統(tǒng)極大地提升了信號(hào)的空間采樣密度，結(jié)合腦電圖源定位算法（如LORETA、MNE等），能夠更精確地推斷大腦活動(dòng)源的空間分布和時(shí)間動(dòng)態(tài)。同時(shí)，功能性近紅外光譜（fNIRS）與EEG的多模態(tài)融合技術(shù)，通過(guò)結(jié)合血氧水平依賴（BOLD）信號(hào)和神經(jīng)電活動(dòng)信號(hào)，進(jìn)一步增強(qiáng)了神經(jīng)信號(hào)解讀的可靠性和深度。大數(shù)據(jù)分析方法的引入，特別是小波變換、獨(dú)立成分分析（ICA）、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）以及深度學(xué)習(xí)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN）等先進(jìn)算法，使得研究者能夠從復(fù)雜多變的EEG信號(hào)中提取更具生理意義的時(shí)間-頻率-空間-功能特征，并構(gòu)建更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型。此外，無(wú)線腦電設(shè)備和可穿戴技術(shù)的成熟，為開(kāi)展長(zhǎng)期、自然狀態(tài)下的腦電監(jiān)測(cè)研究提供了可能，極大地拓展了研究的場(chǎng)景和應(yīng)用范圍。

然而，盡管取得了顯著進(jìn)展，腦電波研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)和亟待解決的問(wèn)題。首先，EEG信號(hào)微弱，易受環(huán)境電磁干擾和個(gè)體生理活動(dòng)（如眼動(dòng)、肌肉活動(dòng)）的污染，信號(hào)質(zhì)量的有效控制與噪聲抑制仍然是研究中的核心難點(diǎn)。其次，盡管源定位技術(shù)有所發(fā)展，但由于腦的不均勻性和邊界條件的影響，EEG信號(hào)的精確源定位精度仍有提升空間，尤其是在深部腦區(qū)活動(dòng)的推斷上。再者，現(xiàn)有研究多集中于特定認(rèn)知或情緒狀態(tài)下的靜息態(tài)或任務(wù)態(tài)分析，對(duì)于大腦動(dòng)態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜現(xiàn)實(shí)情境中的時(shí)空演變規(guī)律，以及不同病理狀態(tài)下功能網(wǎng)絡(luò)的重組機(jī)制，仍缺乏系統(tǒng)深入的理解。此外，盡管腦電技術(shù)在BCI和臨床診斷中展現(xiàn)出巨大潛力，但如何將實(shí)驗(yàn)室研究成果轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、可靠、通用的臨床應(yīng)用或消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品，仍然面臨諸多技術(shù)瓶頸和倫理挑戰(zhàn)。例如，針對(duì)癲癇的發(fā)作預(yù)測(cè)、阿爾茨海默病的早期診斷以及抑郁癥的情緒調(diào)控等，現(xiàn)有基于腦電的干預(yù)或診斷方法仍需提高準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。這些問(wèn)題的存在，不僅制約了EEG技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，也限制了其在臨床實(shí)踐和人類福祉改善方面的應(yīng)用。

因此，深入開(kāi)展腦電波研究具有重要的理論必要性和現(xiàn)實(shí)緊迫性。從理論層面而言，大腦是自然界中最復(fù)雜的系統(tǒng)之一，其信息處理機(jī)制和功能原理至今仍是科學(xué)界面臨的重大挑戰(zhàn)。EEG作為直接反映大腦神經(jīng)元同步活動(dòng)的窗口，對(duì)于驗(yàn)證和發(fā)展信息論、復(fù)雜性科學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的理論模型至關(guān)重要。通過(guò)精細(xì)解析不同認(rèn)知任務(wù)、情緒狀態(tài)以及病理?xiàng)l件下EEG信號(hào)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，有助于揭示大腦功能網(wǎng)絡(luò)的原則、信息傳遞機(jī)制以及神經(jīng)可塑性規(guī)律，為理解意識(shí)、決策、學(xué)習(xí)、記憶等基本認(rèn)知過(guò)程提供關(guān)鍵線索。同時(shí)，將EEG研究與其他腦成像技術(shù)（如fMRI、PET）以及遺傳學(xué)、行為學(xué)等手段相結(jié)合，有助于構(gòu)建多維度、多層次的大腦認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)框架，推動(dòng)神經(jīng)科學(xué)向系統(tǒng)、整合、精準(zhǔn)的方向發(fā)展。從現(xiàn)實(shí)層面看，神經(jīng)精神疾病（如癲癇、阿爾茨海默病、抑郁癥、自閉癥譜系障礙等）是全球范圍內(nèi)導(dǎo)致殘疾和死亡的主要原因之一，嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量和社會(huì)功能。目前，許多神經(jīng)精神疾病的診斷依賴于臨床癥狀觀察和侵入性神經(jīng)生理檢查（如腦電圖、腦磁圖），存在操作復(fù)雜、成本高昂、患者依從性差等缺點(diǎn)。發(fā)展無(wú)創(chuàng)、便捷、高靈敏度的腦電診斷技術(shù)，對(duì)于實(shí)現(xiàn)疾病的早期預(yù)警、精準(zhǔn)分型、個(gè)體化治療及療效評(píng)估具有重要的臨床價(jià)值。例如，通過(guò)分析癲癇患者的癲癇樣放電模式，可以實(shí)現(xiàn)發(fā)作的即時(shí)檢測(cè)和預(yù)警；通過(guò)識(shí)別阿爾茨海默病患者的早期認(rèn)知衰退相關(guān)腦電特征，有望實(shí)現(xiàn)疾病的超早期診斷；通過(guò)解析抑郁癥患者情緒相關(guān)腦區(qū)的功能連接異常，可以為心理干預(yù)提供更精準(zhǔn)的靶點(diǎn)。此外，腦電技術(shù)在腦機(jī)接口領(lǐng)域具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，其低延遲、高效率的特點(diǎn)使得基于腦電的BCI系統(tǒng)成為幫助殘障人士恢復(fù)運(yùn)動(dòng)、交流能力的重要途徑，具有廣闊的社會(huì)應(yīng)用前景和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。隨著技術(shù)的發(fā)展，基于腦電的特征提取和模式識(shí)別能力不斷提升，為開(kāi)發(fā)更智能、更通用的BCI系統(tǒng)和腦電應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

本項(xiàng)目的開(kāi)展，緊密圍繞當(dāng)前腦電波研究的前沿?zé)狳c(diǎn)和關(guān)鍵挑戰(zhàn)，旨在通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、先進(jìn)信號(hào)處理算法和深度學(xué)習(xí)模型，深化對(duì)大腦認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制和神經(jīng)精神疾病病理生理過(guò)程的理解，并推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的臨床轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。項(xiàng)目的研究意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.**深化對(duì)大腦認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制的理論認(rèn)識(shí)：**本項(xiàng)目將通過(guò)系統(tǒng)分析多模態(tài)腦電數(shù)據(jù)，揭示不同認(rèn)知功能（如注意力、記憶、語(yǔ)言處理）所對(duì)應(yīng)的特定腦電頻段、振蕩模式及功能連接網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合神經(jīng)心理學(xué)行為實(shí)驗(yàn)，探討這些神經(jīng)機(jī)制在不同健康和病理狀態(tài)下的異同。研究結(jié)果將有助于完善認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的理論框架，為理解大腦的信息處理原理提供新的證據(jù)和視角。特別是對(duì)癲癇、阿爾茨海默病和抑郁癥等疾病狀態(tài)下認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制的深入研究，將揭示大腦功能網(wǎng)絡(luò)的異常重組規(guī)律，為發(fā)展新的神經(jīng)環(huán)路干預(yù)策略提供理論基礎(chǔ)。

2.**提升神經(jīng)精神疾病的早期診斷與干預(yù)能力：**項(xiàng)目聚焦于癲癇、阿爾茨海默病和抑郁癥這三種典型神經(jīng)精神疾病，旨在通過(guò)開(kāi)發(fā)基于多模態(tài)腦電特征的精準(zhǔn)診斷模型和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)分析疾病的特異性腦電信號(hào)模式（如癲癇灶活動(dòng)、去同步化、情緒相關(guān)網(wǎng)絡(luò)異常），有望實(shí)現(xiàn)這些疾病的更早、更準(zhǔn)、更無(wú)創(chuàng)的識(shí)別。例如，開(kāi)發(fā)基于腦電的癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)算法，可用于指導(dǎo)患者進(jìn)行生酮飲食、藥物調(diào)整或神經(jīng)調(diào)控干預(yù)，降低發(fā)作頻率和嚴(yán)重程度；構(gòu)建阿爾茨海默病早期診斷指標(biāo)體系，有助于在疾病臨床癥狀出現(xiàn)前進(jìn)行干預(yù)，延緩病情進(jìn)展；針對(duì)抑郁癥患者，通過(guò)腦電特征評(píng)估其情緒調(diào)控能力，可為心理治療和藥物治療提供個(gè)體化靶點(diǎn)。這些成果將直接服務(wù)于臨床實(shí)踐，改善患者預(yù)后，減輕社會(huì)和家庭負(fù)擔(dān)。

3.**推動(dòng)腦機(jī)接口技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展：**本項(xiàng)目在研究過(guò)程中，將探索利用EEG信號(hào)的高時(shí)間分辨率特性，結(jié)合深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，提高BCI系統(tǒng)的控制精度和魯棒性。特別是在開(kāi)發(fā)基于意圖識(shí)別、情緒狀態(tài)監(jiān)測(cè)的BCI系統(tǒng)方面，本項(xiàng)目的研究成果有望為殘障人士提供更自然、更高效的交流和控制方式。同時(shí)，對(duì)腦電信號(hào)特征與運(yùn)動(dòng)、認(rèn)知、情緒等內(nèi)部狀態(tài)關(guān)聯(lián)性的研究，也將為開(kāi)發(fā)更高級(jí)的腦機(jī)接口應(yīng)用（如情感計(jì)算、認(rèn)知增強(qiáng)）提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。

4.**促進(jìn)跨學(xué)科交叉融合與技術(shù)創(chuàng)新：**本項(xiàng)目整合了神經(jīng)科學(xué)、電子工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)和技術(shù)，形成了多學(xué)科交叉的研究團(tuán)隊(duì)。項(xiàng)目將推動(dòng)EEG信號(hào)采集硬件、信號(hào)處理算法、數(shù)據(jù)分析模型以及技術(shù)在腦科學(xué)研究領(lǐng)域的深度融合與創(chuàng)新應(yīng)用，培養(yǎng)一批具備跨學(xué)科背景的高水平研究人才，為構(gòu)建面向未來(lái)的腦科學(xué)與類腦智能研究平臺(tái)提供支撐。

5.**產(chǎn)生重要的學(xué)術(shù)成果與社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值：**本項(xiàng)目預(yù)期將發(fā)表一系列高水平SCI學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專利，構(gòu)建具有影響力的腦電數(shù)據(jù)庫(kù)，并形成一套可用于臨床診斷和干預(yù)的腦電分析軟件或工具。這些學(xué)術(shù)成果將提升我國(guó)在腦電波研究領(lǐng)域的國(guó)際影響力。同時(shí)，項(xiàng)目的成果有望轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，如開(kāi)發(fā)新的診斷試劑盒、智能康復(fù)設(shè)備或腦機(jī)接口產(chǎn)品，直接或間接地創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益，服務(wù)于醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，產(chǎn)生顯著的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

腦電波（EEG）研究作為神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的重要分支，近年來(lái)在全球范圍內(nèi)均取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。國(guó)際上的研究起步較早，研究體系相對(duì)成熟，在基礎(chǔ)理論和臨床應(yīng)用兩方面都積累了豐碩的成果。在基礎(chǔ)研究層面，國(guó)際學(xué)者通過(guò)大規(guī)模、多中心的研究項(xiàng)目，系統(tǒng)性地解析了不同頻段腦電波（如θ、α、β、γ波）的生理意義及其在健康和疾病狀態(tài)下的變化規(guī)律。例如，關(guān)于α波的研究，早已明確了其與松果體活動(dòng)、睡眠-覺(jué)醒周期以及注意力的關(guān)系；θ波在記憶編碼和提取、慢波睡眠中的重要作用也得到廣泛證實(shí)；β波和γ波則與認(rèn)知活動(dòng)、警覺(jué)性以及信息綁定等高級(jí)功能密切相關(guān)。功能近紅外光譜（fNIRS）技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，為EEG提供了無(wú)創(chuàng)測(cè)量血氧變化的補(bǔ)充手段，使得研究者能夠從神經(jīng)電活動(dòng)和神經(jīng)血氧代謝兩個(gè)維度綜合理解大腦功能。在技術(shù)方法上，國(guó)際研究前沿主要集中在高密度電極陣列的設(shè)計(jì)與應(yīng)用、信號(hào)采集與傳輸?shù)臄?shù)字化、多通道同步記錄的精確性提升、以及先進(jìn)信號(hào)處理算法的開(kāi)發(fā)等方面。小波變換因其良好的時(shí)頻局部化特性，被廣泛應(yīng)用于分析EEG信號(hào)的瞬時(shí)頻率和事件相關(guān)電位（ERP）；獨(dú)立成分分析（ICA）則常用于有效分離EEG信號(hào)中的噪聲和偽跡；近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征提取和分類模型，在EEG信號(hào)分析中展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力，特別是在復(fù)雜模式識(shí)別和分類任務(wù)中，如癲癇發(fā)作檢測(cè)、睡眠分期、以及BCI應(yīng)用等。此外，國(guó)際大型數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，如MNE-Collab、OpenBCI等，為全球研究者共享數(shù)據(jù)、開(kāi)展合作研究提供了便利平臺(tái)。

在臨床應(yīng)用方面，EEG技術(shù)已成為癲癇診斷、癲癇灶定位、睡眠障礙評(píng)估等領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)工具。高密度腦電圖（HD-EEG）和腦磁圖（MEG）融合源定位技術(shù)，顯著提高了癲癇灶定位的準(zhǔn)確性，為手術(shù)切除提供了重要依據(jù)。在阿爾茨海默?。ˋD）研究中，國(guó)際學(xué)者發(fā)現(xiàn)AD早期階段即存在默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)（DMN）等腦區(qū)功能連接的異常改變，以及特定頻段（如θ波）功率的增高或降低。通過(guò)分析事件相關(guān)電位（如P300、N400）成分的變化，也可評(píng)估AD患者的認(rèn)知功能損害程度。在抑郁癥研究中，關(guān)于情緒相關(guān)腦區(qū)（如杏仁核、前額葉皮層）的EEG功能連接異常、以及α波活動(dòng)模式的改變等，已成為研究熱點(diǎn)。腦機(jī)接口（BCI）領(lǐng)域，基于EEG的BCI系統(tǒng)因其非侵入性和便捷性，得到了廣泛探索，已在控制假肢、輪椅、交流設(shè)備等方面取得初步成功，特別是針對(duì)高位截癱等嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)功能障礙患者，展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用價(jià)值。國(guó)際上，針對(duì)EEGBCI的優(yōu)化，包括提高信號(hào)質(zhì)量、增強(qiáng)分類器性能、實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的意圖識(shí)別（如選擇、排序、連續(xù)控制）等方面，一直是研究重點(diǎn)。

國(guó)內(nèi)腦電波研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，已在多個(gè)領(lǐng)域取得了令人矚目的成就。國(guó)內(nèi)研究者在EEG信號(hào)采集硬件方面取得了重要進(jìn)展，研發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的高密度腦電采集系統(tǒng)，并在提高信噪比、降低硬件成本等方面進(jìn)行了持續(xù)改進(jìn)。在信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者緊跟國(guó)際前沿，在事件相關(guān)電位分析、小波變換、獨(dú)立成分分析、以及近年來(lái)興起的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于EEG分析等方面，發(fā)表了大量高水平論文。特別是在EEG源定位算法的研究與改進(jìn)上，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了一些具有特色的算法，并在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行了驗(yàn)證。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)在腦電大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建設(shè)方面也取得了顯著進(jìn)展，如中國(guó)腦網(wǎng)絡(luò)組計(jì)劃等大型項(xiàng)目，為國(guó)內(nèi)EEG研究提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐和計(jì)算資源。在臨床應(yīng)用方面，EEG技術(shù)在中國(guó)的普及和應(yīng)用也日益廣泛，特別是在癲癇診療、睡眠醫(yī)學(xué)、以及兒童神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷等方面，積累了豐富的臨床經(jīng)驗(yàn)。國(guó)內(nèi)學(xué)者也在積極探索EEG在阿爾茨海默病早期診斷、抑郁癥生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)、以及腦電生物反饋治療等方面的應(yīng)用潛力。在腦機(jī)接口領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)研究團(tuán)隊(duì)在基于EEG的BCI系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、特別是針對(duì)中文輸入、意念控制等本土化應(yīng)用方面，展現(xiàn)出較強(qiáng)的創(chuàng)新能力。同時(shí)，國(guó)內(nèi)研究也注重結(jié)合傳統(tǒng)中醫(yī)藥理論，探索EEG信號(hào)在針灸治療機(jī)理研究、中醫(yī)辨證分型等方面的應(yīng)用。

盡管國(guó)內(nèi)外在腦電波研究方面都取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些尚未解決的問(wèn)題和亟待填補(bǔ)的研究空白。

1.**信號(hào)質(zhì)量與噪聲抑制的挑戰(zhàn)：**盡管高密度電極和先進(jìn)算法不斷發(fā)展，但頭皮記錄的EEG信號(hào)仍然易受環(huán)境電磁干擾、肌肉活動(dòng)（如眼動(dòng)、面部表情）、以及個(gè)體差異（如頭皮阻抗、腦電地形圖）等多種噪聲源的污染。如何建立更魯棒的噪聲識(shí)別、分離和抑制方法，尤其是在復(fù)雜、非受控的自然場(chǎng)景下，仍然是EEG研究面臨的核心難題?，F(xiàn)有的大多數(shù)研究仍集中在實(shí)驗(yàn)室controlledconditions下，如何將研究結(jié)論推廣到真實(shí)世界應(yīng)用，是亟待解決的問(wèn)題。

2.**源定位精度與可靠性的提升：**盡管腦電源定位技術(shù)取得了很大進(jìn)步，但由于大腦的不均勻性、邊界條件的復(fù)雜性以及容積傳導(dǎo)效應(yīng)的影響，EEG信號(hào)的精確源定位仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)，尤其是在深部腦區(qū)（如下丘腦、基底神經(jīng)節(jié)）的定位精度有限。不同源定位算法之間存在差異，其結(jié)果的可靠性和可重復(fù)性有待進(jìn)一步提高。如何建立更精確、更普適的EEG源定位模型，是當(dāng)前研究的重要方向。

3.**動(dòng)態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)解析的深化：**現(xiàn)有的許多研究多關(guān)注靜息態(tài)或特定任務(wù)下的平均腦電特征，對(duì)于大腦功能網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間上的動(dòng)態(tài)演化、以及不同網(wǎng)絡(luò)之間的耦合關(guān)系，尤其是在病理狀態(tài)下網(wǎng)絡(luò)重組的精細(xì)機(jī)制，仍缺乏深入系統(tǒng)的理解。如何發(fā)展能夠有效捕捉網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演變的分析框架，如動(dòng)態(tài)功能連接分析、有效連接分析等，并結(jié)合時(shí)間序列模型（如動(dòng)態(tài)因果模型DCM、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論），是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

4.**多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的深度整合：**單一模態(tài)的EEG數(shù)據(jù)往往存在局限性。將EEG與fMRI、PET、MEG、結(jié)構(gòu)像（如MRI）以及遺傳學(xué)、行為學(xué)等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行有效融合，以獲得對(duì)大腦功能和結(jié)構(gòu)更全面、更深入的認(rèn)識(shí)，是當(dāng)前研究的重要趨勢(shì)。然而，如何解決不同模態(tài)數(shù)據(jù)在空間、時(shí)間、分辨率上的不匹配問(wèn)題，如何開(kāi)發(fā)有效的融合算法，以實(shí)現(xiàn)信息的互補(bǔ)和增強(qiáng)，仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。

5.**臨床應(yīng)用的精準(zhǔn)化與普適性：**盡管EEG在臨床診斷中已有廣泛應(yīng)用，但許多基于EEG的診斷或預(yù)測(cè)模型仍存在泛化能力不足、對(duì)特定人群（如老年人、兒童、不同地域人群）適用性有限等問(wèn)題。如何開(kāi)發(fā)更具普適性、更精準(zhǔn)的EEG臨床應(yīng)用方案，特別是在疾病的早期診斷、預(yù)后評(píng)估、以及個(gè)體化干預(yù)策略制定等方面，是推動(dòng)EEG技術(shù)真正服務(wù)于臨床的關(guān)鍵。例如，如何建立適用于大規(guī)模篩查的、簡(jiǎn)單易行的EEG診斷方法？如何基于EEG特征實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的癲癇手術(shù)規(guī)劃？

6.**腦機(jī)接口的實(shí)用化與智能化：**盡管基于EEG的BCI取得了初步成功，但其控制精度、穩(wěn)定性和響應(yīng)速度仍有待提高，尤其是在復(fù)雜任務(wù)和多用戶場(chǎng)景下。如何提高BCI系統(tǒng)的魯棒性和抗干擾能力，如何降低用戶訓(xùn)練成本，如何實(shí)現(xiàn)更自然、更高效的人機(jī)交互，以及如何將BCI應(yīng)用于更廣泛的場(chǎng)景（如情感識(shí)別、認(rèn)知輔助），是BCI領(lǐng)域亟待解決的問(wèn)題。結(jié)合技術(shù)，開(kāi)發(fā)更智能的EEGBCI系統(tǒng)，是未來(lái)的重要發(fā)展方向。

綜上所述，腦電波研究在國(guó)內(nèi)外均取得了顯著進(jìn)展，但也面臨著諸多挑戰(zhàn)和機(jī)遇。本課題擬針對(duì)上述研究現(xiàn)狀中存在的空白和難點(diǎn)，通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、先進(jìn)信號(hào)處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，深入探究特定神經(jīng)精神疾病的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制，開(kāi)發(fā)精準(zhǔn)的診斷和干預(yù)方法，并推動(dòng)腦電技術(shù)在人機(jī)交互等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，期望為腦科學(xué)與神經(jīng)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展貢獻(xiàn)一份力量。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在通過(guò)多模態(tài)腦電數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)，系統(tǒng)探究人類認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制在健康與疾病狀態(tài)下的差異，并重點(diǎn)研究癲癇、阿爾茨海默病和抑郁癥等神經(jīng)精神疾病的腦電波特征及其臨床應(yīng)用價(jià)值?；诋?dāng)前腦電研究的進(jìn)展與挑戰(zhàn)，本項(xiàng)目設(shè)定以下研究目標(biāo)，并圍繞這些目標(biāo)展開(kāi)具體研究?jī)?nèi)容。

**1.研究目標(biāo)**

（1）**目標(biāo)一：解析健康與疾病狀態(tài)下大腦認(rèn)知功能相關(guān)的腦電波時(shí)空動(dòng)態(tài)特征。**深入探究注意力、記憶、情緒處理等核心認(rèn)知功能在θ、α、β、γ等不同頻段腦電活動(dòng)中的具體表現(xiàn)，以及這些表現(xiàn)如何在癲癇、阿爾茨海默病和抑郁癥等神經(jīng)精神疾病中發(fā)生改變，揭示認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制的病理生理基礎(chǔ)。

（2）**目標(biāo)二：建立基于多模態(tài)腦電數(shù)據(jù)的神經(jīng)精神疾病早期診斷與分類模型。**利用高密度腦電數(shù)據(jù)和功能性近紅外光譜數(shù)據(jù)，結(jié)合先進(jìn)的信號(hào)處理算法和深度學(xué)習(xí)模型，篩選和構(gòu)建能夠有效區(qū)分健康對(duì)照組與癲癇患者（區(qū)分發(fā)作期與發(fā)作間期）、阿爾茨海默病患者（不同階段）以及抑郁癥患者（不同亞型）的腦電特征標(biāo)志物，開(kāi)發(fā)高精度、無(wú)創(chuàng)的診斷模型。

（3）**目標(biāo)三：探索腦電信號(hào)在神經(jīng)精神疾病動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與干預(yù)中的應(yīng)用潛力。**研究癲癇患者腦電異常放電模式的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律，探索阿爾茨海默病患者認(rèn)知功能下降相關(guān)的腦電網(wǎng)絡(luò)重組特征，分析抑郁癥患者情緒狀態(tài)與腦電活動(dòng)的關(guān)系，為疾病的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供神經(jīng)生理學(xué)依據(jù)。同時(shí)，初步探索基于腦電特征的生物反饋干預(yù)方法在改善認(rèn)知功能或調(diào)節(jié)情緒狀態(tài)方面的可能性。

（4）**目標(biāo)四：優(yōu)化基于腦電的腦機(jī)接口技術(shù)，提升人機(jī)交互的智能化水平。**針對(duì)EEG信號(hào)的特點(diǎn)，研究更有效的噪聲抑制和特征提取方法，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā)更精準(zhǔn)、更魯棒的意圖識(shí)別模型，提升EEGBCI系統(tǒng)的控制精度和用戶友好性，探索其在復(fù)雜任務(wù)和多用戶場(chǎng)景下的應(yīng)用。

（5）**目標(biāo)五：構(gòu)建腦電大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，促進(jìn)跨學(xué)科數(shù)據(jù)共享與整合研究。**在項(xiàng)目研究過(guò)程中，積累高質(zhì)量的腦電數(shù)據(jù)，并構(gòu)建包含多模態(tài)數(shù)據(jù)（EEG+fNIRS）、行為學(xué)數(shù)據(jù)、臨床信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析工具和共享平臺(tái)，為后續(xù)更廣泛、更深入的跨學(xué)科研究提供支持。

**2.研究?jī)?nèi)容**

基于上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將開(kāi)展以下具體研究?jī)?nèi)容：

**（1）研究?jī)?nèi)容一：健康對(duì)照組認(rèn)知功能腦電特征的精細(xì)化解析。**

***具體研究問(wèn)題：**不同認(rèn)知功能（注意力、聽(tīng)覺(jué)記憶、視覺(jué)記憶、情緒識(shí)別）對(duì)應(yīng)的特定腦電頻段（θ,α,β,γ）有何獨(dú)特的振蕩模式（功率譜密度、時(shí)頻特性）？這些腦電特征在不同年齡、性別等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素人群中是否存在差異？不同認(rèn)知功能之間的腦電網(wǎng)絡(luò)連接（功能連接、有效連接）有何特點(diǎn)？

***假設(shè)：**不同的認(rèn)知功能對(duì)應(yīng)著特定的、可重復(fù)的腦電頻段和振蕩模式；認(rèn)知功能的強(qiáng)度與相應(yīng)腦電特征的幅度或同步性呈正相關(guān)；不同認(rèn)知功能之間存在功能上相互關(guān)聯(lián)的腦電網(wǎng)絡(luò)。

***研究方法：**招募年齡、性別匹配的健康志愿者，采用高密度EEG系統(tǒng)采集其靜息態(tài)和執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)（如注意力網(wǎng)絡(luò)任務(wù)、聽(tīng)覺(jué)/視覺(jué)記憶任務(wù)、情緒面孔識(shí)別任務(wù)）的腦電數(shù)據(jù)。利用小波變換、獨(dú)立成分分析（ICA）等方法進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理和偽跡去除。通過(guò)功率譜分析、時(shí)頻分析（如Hilbert-Huang變換）、事件相關(guān)電位（ERP）分析、功能連接分析（基于相干性、相干圖、小波相干等）和有效連接分析（基于動(dòng)態(tài)因果模型DCM、格蘭杰因果關(guān)系等）等方法，解析不同認(rèn)知功能相關(guān)的腦電特征及其網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。比較不同認(rèn)知任務(wù)、不同個(gè)體間的腦電差異。

**（2）研究?jī)?nèi)容二：癲癇患者腦電異常模式與診斷模型的建立。**

***具體研究問(wèn)題：**癲癇患者（不同發(fā)作類型、不同病灶位置）在常規(guī)腦電圖（EEG）和長(zhǎng)程視頻腦電圖（VLCEEG）記錄中，是否存在特異性的癲癇樣放電（棘波、尖波、棘慢波、尖慢波等）模式？這些放電模式與癲癇灶的定位關(guān)系如何？能否基于這些特征構(gòu)建區(qū)分癲癇患者與健康對(duì)照者的早期診斷模型？

***假設(shè)：**不同類型癲癇患者存在特定類型和分布的癲癇樣放電；癲癇樣放電的頻率、振幅、分布模式與癲癇灶位置存在相關(guān)性；結(jié)合發(fā)作間期慢波活動(dòng)、事件相關(guān)電位（如P300）異常等腦電特征，可以構(gòu)建高準(zhǔn)確率的癲癇診斷模型。

***研究方法：**招募癲癇患者（包括不同發(fā)作類型和病灶定位）和健康對(duì)照組。采集高密度EEG/VLCEEG數(shù)據(jù)。利用自動(dòng)或半自動(dòng)方法檢測(cè)和分類癲癇樣放電。通過(guò)空間統(tǒng)計(jì)方法（如腦電地形圖、源定位）分析癲癇樣放電的空間分布特征。結(jié)合其他腦電特征（如慢波活動(dòng)比率、認(rèn)知相關(guān)ERP成分變化），利用機(jī)器學(xué)習(xí)（如支持向量機(jī)SVM、隨機(jī)森林RF、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN）等方法構(gòu)建癲癇診斷和分類模型，并進(jìn)行模型驗(yàn)證和優(yōu)化。

**（3）研究?jī)?nèi)容三：阿爾茨海默病早期診斷相關(guān)的腦電特征研究。**

***具體研究問(wèn)題：**阿爾茨海默病患者（不同認(rèn)知階段）是否存在特定的腦電波改變（如θ功率增高、α波異常、γ波抑制、網(wǎng)絡(luò)去同步化）？這些改變能否作為疾病早期診斷的生物標(biāo)志物？這些特征與臨床癥狀、認(rèn)知量表評(píng)分之間有何關(guān)系？

***假設(shè)：**阿爾茨海默病早期即存在默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)（DMN）等關(guān)鍵腦區(qū)的功能連接異常和特定頻段功率變化；結(jié)合多感官整合任務(wù)（如聽(tīng)覺(jué)-視覺(jué)聯(lián)合任務(wù)）誘發(fā)的腦電成分（如P300），可以更早地發(fā)現(xiàn)認(rèn)知功能損害；這些腦電特征能夠有效區(qū)分輕度認(rèn)知障礙（MCI）患者與正常對(duì)照，以及不同階段的AD患者。

***研究方法：**招募健康對(duì)照組、輕度認(rèn)知障礙（MCI）患者和阿爾茨海默?。ˋD）患者（不同疾病嚴(yán)重程度）。采集高密度EEG數(shù)據(jù)，并進(jìn)行靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)（如聽(tīng)覺(jué)詞語(yǔ)fluency任務(wù)、聽(tīng)覺(jué)-視覺(jué)聯(lián)合識(shí)別任務(wù)）記錄。利用功率譜分析、時(shí)頻分析、功能連接/有效連接分析、ERP分析等方法，比較不同組別間的腦電差異。結(jié)合臨床癥狀評(píng)估（如MMSE、MoCA量表）和認(rèn)知任務(wù)表現(xiàn)，分析腦電特征與認(rèn)知功能的關(guān)系，并構(gòu)建區(qū)分模型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

**（4）研究?jī)?nèi)容四：抑郁癥患者情緒相關(guān)腦電網(wǎng)絡(luò)與分類模型研究。**

***具體研究問(wèn)題：**抑郁癥患者在情緒刺激（如負(fù)面情緒圖片、情緒聲音）處理過(guò)程中，其杏仁核、前額葉皮層等相關(guān)腦區(qū)的功能連接是否存在異常？是否存在特異性的情緒相關(guān)ERP成分（如P300、N400）改變？能否基于這些特征區(qū)分抑郁癥患者與健康對(duì)照，以及不同情緒狀態(tài)下的患者？

***假設(shè)：**抑郁癥患者存在情緒相關(guān)腦網(wǎng)絡(luò)（如杏仁核-前額葉皮層通路）的功能連接異常（如過(guò)度連接或連接減弱）；情緒相關(guān)ERP成分的潛伏期和幅度發(fā)生變化；結(jié)合靜息態(tài)和情緒任務(wù)態(tài)的腦電特征，可以構(gòu)建區(qū)分抑郁癥患者與健康對(duì)照的模型，并反映其情緒調(diào)節(jié)能力。

***研究方法：**招募抑郁癥患者（不同嚴(yán)重程度、性別匹配）和健康對(duì)照組。采集包含情緒刺激（面孔、聲音等）的視覺(jué)或聽(tīng)覺(jué)情緒識(shí)別任務(wù)EEG數(shù)據(jù)，以及靜息態(tài)EEG數(shù)據(jù)。利用ERP分析、功能連接分析、有效連接分析等方法，研究情緒刺激引發(fā)的腦電反應(yīng)和腦網(wǎng)絡(luò)變化。結(jié)合臨床評(píng)估（如HAMD評(píng)分），利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建抑郁癥診斷和分類模型，探索情緒調(diào)節(jié)能力與腦電特征的關(guān)系。

**（5）研究?jī)?nèi)容五：基于EEG的腦機(jī)接口系統(tǒng)優(yōu)化與應(yīng)用探索。**

***具體研究問(wèn)題：**如何提高基于EEG的BCI系統(tǒng)在意圖識(shí)別（如運(yùn)動(dòng)想象、字母選擇）任務(wù)中的準(zhǔn)確率和魯棒性？如何融合多通道信息或引入fNIRS數(shù)據(jù)以提升BCI性能？能否開(kāi)發(fā)用于輔助認(rèn)知訓(xùn)練或情緒調(diào)節(jié)的EEGBCI應(yīng)用？

***假設(shè)：**結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法（如CNN、RNN、LSTM）能夠更有效地從EEG信號(hào)中提取意圖相關(guān)特征；引入fNIRS數(shù)據(jù)可以提供神經(jīng)活動(dòng)強(qiáng)度信息，有助于提高BCI精度；針對(duì)特定認(rèn)知或情緒目標(biāo)，設(shè)計(jì)的EEGBCI訓(xùn)練或干預(yù)方案能夠產(chǎn)生積極效果。

***研究方法：**設(shè)計(jì)并實(shí)施基于EEG的BCI實(shí)驗(yàn)，包括運(yùn)動(dòng)想象（MI）、想象左手/右手運(yùn)動(dòng)、以及基于P300的字母/符號(hào)選擇任務(wù)。采用多種預(yù)處理方法（如獨(dú)立成分去除、時(shí)空濾波）和特征提取方法（如時(shí)域特征、頻域特征、時(shí)頻特征、小波包能量）。嘗試不同的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器，特別是深度學(xué)習(xí)模型。探索融合EEG和fNIRS數(shù)據(jù)的方法。開(kāi)發(fā)針對(duì)特定應(yīng)用（如注意力訓(xùn)練、情緒狀態(tài)反饋）的EEGBCI訓(xùn)練范式，評(píng)估其效果。

**（6）研究?jī)?nèi)容六：多模態(tài)腦電數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的構(gòu)建與共享。**

***具體研究問(wèn)題：**如何整合EEG、fNIRS、行為學(xué)、臨床等多模態(tài)數(shù)據(jù)？如何建立高效的數(shù)據(jù)管理、預(yù)處理和分析流程？如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享與協(xié)同研究？

***假設(shè)：**多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合能夠提供比單一模態(tài)更豐富、更可靠的信息；標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)格式和流程可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和研究效率；開(kāi)放共享的數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠促進(jìn)神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新。

***研究方法：**在項(xiàng)目執(zhí)行過(guò)程中，按照統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集規(guī)范，收集EEG、fNIRS、行為反應(yīng)、臨床評(píng)估等多模態(tài)數(shù)據(jù)。建立數(shù)據(jù)庫(kù)，采用合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（如HDF5格式、NeuroSync等）進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理。開(kāi)發(fā)或利用現(xiàn)有工具進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和統(tǒng)計(jì)分析。制定數(shù)據(jù)共享策略和標(biāo)準(zhǔn)接口，為后續(xù)研究者提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)和分析支持。

通過(guò)上述研究?jī)?nèi)容的系統(tǒng)開(kāi)展，本項(xiàng)目期望能夠深化對(duì)腦電波在認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制和臨床應(yīng)用方面的理解，為相關(guān)神經(jīng)精神疾病的診斷、治療和干預(yù)提供新的理論依據(jù)和技術(shù)手段。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)研究方法，結(jié)合先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集技術(shù)和復(fù)雜的分析算法，系統(tǒng)開(kāi)展腦電波相關(guān)研究。研究方法的選擇將充分考慮研究目標(biāo)、研究對(duì)象的特點(diǎn)以及技術(shù)的可行性，確保研究結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。技術(shù)路線的規(guī)劃將清晰界定研究步驟和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，保證研究項(xiàng)目的順利實(shí)施和預(yù)期目標(biāo)的達(dá)成。

**1.研究方法**

**（1）研究對(duì)象與樣本**

***方法：**招募健康志愿者、癲癇患者（根據(jù)國(guó)際分類系統(tǒng)明確診斷，包括不同發(fā)作類型和病灶側(cè)別，需提供詳細(xì)的腦電圖和影像學(xué)資料）、阿爾茨海默病患者（確診依據(jù)臨床癥狀、神經(jīng)心理學(xué)評(píng)估和神經(jīng)影像學(xué)檢查，區(qū)分輕度認(rèn)知障礙和癡呆期）、抑郁癥患者（符合DSM-5或ICD-11診斷標(biāo)準(zhǔn)，排除其他精神疾病和嚴(yán)重軀體疾病，區(qū)分不同嚴(yán)重程度和性別）。所有受試者均需簽署知情同意書(shū)。樣本量將根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析要求進(jìn)行估算，確保有足夠的統(tǒng)計(jì)功效。將進(jìn)行匹配設(shè)計(jì)，如年齡、性別等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量匹配，以減少混淆因素的影響。

***具體實(shí)施：**通過(guò)合作醫(yī)院、臨床隊(duì)列和公開(kāi)招募渠道收集患者樣本；通過(guò)社區(qū)宣傳、校園招募等方式收集健康對(duì)照樣本。建立詳細(xì)的受試者信息登記表，記錄人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息、臨床診斷、用藥情況、認(rèn)知評(píng)估結(jié)果等。

**（2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集**

***方法：**采用橫斷面研究設(shè)計(jì)為主，結(jié)合必要的縱向隨訪（特別是針對(duì)癲癇和阿爾茨海默病患者）。實(shí)驗(yàn)環(huán)境將嚴(yán)格控制在屏蔽室內(nèi)進(jìn)行，以最大限度地減少環(huán)境電磁干擾。采用高密度腦電（HD-EEG）系統(tǒng)（例如32-128通道）和功能性近紅外光譜（fNIRS）系統(tǒng)（根據(jù)需要選擇適用的通道配置和光源探測(cè)器組合）進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。采集前對(duì)所有受試者進(jìn)行頭皮毛發(fā)剃除和清潔，均勻涂抹導(dǎo)電膏以降低頭皮阻抗。根據(jù)實(shí)驗(yàn)任務(wù)要求，安裝合適的電極帽或網(wǎng)狀電極帽。記錄內(nèi)容包括：①靜息態(tài)腦電：受試者保持清醒靜坐，雙眼自然閉合，持續(xù)記錄5-10分鐘；②任務(wù)態(tài)腦電：根據(jù)具體研究?jī)?nèi)容，設(shè)計(jì)相應(yīng)的認(rèn)知任務(wù)（如注意網(wǎng)絡(luò)任務(wù)、記憶任務(wù)、情緒識(shí)別任務(wù)、運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)等），在執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中同步記錄腦電和fNIRS數(shù)據(jù)；③事件相關(guān)電位（ERP）：在特定任務(wù)中誘發(fā)并記錄目標(biāo)ERP成分（如P300、N400、早成分P1,N1,P2等）。所有數(shù)據(jù)將通過(guò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字化采樣（如1000-2500Hz），并同步記錄受試者的行為反應(yīng)和實(shí)驗(yàn)事件標(biāo)記。

***具體實(shí)施：**使用標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)語(yǔ)和刺激材料。記錄過(guò)程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)腦電信號(hào)質(zhì)量，及時(shí)排除干擾。記錄完成后，進(jìn)行受試者身份確認(rèn)和數(shù)據(jù)文件的基本檢查。使用合適的軟件（如EEGLab,MNE-Python,FieldTrip,NIRS-SPM等）進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)出和初步整理。

**（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理**

***方法：**對(duì)原始EEG和fNIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的預(yù)處理，以消除偽跡、提高信噪比。預(yù)處理流程包括：①去除偽跡：使用獨(dú)立成分分析（ICA）自動(dòng)識(shí)別和去除眼動(dòng)、肌肉活動(dòng)（如EMG）等偽跡；結(jié)合視覺(jué)檢查，手動(dòng)剔除剩余的明顯偽跡（如眼動(dòng)、心臟搏動(dòng)、環(huán)境干擾等）；②濾波：對(duì)EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行帶通濾波（如0.5-70Hz，根據(jù)分析需求調(diào)整），去除低頻漂移和高頻噪聲；對(duì)fNIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行低通濾波（如0.1-0.3Hz），去除心跳和呼吸偽跡，并進(jìn)行基線校正；③重參考：將EEG數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為平均參考或個(gè)體參考；④時(shí)間對(duì)齊：確保不同通道數(shù)據(jù)在時(shí)間上的同步性，對(duì)齊EEG和fNIRS數(shù)據(jù)。

***具體實(shí)施：**使用EEG/MEG分析軟件包（如MNE-Python）或?qū)Ｓ密浖ㄈ鏐rnVisionAnalyzer,Netficient）進(jìn)行自動(dòng)化和半自動(dòng)化預(yù)處理。記錄詳細(xì)的預(yù)處理參數(shù)，確保預(yù)處理流程的標(biāo)準(zhǔn)化和可重復(fù)性。

**（4）數(shù)據(jù)分析方法**

***方法：**采用多層次、多維度的數(shù)據(jù)分析策略，結(jié)合時(shí)域、頻域、時(shí)頻域和空間分析方法。

***時(shí)域分析：**計(jì)算事件相關(guān)電位（ERP），提取關(guān)鍵成分的潛伏期和幅度；分析特定事件的反應(yīng)時(shí)間等行為指標(biāo)。

***頻域分析：**使用功率譜密度（PSD）分析不同腦電頻段（θ,α,β,γ）的功率變化；使用頻譜地形圖展示頻段活動(dòng)的空間分布。

***時(shí)頻分析：**使用小波變換（WT）、短時(shí)傅里葉變換（STFT）或希爾伯特-黃變換（HHT）等方法，分析腦電信號(hào)在時(shí)間-頻率上的動(dòng)態(tài)變化特征。

***空間分析：**使用源定位算法（如LORETA、MNEinversesolution），推斷EEG源活動(dòng)的時(shí)間動(dòng)態(tài)；使用腦電地形圖（Topomap）和源功率地形圖展示時(shí)空活動(dòng)模式。

***連接分析：**計(jì)算不同腦區(qū)電極間或源節(jié)點(diǎn)的功能連接（如相干性、相干圖、互信息、小波相干）和有效連接（如動(dòng)態(tài)因果模型DCM、格蘭杰因果關(guān)系、有效連接分析），分析腦網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化。

***機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：**收集和提取上述分析得到的多種特征（時(shí)域、頻域、空間、網(wǎng)絡(luò)特征等），構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型（如支持向量機(jī)SVM、隨機(jī)森林RF、K近鄰KNN）或深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM），用于區(qū)分不同疾病組別、預(yù)測(cè)疾病狀態(tài)或識(shí)別BCI意圖。

***具體實(shí)施：**使用統(tǒng)計(jì)分析軟件（如SPSS,R）和專業(yè)的腦電/神經(jīng)影像分析軟件包（如MNE-Python,EEGLAB,FieldTrip,NIRS-SPM,BrnNetViewer）。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，使用Python的scikit-learn,TensorFlow,PyTorch等庫(kù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練。所有分析結(jié)果將進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（如t檢驗(yàn)、ANOVA、Fisher精確檢驗(yàn)等），并評(píng)估模型的性能指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度、AUC等）。進(jìn)行多重比較校正（如Bonferroni校正）以控制假發(fā)現(xiàn)率。

**（5）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合**

***方法：**探索EEG與fNIRS數(shù)據(jù)的融合策略，以整合神經(jīng)電活動(dòng)和神經(jīng)血氧代謝信息?？紤]在時(shí)間層面上對(duì)齊數(shù)據(jù)，計(jì)算融合特征（如EEG功率與對(duì)應(yīng)區(qū)域fNIRS血氧變化的相關(guān)性、或構(gòu)建聯(lián)合特征向量輸入分類器），或在空間層面上利用fNIRS的解剖定位信息輔助EEG的源定位。

***具體實(shí)施：**使用多元統(tǒng)計(jì)分析方法（如偏最小二乘回歸PLS、聯(lián)合獨(dú)立成分分析JICA）或機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如將fNIRS特征作為EEG特征的附加輸入）進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

**2.技術(shù)路線**

本項(xiàng)目的技術(shù)路線將遵循“理論設(shè)計(jì)-實(shí)驗(yàn)實(shí)施-數(shù)據(jù)分析-模型構(gòu)建-結(jié)果驗(yàn)證-應(yīng)用轉(zhuǎn)化”的流程，確保研究的系統(tǒng)性和邏輯性。

**（1）第一階段：準(zhǔn)備與設(shè)計(jì)（預(yù)計(jì)時(shí)間：3個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟：**

*細(xì)化研究方案：根據(jù)初步研究，明確各研究?jī)?nèi)容的具體技術(shù)細(xì)節(jié)和指標(biāo)體系。

*設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)范式：確定認(rèn)知任務(wù)、情緒刺激材料、BCI任務(wù)的具體方案。

*選擇技術(shù)平臺(tái)：確定EEG、fNIRS硬件設(shè)備型號(hào)，選擇數(shù)據(jù)分析軟件和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。

*招募與篩選受試者：制定招募計(jì)劃，根據(jù)納入和排除標(biāo)準(zhǔn)篩選合格受試者。

*倫理審查：準(zhǔn)備倫理審查申請(qǐng)材料，獲得倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。

**（2）第二階段：數(shù)據(jù)采集（預(yù)計(jì)時(shí)間：12個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟：**

*開(kāi)展健康對(duì)照組數(shù)據(jù)采集：完成靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)（根據(jù)研究?jī)?nèi)容選擇）的EEG和fNIRS記錄。

*開(kāi)展癲癇患者數(shù)據(jù)采集：在臨床合作支持下，完成癲癇患者靜息態(tài)、發(fā)作間期和發(fā)作期（如有可能）的EEG/VLCEEG記錄。

*開(kāi)展阿爾茨海默病患者數(shù)據(jù)采集：完成靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)（情緒識(shí)別、認(rèn)知任務(wù)）的EEG和fNIRS記錄。

*開(kāi)展抑郁癥患者數(shù)據(jù)采集：完成靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)（情緒識(shí)別、認(rèn)知任務(wù)）的EEG和fNIRS記錄。

*數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：實(shí)時(shí)監(jiān)控記錄質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)完整性和可用性。

*完成所有預(yù)定的數(shù)據(jù)采集任務(wù)。

**（3）第三階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析（預(yù)計(jì)時(shí)間：9個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟：**

*數(shù)據(jù)預(yù)處理：按照統(tǒng)一流程對(duì)所有采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

*基礎(chǔ)特征提?。哼M(jìn)行時(shí)域、頻域、時(shí)頻、空間分析，提取描述認(rèn)知功能、疾病特征的基礎(chǔ)神經(jīng)電生理指標(biāo)。

*連接分析：計(jì)算靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)下的功能連接和有效連接。

*ERP分析：提取和分析事件相關(guān)電位成分。

*多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊與融合：進(jìn)行EEG與fNIRS數(shù)據(jù)的時(shí)空對(duì)齊，探索并實(shí)施數(shù)據(jù)融合方法。

**（4）第四階段：模型構(gòu)建與驗(yàn)證（預(yù)計(jì)時(shí)間：9個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟：**

*特征選擇與降維：從提取的眾多特征中選擇最優(yōu)特征子集。

*構(gòu)建分類/預(yù)測(cè)模型：針對(duì)不同研究目標(biāo)（疾病診斷、分類、預(yù)測(cè)），分別構(gòu)建和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型。

*模型交叉驗(yàn)證：采用留一法、K折交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型的泛化能力。

*模型性能評(píng)估：使用準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度、AUC等指標(biāo)全面評(píng)估模型性能。

*模型比較與優(yōu)化：比較不同模型的效果，進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。

*BCI系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與測(cè)試：完成BCI系統(tǒng)的算法開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)聯(lián)調(diào)，并在受試者中進(jìn)行測(cè)試和性能評(píng)估。

**（5）第五階段：總結(jié)與成果撰寫(xiě)（預(yù)計(jì)時(shí)間：3個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟：**

*整理研究數(shù)據(jù)與結(jié)果：系統(tǒng)化整理所有研究數(shù)據(jù)、分析結(jié)果和模型參數(shù)。

*撰寫(xiě)研究論文：根據(jù)研究結(jié)果撰寫(xiě)高質(zhì)量的科學(xué)論文，投稿至國(guó)內(nèi)外高水平期刊。

*申請(qǐng)專利：針對(duì)具有創(chuàng)新性的技術(shù)方法或模型，準(zhǔn)備專利申請(qǐng)材料。

*參與學(xué)術(shù)交流：在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)會(huì)議上進(jìn)行研究成果匯報(bào)，與同行交流。

*結(jié)題報(bào)告撰寫(xiě)：總結(jié)項(xiàng)目研究過(guò)程、主要發(fā)現(xiàn)、結(jié)論和不足，形成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告。

**（6）第六階段：數(shù)據(jù)共享與平臺(tái)建設(shè)（貫穿項(xiàng)目始終）**

***關(guān)鍵步驟：**

*建立數(shù)據(jù)庫(kù)：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，錄入和管理多模態(tài)研究數(shù)據(jù)。

*開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)：開(kāi)發(fā)或利用現(xiàn)有平臺(tái)，制定數(shù)據(jù)共享規(guī)范和接口。

*推動(dòng)數(shù)據(jù)共享：在符合倫理要求的前提下，向其他研究者開(kāi)放部分?jǐn)?shù)據(jù)資源。

通過(guò)上述技術(shù)路線的執(zhí)行，本項(xiàng)目將系統(tǒng)性地推進(jìn)腦電波相關(guān)研究，預(yù)期在認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制解析、神經(jīng)精神疾病診斷模型構(gòu)建、BCI技術(shù)優(yōu)化以及數(shù)據(jù)共享平臺(tái)建設(shè)等方面取得顯著成果，為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展提供有力支撐。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目擬開(kāi)展的研究工作，立足于腦電波技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)，旨在通過(guò)多學(xué)科交叉融合與技術(shù)創(chuàng)新，在理論認(rèn)知、方法學(xué)突破及應(yīng)用轉(zhuǎn)化三個(gè)層面實(shí)現(xiàn)顯著創(chuàng)新。

**（1）理論層面的創(chuàng)新：深化對(duì)認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制病理生理過(guò)程的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)解析。**

***多模態(tài)時(shí)空動(dòng)態(tài)特征融合：**不同于以往研究多側(cè)重于單一模態(tài)或靜態(tài)分析，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地整合高密度腦電（HD-EEG）與功能性近紅外光譜（fNIRS）數(shù)據(jù)，不僅捕捉神經(jīng)電活動(dòng)的時(shí)間分辨率優(yōu)勢(shì)，也利用fNIRS反映神經(jīng)血氧代謝信息的空間定位特性。更關(guān)鍵的是，將小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）等時(shí)頻分析方法與動(dòng)態(tài)功能連接/有效連接模型相結(jié)合，旨在從時(shí)間-頻率-空間-功能的四維視角，精細(xì)解析癲癇、阿爾茨海默病和抑郁癥等神經(jīng)精神疾病中認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制的病理生理基礎(chǔ)。這種多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)融合分析，能夠更全面地揭示大腦功能網(wǎng)絡(luò)的異常重組模式，彌補(bǔ)單一模態(tài)信息的不足，為理解疾病發(fā)生的神經(jīng)環(huán)路機(jī)制提供更深入、更精準(zhǔn)的理論依據(jù)。

***關(guān)注疾病早期與亞型特征的腦電生物標(biāo)志物挖掘：**當(dāng)前研究對(duì)疾病的診斷多集中于中晚期，而早期干預(yù)效果最佳。本項(xiàng)目將聚焦于疾病的早期診斷和亞型分類，通過(guò)深入分析靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)下的腦電特征，特別是針對(duì)不同病理生理機(jī)制的亞型（如癲癇的致癇網(wǎng)絡(luò)、AD的淀粉樣蛋白相關(guān)網(wǎng)絡(luò)變化、抑郁癥的情緒調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)異常），挖掘具有高度特異性與敏感性的腦電生物標(biāo)志物。結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型強(qiáng)大的特征提取能力，本項(xiàng)目有望發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以識(shí)別的微弱病理信號(hào)，為疾病的早期預(yù)警、精準(zhǔn)分型和個(gè)體化干預(yù)策略制定提供新的理論視角和客觀指標(biāo)。

**（2）方法層面的創(chuàng)新：構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的腦電信號(hào)智能分析框架。**

***端到端的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于腦電意圖識(shí)別與疾病分類：**傳統(tǒng)的腦電信號(hào)分析方法通常需要經(jīng)過(guò)多步驟的手工特征提取和選擇，過(guò)程繁瑣且易丟失信息。本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地引入端到端（End-to-End）的深度學(xué)習(xí)模型（如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM等），直接從原始或預(yù)處理后的腦電時(shí)間序列數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征并進(jìn)行分類或預(yù)測(cè)任務(wù)。例如，在BCI研究中，利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取與運(yùn)動(dòng)想象、字母選擇等意圖相關(guān)的復(fù)雜時(shí)空特征，構(gòu)建更精準(zhǔn)、更魯棒的意圖識(shí)別系統(tǒng)；在疾病診斷中，整合多維度腦電特征（包括時(shí)域、頻域、空間、網(wǎng)絡(luò)特征），構(gòu)建自動(dòng)化的疾病分類模型，顯著提高診斷效率和準(zhǔn)確性。這種方法的創(chuàng)新性在于將前沿的深度學(xué)習(xí)技術(shù)深度應(yīng)用于腦電信號(hào)分析，有望突破傳統(tǒng)方法在特征工程上的瓶頸，提升模型對(duì)復(fù)雜非線性腦電信號(hào)的建模能力。

***混合模型與多尺度分析策略：**針對(duì)腦電信號(hào)的高度復(fù)雜性，本項(xiàng)目將探索混合模型分析策略，即結(jié)合傳統(tǒng)信號(hào)處理方法與深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)勢(shì)。例如，在腦電源定位研究中，先利用小波變換等時(shí)頻分析方法初步提取時(shí)空特征，再輸入深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行高精度源定位；在連接分析中，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與獨(dú)立成分分析（ICA）進(jìn)行功能連接的自動(dòng)提取與分類。同時(shí)，采用多尺度分析策略，既關(guān)注高頻段的認(rèn)知相關(guān)振蕩（如γ波），也分析低頻段的慢波活動(dòng)，以及它們之間的耦合關(guān)系，以更全面地理解大腦功能網(wǎng)絡(luò)。這種混合模型與多尺度分析方法，能夠更有效地處理腦電信號(hào)的時(shí)空多變性，提高分析結(jié)果的可靠性和解釋性。

**（3）應(yīng)用層面的創(chuàng)新：推動(dòng)腦電技術(shù)的精準(zhǔn)化臨床轉(zhuǎn)化與智能化人機(jī)交互。**

***開(kāi)發(fā)基于腦電的疾病動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)：**本項(xiàng)目將不僅僅局限于靜態(tài)診斷，更將探索腦電信號(hào)在疾病動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警中的應(yīng)用潛力。例如，通過(guò)分析癲癇患者腦電異常放電模式的時(shí)空動(dòng)態(tài)演變規(guī)律，構(gòu)建實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)模型，為臨床提供更精準(zhǔn)的預(yù)警信息，從而實(shí)現(xiàn)早期干預(yù)。對(duì)于阿爾茨海默病患者，將研究其認(rèn)知功能下降相關(guān)的腦電網(wǎng)絡(luò)重組特征，開(kāi)發(fā)能夠動(dòng)態(tài)反映其認(rèn)知狀態(tài)變化的腦電監(jiān)測(cè)指標(biāo)，為疾病進(jìn)展評(píng)估和干預(yù)效果評(píng)價(jià)提供客觀依據(jù)。對(duì)于抑郁癥患者，將深入分析其情緒相關(guān)腦區(qū)的功能連接異常，探索基于腦電特征的情緒狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法，為心理干預(yù)提供個(gè)性化靶點(diǎn)。這些創(chuàng)新應(yīng)用將推動(dòng)腦電技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室研究向臨床實(shí)踐轉(zhuǎn)化，為神經(jīng)精神疾病的精準(zhǔn)診療提供新的技術(shù)路徑。

***構(gòu)建面向個(gè)性化治療的腦電生物標(biāo)志物庫(kù)與干預(yù)方法：**鑒于神經(jīng)精神疾病的異質(zhì)性，本項(xiàng)目將致力于構(gòu)建一個(gè)包含多模態(tài)腦電數(shù)據(jù)、行為學(xué)數(shù)據(jù)、臨床信息及遺傳信息的綜合性生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)整合分析這些數(shù)據(jù)，旨在揭示不同疾病亞型乃至個(gè)體層面的特異性腦電模式?；诖?，本項(xiàng)目將探索基于腦電特征的個(gè)性化干預(yù)方法，例如，開(kāi)發(fā)針對(duì)癲癇患者致癇網(wǎng)絡(luò)異常的腦電生物反饋訓(xùn)練范式，或根據(jù)抑郁癥患者情緒調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的腦電特征，設(shè)計(jì)個(gè)性化的認(rèn)知行為干預(yù)方案。這種從生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)到精準(zhǔn)干預(yù)方法的閉環(huán)研究，將極大推動(dòng)腦電技術(shù)在臨床實(shí)踐中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)從“千人一方”到“因人施治”的轉(zhuǎn)變。

***智能化人機(jī)交互系統(tǒng)的研發(fā)與優(yōu)化：**本項(xiàng)目將在腦電信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索腦電技術(shù)在人機(jī)交互領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。通過(guò)開(kāi)發(fā)更精準(zhǔn)、更高效的基于腦電的BCI系統(tǒng)，特別是針對(duì)中文輸入、情緒識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)，提升人機(jī)交互的自然度和智能化水平。例如，利用深度學(xué)習(xí)模型提高BCI系統(tǒng)的抗干擾能力和分類精度，并結(jié)合自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于腦電信號(hào)的意圖識(shí)別與表達(dá)輸出。此外，本項(xiàng)目還將探索將腦電信號(hào)與眼動(dòng)追蹤、生理信號(hào)（如心率變異性）等多模態(tài)信息融合，構(gòu)建更全面、更智能的人機(jī)交互系統(tǒng)，拓展腦電技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、教育娛樂(lè)等領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，為殘障人士及普通人群提供更便捷、更自然的交互方式。這種智能化人機(jī)交互系統(tǒng)的研發(fā)，不僅具有重要的科學(xué)價(jià)值，也具有廣闊的應(yīng)用前景。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目圍繞腦電波在認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制解析與臨床應(yīng)用中的關(guān)鍵問(wèn)題展開(kāi)研究，預(yù)期在理論認(rèn)知深化、方法學(xué)創(chuàng)新以及臨床轉(zhuǎn)化與應(yīng)用拓展三個(gè)維度取得系列研究成果，為神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)研究和神經(jīng)精神疾病的診療提供新的科學(xué)依據(jù)與技術(shù)支撐。

**（1）理論貢獻(xiàn)：深化對(duì)大腦認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制的時(shí)空動(dòng)態(tài)規(guī)律及其在疾病狀態(tài)下的異常模式的科學(xué)認(rèn)知。**本項(xiàng)目通過(guò)多模態(tài)腦電數(shù)據(jù)的深度融合分析，預(yù)期揭示健康與疾病狀態(tài)下大腦功能網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，特別是認(rèn)知功能相關(guān)的神經(jīng)振蕩模式及其在癲癇、阿爾茨海默病和抑郁癥等神經(jīng)精神疾病中的病理生理基礎(chǔ)。預(yù)期發(fā)現(xiàn)新的腦電頻段、時(shí)頻特征、空間分布模式及其網(wǎng)絡(luò)連接的異常規(guī)律，為理解大腦信息處理機(jī)制、神經(jīng)可塑性以及疾病發(fā)生的神經(jīng)環(huán)路機(jī)制提供新的理論證據(jù)。通過(guò)對(duì)不同疾病亞型的腦電特征進(jìn)行精細(xì)解析，預(yù)期揭示疾病發(fā)展的分子-網(wǎng)絡(luò)-行為多層次關(guān)聯(lián)，為構(gòu)建更完善的大腦認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)理論框架提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐。此外，本項(xiàng)目預(yù)期成果將有助于驗(yàn)證和發(fā)展信息論、復(fù)雜性科學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的理論模型，推動(dòng)神經(jīng)科學(xué)向系統(tǒng)、整合、精準(zhǔn)的方向發(fā)展。研究成果將發(fā)表在國(guó)內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊，如《自然-神經(jīng)科學(xué)》、《神經(jīng)影像學(xué)》、《臨床神經(jīng)電生理學(xué)雜志》等，并積極參加國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議進(jìn)行交流，提升我國(guó)在腦電波研究領(lǐng)域的國(guó)際影響力。

**（2）實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：推動(dòng)神經(jīng)精神疾病的早期診斷、精準(zhǔn)干預(yù)與智能化人機(jī)交互技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。**本項(xiàng)目預(yù)期開(kāi)發(fā)出基于多模態(tài)腦電數(shù)據(jù)的神經(jīng)精神疾病早期診斷與分類模型，包括針對(duì)癲癇發(fā)作期與發(fā)作間期、阿爾茨海默病不同階段以及抑郁癥不同亞型的精準(zhǔn)識(shí)別算法。預(yù)期模型的診斷準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度及預(yù)測(cè)價(jià)值顯著優(yōu)于現(xiàn)有臨床診斷方法，為神經(jīng)精神疾病的早期篩查、精準(zhǔn)分型和個(gè)體化干預(yù)提供無(wú)創(chuàng)、便捷、高效的工具。預(yù)期成果將轉(zhuǎn)化為臨床應(yīng)用，如開(kāi)發(fā)新的診斷試劑盒、智能康復(fù)設(shè)備或輔助診斷系統(tǒng)，直接服務(wù)于醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)，為患者提供更早、更準(zhǔn)確的診斷和更有效的干預(yù)方案，顯著改善患者預(yù)后，減輕社會(huì)和家庭負(fù)擔(dān)。特別是在癲癇診療領(lǐng)域，預(yù)期成果有望實(shí)現(xiàn)癲癇灶的精確定位和發(fā)作的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，為癲癇手術(shù)規(guī)劃、藥物治療調(diào)整以及神經(jīng)調(diào)控干預(yù)提供重要依據(jù)，降低癲癇發(fā)作頻率和嚴(yán)重程度。在阿爾茨海默病領(lǐng)域，預(yù)期成果將有助于實(shí)現(xiàn)疾病的超早期診斷和早期預(yù)警，為延緩疾病進(jìn)展、改善患者生活質(zhì)量提供新的技術(shù)途徑。在抑郁癥領(lǐng)域，預(yù)期成果將有助于識(shí)別不同情緒狀態(tài)下的患者，為心理治療和藥物治療提供個(gè)體化靶點(diǎn)，提高干預(yù)效果。預(yù)期開(kāi)發(fā)的基于腦電的智能化人機(jī)交互系統(tǒng)，將顯著提升人機(jī)交互的自然度、效率和智能化水平，為殘障人士提供更便捷、更自然的交流和控制方式，并拓展腦電技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、教育娛樂(lè)等領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，創(chuàng)造顯著的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。這些應(yīng)用成果將推動(dòng)腦電技術(shù)在臨床實(shí)踐中的普及和應(yīng)用，為神經(jīng)精神疾病的診療提供新的理論依據(jù)和技術(shù)手段。

**（3）技術(shù)突破：發(fā)展基于多模態(tài)融合與深度學(xué)習(xí)的腦電信號(hào)智能分析技術(shù)體系。**本項(xiàng)目預(yù)期在腦電信號(hào)處理、特征提取、模型構(gòu)建和應(yīng)用開(kāi)發(fā)等方面取得關(guān)鍵技術(shù)突破。預(yù)期構(gòu)建一套基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的腦電信號(hào)智能分析技術(shù)體系，包括信號(hào)預(yù)處理、特征提取、模型構(gòu)建、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證等環(huán)節(jié)。預(yù)期成果將顯著提高腦電信號(hào)分析的科學(xué)性和實(shí)用性，為腦電技術(shù)在神經(jīng)科學(xué)研究和臨床應(yīng)用中的推廣提供技術(shù)支撐。預(yù)期開(kāi)發(fā)的開(kāi)源數(shù)據(jù)共享平臺(tái)和工具箱，將促進(jìn)神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的交叉合作與數(shù)據(jù)共享，推動(dòng)腦電技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化發(fā)展。這些技術(shù)突破將推動(dòng)腦電技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室研究向臨床實(shí)踐轉(zhuǎn)化，為神經(jīng)精神疾病的精準(zhǔn)診療提供新的技術(shù)路徑。

**（4）人才培養(yǎng)：培養(yǎng)一批具備跨學(xué)科背景的腦電波研究人才隊(duì)伍。**本項(xiàng)目將依托多學(xué)科交叉的研究團(tuán)隊(duì)，培養(yǎng)一批具備神經(jīng)科學(xué)、電子工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)等多學(xué)科背景的復(fù)合型研究人才，為腦電波研究的深入發(fā)展和應(yīng)用轉(zhuǎn)化提供人才保障。項(xiàng)目將建立完善的人才培養(yǎng)機(jī)制，通過(guò)項(xiàng)目研究過(guò)程中的實(shí)踐鍛煉和學(xué)術(shù)交流，提升研究生的創(chuàng)新能力和科研水平。培養(yǎng)的人才將能夠掌握腦電波采集、處理、分析以及腦機(jī)接口技術(shù)，為腦電波研究的深入發(fā)展和應(yīng)用轉(zhuǎn)化提供人才支撐。預(yù)期成果將有助于培養(yǎng)一批具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的腦電波研究人才，為我國(guó)腦科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展提供人才保障。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目旨在通過(guò)系統(tǒng)性的研究計(jì)劃，確保研究目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)和預(yù)期成果的有效產(chǎn)出。項(xiàng)目實(shí)施將遵循科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯糠妒剑捎梅蛛A段、目標(biāo)導(dǎo)向、動(dòng)態(tài)調(diào)整的方法，明確各階段任務(wù)、時(shí)間節(jié)點(diǎn)與資源需求，并制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，保障項(xiàng)目的順利推進(jìn)和預(yù)期目標(biāo)的達(dá)成。

**（1）項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃與任務(wù)進(jìn)度安排：**項(xiàng)目總周期預(yù)計(jì)為30個(gè)月，分為五個(gè)主要階段，每個(gè)階段設(shè)定明確的任務(wù)目標(biāo)、預(yù)期成果和時(shí)間節(jié)點(diǎn)，確保研究計(jì)劃的系統(tǒng)性和可操作性。

***第一階段：準(zhǔn)備與設(shè)計(jì)（第1-3個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人統(tǒng)籌規(guī)劃，核心研究團(tuán)隊(duì)成員參與制定詳細(xì)的研究方案和技術(shù)路線。臨床合作單位提供患者資源和數(shù)據(jù)支持；計(jì)算機(jī)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)；生物醫(yī)學(xué)工程團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)硬件設(shè)備選型與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的搭建；神經(jīng)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、理論分析及結(jié)果解釋。

***進(jìn)度安排：**第1個(gè)月完成文獻(xiàn)調(diào)研、研究方案的細(xì)化設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)倫理審查申請(qǐng)材料的準(zhǔn)備與提交；第2個(gè)月完成實(shí)驗(yàn)范式的設(shè)計(jì)與優(yōu)化、硬件設(shè)備的采購(gòu)與調(diào)試、受試者招募計(jì)劃的制定與實(shí)施；第3個(gè)月完成倫理審查批準(zhǔn)、實(shí)驗(yàn)流程的最終確認(rèn)、研究團(tuán)隊(duì)的組建與培訓(xùn)，并完成所有準(zhǔn)備階段的工作，形成詳細(xì)的項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃報(bào)告。

***第二階段：數(shù)據(jù)采集（第4-15個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**按照研究?jī)?nèi)容，分別組建針對(duì)健康對(duì)照組、癲癇患者、阿爾茨海默病患者和抑郁癥患者的研究小組，負(fù)責(zé)各自研究對(duì)象的招募、臨床評(píng)估、認(rèn)知任務(wù)設(shè)計(jì)與實(shí)施、腦電與fNIRS數(shù)據(jù)采集、行為學(xué)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與初步整理。各研究小組需定期召開(kāi)例會(huì)，交流研究進(jìn)展，解決技術(shù)難題，確保數(shù)據(jù)采集的標(biāo)準(zhǔn)化和高質(zhì)量。

***進(jìn)度安排：**第4-6個(gè)月完成健康對(duì)照組的數(shù)據(jù)采集；第7-12個(gè)月完成癲癇患者的數(shù)據(jù)采集；第13-18個(gè)月完成阿爾茨海默病和抑郁癥患者的數(shù)據(jù)采集。第19-24個(gè)月進(jìn)行所有采集數(shù)據(jù)的初步檢查與整理。第25-30個(gè)月完成所有預(yù)定的數(shù)據(jù)采集任務(wù)，形成完整的數(shù)據(jù)集，并開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的準(zhǔn)備工作。

***第三階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析（第16-27個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**由生物醫(yī)學(xué)工程團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程和規(guī)范，利用EEGLab、MNE-Python等軟件進(jìn)行自動(dòng)化和半自動(dòng)化預(yù)處理；由數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)特征提取算法，利用小波變換、時(shí)頻分析、空間統(tǒng)計(jì)、連接分析、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；由神經(jīng)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)范式，解釋分析結(jié)果，撰寫(xiě)研究論文；由計(jì)算機(jī)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)與優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行模型訓(xùn)練與驗(yàn)證。

***進(jìn)度安排：**第16-20個(gè)月完成所有數(shù)據(jù)的預(yù)處理和基礎(chǔ)特征提?。坏?1-24個(gè)月進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合分析、連接分析、網(wǎng)絡(luò)分析；第25-27個(gè)月進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與優(yōu)化，并進(jìn)行模型性能評(píng)估與驗(yàn)證。

***第四階段：模型構(gòu)建與驗(yàn)證（第28-30個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**由計(jì)算機(jī)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)基于腦電的疾病診斷、分類、預(yù)測(cè)模型，并進(jìn)行模型性能評(píng)估與優(yōu)化；由神經(jīng)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)范式，解釋分析結(jié)果，撰寫(xiě)研究論文；由生物醫(yī)學(xué)工程團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)基于腦電特征的生物反饋訓(xùn)練范式或干預(yù)方法；由臨床醫(yī)學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)評(píng)估干預(yù)效果。

***進(jìn)度安排：**第28個(gè)月完成腦電診斷、分類、預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與優(yōu)化；第29個(gè)月進(jìn)行模型性能評(píng)估與驗(yàn)證；第30個(gè)月完成干預(yù)方法的開(kāi)發(fā)與測(cè)試，評(píng)估干預(yù)效果，形成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告和成果撰寫(xiě)。

***第五階段：總結(jié)與成果撰寫(xiě)（第31-35個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人召開(kāi)項(xiàng)目總結(jié)會(huì)，全面總結(jié)項(xiàng)目研究成果，形成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告；由神經(jīng)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)撰寫(xiě)研究論文，投稿至國(guó)內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊；由計(jì)算機(jī)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)申請(qǐng)相關(guān)專利；由生物醫(yī)學(xué)工程團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)腦電數(shù)據(jù)共享平臺(tái)；由臨床醫(yī)學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)推廣項(xiàng)目成果，進(jìn)行學(xué)術(shù)交流。

***進(jìn)度安排：**第31-33個(gè)月完成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告的撰寫(xiě)和修改；第34個(gè)月完成研究論文的投稿和發(fā)表；第35個(gè)月完成專利申請(qǐng)材料的準(zhǔn)備和提交；第36個(gè)月完成腦電數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的開(kāi)發(fā)；第37個(gè)月完成項(xiàng)目成果的推廣和學(xué)術(shù)交流；第38個(gè)月完成項(xiàng)目結(jié)題，形成最終的項(xiàng)目成果報(bào)告。

**（2）風(fēng)險(xiǎn)管理策略：**項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，將采用以下風(fēng)險(xiǎn)管理策略：建立完善的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)。針對(duì)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，將加強(qiáng)技術(shù)預(yù)研和關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，確保技術(shù)路線的可行性和技術(shù)的可靠性。針對(duì)管理風(fēng)險(xiǎn)，將制定詳細(xì)的項(xiàng)目管理計(jì)劃，明確項(xiàng)目架構(gòu)、人員分工、時(shí)間節(jié)點(diǎn)和資源配置，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)。針對(duì)健康風(fēng)險(xiǎn)，將嚴(yán)格遵守倫理規(guī)范，確保研究過(guò)程中的人體安全和數(shù)據(jù)保