由中國(guó)電子學(xué)會(huì)主辦的世界機(jī)器人大賽（World Robot Contest）自2015年起已成功舉辦了七屆，是國(guó)內(nèi)外影響廣泛的機(jī)器人領(lǐng)域官方專業(yè)賽事，被各大主流媒體廣泛贊譽(yù)為機(jī)器人界的“奧林匹克”。作為大賽中一項(xiàng)“高精尖”科研類賽事，BCI腦控機(jī)器人大賽由國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)指導(dǎo)，委信息科學(xué)部、中國(guó)電子學(xué)會(huì)、清華大學(xué)共同主辦，競(jìng)賽內(nèi)容重點(diǎn)考察腦機(jī)接口技術(shù)在醫(yī)療康復(fù)和養(yǎng)老助殘等領(lǐng)域的產(chǎn)學(xué)研成果，旨在推動(dòng)該項(xiàng)技術(shù)與各領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)交流合作，實(shí)現(xiàn)跨越融合發(fā)展。近日，BCI腦控機(jī)器人大賽正式獲得腦機(jī)接口國(guó)際組織BCI Society的認(rèn)證。

競(jìng)賽內(nèi)容全面升級(jí) 賽項(xiàng)設(shè)置更加豐富

“2022世界機(jī)器人大賽—BCI腦控機(jī)器人大賽”設(shè)技能賽、“騰訊云杯”技術(shù)賽、青年論文答辯賽和優(yōu)秀創(chuàng)新成果展示四部分。本次大賽競(jìng)賽內(nèi)容全面升級(jí)，參賽人群更廣泛，除沒有技術(shù)基礎(chǔ)的青少年、中老年人、殘障人士可以參加技能賽比賽外，技術(shù)賽將為不同基礎(chǔ)的參賽人群設(shè)置不同的賽道。其中，有一定技術(shù)基礎(chǔ)的研究生、博士生、科研人員可以參加技術(shù)賽難度更具挑戰(zhàn)性的基本賽題，并投稿青年論文答辯比賽；剛接觸腦機(jī)接口技術(shù)的本科學(xué)生可以參加題目難度較為初級(jí)的MATLAB青年組比賽。同時(shí)，技術(shù)賽所用計(jì)算服務(wù)器由騰訊云計(jì)算（北京）有限責(zé)任公司提供支持，并增加了GPU計(jì)算服務(wù)器，進(jìn)一步提升了參賽賽隊(duì)的計(jì)算能力，為參賽賽隊(duì)算法多樣性提供更多可能性。目前比賽正在火熱報(bào)名中，報(bào)名比賽可掃描下面二維碼。

腦機(jī)接口技術(shù)逐步發(fā)展 競(jìng)賽成果集中展示

自2019年大賽開展技術(shù)賽比賽以來，共吸引了來自全國(guó)近百所高校的1200余支賽隊(duì)，6000余名參賽選手積極參與。技術(shù)賽比賽通過實(shí)時(shí)比賽數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)算法比拼，推動(dòng)了腦機(jī)接口技術(shù)在算法優(yōu)化方面的創(chuàng)新發(fā)展，為從事腦機(jī)接口技術(shù)研究的科研團(tuán)隊(duì)提供了良好的研究基礎(chǔ)。自2022年起，為更系統(tǒng)的展示BCI腦控機(jī)器人大賽技術(shù)賽優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)的科研成果，大賽組委會(huì)將相關(guān)競(jìng)賽成果以專刊的形式收錄在Brain Science Advances中，并于近日陸續(xù)發(fā)布出版。首期腦機(jī)接口專刊（2022年8卷2期）的主題為“腦機(jī)接口大賽和算法匯總”（Special Issue on BCI Competition and Selected Algorithms），匯總了2021年技術(shù)賽決賽中各賽題的優(yōu)勝算法。

《神經(jīng)科學(xué)（英文）》（Brain Science Advances）由教育部主管、清華大學(xué)主辦，清華大學(xué)出版社和SAGE出版社聯(lián)合出版，旨在展現(xiàn)國(guó)內(nèi)外神經(jīng)科學(xué)和神經(jīng)工程領(lǐng)域最新熱點(diǎn)研究成果。

本期執(zhí)行編委

高小榕

清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系教授、博士生導(dǎo)師，博士。主要研究方向?yàn)槟X機(jī)接口。提出并實(shí)現(xiàn)了基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的腦機(jī)接口技術(shù)，通信速率在非植入型方面處于世界領(lǐng)先水平，已成為腦機(jī)接口主要范式。發(fā)表論文百余篇，Google學(xué)術(shù)檢索引用次數(shù)超13000次，2014—2021年連續(xù)八年入選愛思唯爾中國(guó)高被引學(xué)者榜。近年來承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目、科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目多項(xiàng)，研究成果得到國(guó)際同行的充分肯定。

本期客座編輯

劉冰川

清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系博士研究生，主要從事腦機(jī)接口的解碼方法、人工智能方法在腦機(jī)接口中的應(yīng)用，以及神經(jīng)調(diào)控等研究。所發(fā)表文章獲得IEEE TBME亮點(diǎn)論文，研究項(xiàng)目獲得清華大學(xué)-IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院Brain+X博士生種子基金支持。

編者按

Editorial: Promoting brain-computer interface in China by BCI Controlled Robot Contest in World Robot Contest

□文/劉冰川1， 陳小剛2，王毅軍3，高小榕1*

(1. 清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系，北京 100084；2.中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程研究所，天津 300192；2. 中國(guó)科學(xué)院半導(dǎo)體研究所，北京 100083）

摘要：1973年，Vidal發(fā)表了腦機(jī)接口領(lǐng)域第一篇科學(xué)文獻(xiàn)，距今已近五十周年。在過去的半個(gè)世紀(jì)中，新興的腦機(jī)接口領(lǐng)域匯集了來自不同學(xué)科背景的科學(xué)家、工程師和臨床醫(yī)生，來解決這一具有挑戰(zhàn)性的意圖解碼問題。為加快技術(shù)的融合和創(chuàng)新，國(guó)際上舉辦了一系列的腦機(jī)接口比賽，如BCI競(jìng)賽I-IV和Cybathlon競(jìng)賽等，極大促進(jìn)了腦機(jī)接口學(xué)科的發(fā)展。自本世紀(jì)初以來，我國(guó)的腦機(jī)接口技術(shù)步入快車道發(fā)展，在多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域引起了廣泛的關(guān)注。本編者按簡(jiǎn)要回顧了我國(guó)腦機(jī)接口大賽的發(fā)展歷程、世界機(jī)器人大賽BCI腦控機(jī)器人大賽的賽事組成以及各技術(shù)賽賽題中優(yōu)勝算法的論文概要。相信腦機(jī)接口大賽的舉辦對(duì)我國(guó)腦機(jī)接口技術(shù)的普及和推廣具有促進(jìn)作用，腦機(jī)接口?？某霭鎸?duì)實(shí)用化腦機(jī)接口算法的開發(fā)具有借鑒意義。

DOI：10.26599/BSA.2022.9050015

賽題論文

Overview of the winning approaches in BCI Controlled Robot Contest in World Robot Contest 2021: Calibration-free SSVEP

□文/卞瑞，伍冬睿*

(1. 華中科技大學(xué)人工智能與自動(dòng)化學(xué)院，武漢 430074)

摘要：近年來，穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（SSVEP）因?yàn)槠涓咝畔鬏斔俾实奶攸c(diǎn)已成為最流行的腦電范式之一。研究人員已提出多種算法來提升SSVEP的性能。對(duì)于SSVEP腦機(jī)接口系統(tǒng)來說，無訓(xùn)練場(chǎng)景是極為重要的。在無訓(xùn)練場(chǎng)景下，用戶是第一次使用該系統(tǒng)，并且系統(tǒng)沒有用戶的數(shù)據(jù)。在2021世界機(jī)器人大賽腦機(jī)接口錦標(biāo)賽的SSVEP無訓(xùn)練賽題中，參賽隊(duì)伍提出了多種高效的無訓(xùn)練算法框架。本文介紹了決賽中排名前五的隊(duì)伍所提出的算法。在決賽的五個(gè)被試和Benchmark數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了算法的有效性。本文討論了各個(gè)算法對(duì)于提升SSVEP系統(tǒng)性能的作用以及對(duì)于如何將這些算法應(yīng)用到真實(shí)的系統(tǒng)中給出了建議。

中文關(guān)鍵詞：腦機(jī)接口；腦電；穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位；SSVEP拼寫器；無訓(xùn)練算法

DOI：10.26599/BSA.2022.9050002

An extended binary subband canonical correlation analysis detection algorithm oriented to the radial contraction-expansion motion steady-state visual evoked paradigm

□文/趙玉雪，張洪欣，王元臻，李忱栩，徐瑞林，楊晨*

(1. 北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院，北京 100876）

摘要：徑向收縮-擴(kuò)張范式是一種新型穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)實(shí)驗(yàn)范式，其誘發(fā)的腦電響應(yīng)與傳統(tǒng)亮度調(diào)制范式不同，信號(hào)能量多集中于基頻，而高次諧波能量較低。因此，傳統(tǒng)基于多次諧波響應(yīng)成分優(yōu)化的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位識(shí)別算法，如eCCA算法和TRCA算法，在徑向收縮-擴(kuò)張范式刺激下識(shí)別效果欠佳。本文提出一種面向徑向收縮-擴(kuò)張范式的擴(kuò)展二元子帶典型相關(guān)分析算法（extend Binary subband canonical correlation analysis, eBSCCA）。針對(duì)徑向收縮-擴(kuò)張穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)范式，采用二元子帶濾波，分別優(yōu)化不同頻率響應(yīng)信號(hào)的加權(quán)系數(shù)，從而提升該范式下腦電信號(hào)的識(shí)別性能。13名受試者參與的離線實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在徑向收縮-擴(kuò)張范式刺激下，eBSCCA算法比eCCA算法和TRCA算法表現(xiàn)出更好的性能水平。在線實(shí)驗(yàn)中13名被試的平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)為88.68%±6.33%，平均ITR達(dá)到158.77±43.67bits/min，證明該算法在徑向收縮-擴(kuò)張運(yùn)動(dòng)范式誘發(fā)的信號(hào)中具有良好的識(shí)別效果。

關(guān)鍵詞：穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位，腦-機(jī)接口，徑向收縮-擴(kuò)張運(yùn)動(dòng)范式，二元子帶典型相關(guān)分析，擴(kuò)展二元子帶典型相關(guān)分析

DOI：10.26599/BSA.2022.9050004

Algorithm Contest of Calibration-free Motor Imagery BCI in the BCI Controlled Robot Contest in World Robot Contest 2021: A survey

□文/羅靖*，毛琦，王耀杰，石爭(zhēng)浩，黑新宏

(1. 西安理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 陜西省網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710054）

摘要：目的：2021年9月10日至13日，2021世界機(jī)器人大賽-BCI腦控機(jī)器人大賽總決賽在中國(guó)北京舉行。11支隊(duì)伍參加了技術(shù)賽中無訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)想象BCI賽題的競(jìng)爭(zhēng)，使用了包括深度學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)腦電圖分析方法的多種不同算法。本文回顧了所有參賽隊(duì)伍使用的算法，重點(diǎn)介紹了一些令人印象深刻的創(chuàng)新，希望對(duì)今后的競(jìng)賽和運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口算法研究有所啟發(fā)。方法：首先，從腦電通道和信號(hào)段設(shè)置、預(yù)處理技術(shù)和分類模型三個(gè)方面對(duì)算法進(jìn)行了分析。其次，總結(jié)了每個(gè)算法的亮點(diǎn)。最后，我們將比賽算法與SOTA算法進(jìn)行了比較。結(jié)果：在決賽中采用的算法取得了比SOTA算法更好的性能表現(xiàn)。在決賽階段，前五名的四支隊(duì)伍使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這表明隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)成為運(yùn)動(dòng)想象BCI領(lǐng)域最受歡迎的方法。

關(guān)鍵詞：腦機(jī)接口；運(yùn)動(dòng)想象；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；世界機(jī)器人大賽

DOI：10.26599/BSA.2022.90500011

A solution to supervised motor imagery task in the BCI Controlled Robot Contest in World Robot Contest

□文/緱慧星1§，樸毅2§，任劼成1，趙倩1，陳奕均1，劉暢1，洪偉1，張效初1, 2*

(1. 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部生命科學(xué)學(xué)院中科院腦功能與疾病重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，合肥 230027；2.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)先進(jìn)技術(shù)研究院，合肥 230031）

§ 共同一作。

摘要：世界機(jī)器人大賽是最著名的機(jī)器人大賽之一。本文介紹了2021年世界機(jī)器人大賽——BCI腦控機(jī)器人大賽運(yùn)動(dòng)想象有訓(xùn)練賽題的優(yōu)勝解決方案。該方案基于在腦電數(shù)據(jù)分類中表現(xiàn)優(yōu)異的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 EEGNet(EEG compact network)，提供了集數(shù)據(jù)增強(qiáng)、預(yù)處理、特征提取及模型訓(xùn)練于一體的系統(tǒng)。該系統(tǒng)提示數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型集成在腦電數(shù)據(jù)建模和腦機(jī)接口應(yīng)用中具有必要性，可有效提升模型性能。此外，特征提取中非對(duì)稱的通道選擇與認(rèn)知科學(xué)中大腦功能不對(duì)稱的觀點(diǎn)一致，提示未來研究可結(jié)合不同學(xué)科知識(shí)和觀點(diǎn)以推動(dòng)BCI技術(shù)的發(fā)展。該解決方案在最終決賽中表現(xiàn)最佳，不僅適用于本次比賽的運(yùn)動(dòng)想象有訓(xùn)練賽題，在未來的應(yīng)用場(chǎng)景中也可能適用。

關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)想象；腦機(jī)接口；腦電；EEGNet；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

DOI：10.26599/BSA.2022.90500014

Review of training-free event-related potential classification approaches in the World Robot Contest 2021

□文/吳環(huán)宇，伍冬睿*

(1. 華中科技大學(xué)人工智能與自動(dòng)化學(xué)院，武漢 430074)

中文摘要：快速序列視覺呈現(xiàn)（RSVP）作為一種全新的事件相關(guān)電位（ERP）范式，已成為流行的范式之一。參與比賽的團(tuán)隊(duì)提出了幾種較為有效的無訓(xùn)練ERP范式框架來解決2021世界機(jī)器人大賽-BCI控制機(jī)器人中的ERP范式。本文討論了各種方法在提高性能方面的有效性并給出如何在實(shí)際系統(tǒng)中應(yīng)用這些方法的建議。合適的預(yù)處理技術(shù)-濾波、通道選擇將大大改善分類結(jié)果。同時(shí)非深度學(xué)習(xí)算法與深度學(xué)習(xí)方法都有著不錯(cuò)的適用性。此外，集成學(xué)習(xí)的使用可以模型更加穩(wěn)定和魯棒，在決賽較少的線上測(cè)試時(shí)間與訓(xùn)練時(shí)間下，如何訓(xùn)練出穩(wěn)定與高性能的模型是我們?cè)谖恼轮杏懻摰摹?/p>

關(guān)鍵詞：腦機(jī)接口；快速系列視覺呈現(xiàn)技術(shù)(RSVP)；數(shù)據(jù)不平衡；數(shù)據(jù)對(duì)齊；集成學(xué)習(xí)

DOI：10.26599/BSA.2022.9050001

An improved EEGNet for single-trial EEG classification in rapid serial visual presentation task

□文/張鴻飛，王澤輝，于銀虎，殷浩鈞，陳創(chuàng)泉，王洪濤*

(1. 五邑大學(xué)智能制造學(xué)部，廣東江門 529020）

摘要：快速序列視覺呈現(xiàn)(RSVP)范式作為一種新型的腦機(jī)接口，引發(fā)了廣泛關(guān)注。針對(duì)這一新型范式，本文提出一種改進(jìn)的EEGNet模型，在離線和在線單試次RSVP數(shù)據(jù)中均取得了良好的性能。具體實(shí)現(xiàn)流程為：首先，腦電信號(hào)通過xDAWN濾波以增強(qiáng)信號(hào)的信噪比，特別地，筆者采用了focal loss損失函數(shù)代替交叉熵?fù)p失函數(shù)來解決樣本不平衡的分類問題。其次，利用每位受試者的數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)的EEGNet模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得面向受試者的特定模型。在2021年世界機(jī)器人大賽的BCI腦控機(jī)器人大賽的ERP賽題中，上述模型獲得了充分的評(píng)估和在線測(cè)試應(yīng)用，最終獲得了有訓(xùn)練組第二名的成績(jī)，四位受試者在三分類問題中的平均召回率達(dá)到了51.56%。在離線數(shù)據(jù)集benchmark dataset（64名被試-RSVP任務(wù)）中A組和B組的平均召回率分別達(dá)到 76.07%和78.11%。本文研究為RSVP 范式下目標(biāo)識(shí)別提供了一種有效方法。

關(guān)鍵詞：腦電圖；快速序列視覺呈現(xiàn)；事件相關(guān)電位；EEGNet；特定受試者模型

DOI：10.26599/BSA.2022.9050007

Comparison of cross-subject EEG emotion recognition algorithms in the BCI Controlled Robot Contest in World Robot Contest 2021

□文/湯超，李運(yùn)環(huán)，陳霸東*

(1. 西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所，西安 710049）

摘要：腦電信號(hào)可以描述各種情感狀態(tài)并反映大腦活動(dòng)。人們對(duì)腦機(jī)接口（BCI）系統(tǒng)中基于腦電的情感識(shí)別越來越感興趣。在2021年世界機(jī)器人大賽中，BCI腦控機(jī)器人大賽成功舉辦了情感識(shí)別技術(shù)賽。技術(shù)賽分為初賽和決賽，初賽采用2020年技能賽采集的比賽數(shù)據(jù)在云端進(jìn)行，決賽采用2021年技能賽采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行。參賽隊(duì)使用腦電信號(hào)對(duì)三種類型的情感（快樂、悲傷和中性）進(jìn)行建模。在這項(xiàng)研究中，我們系統(tǒng)地比較了大賽中前5名方法在情感識(shí)別任務(wù)上的離線與在線、單被試與跨被試的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法在離線識(shí)別中性能相似，而深度學(xué)習(xí)方法在在線跨被試解碼中性能更好。

關(guān)鍵詞：腦電；情感識(shí)別；在線解碼；跨被試；腦機(jī)接口

DOI：10.26599/BSA.2022.90500013

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