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user: 2. 脑电神经反馈系统的组成部分 脑电神经反馈根据其作用的环路机制形式分为两种(Ros et al.， 2014)。第一种是开环(Open-looped)的神经反馈形式，在开环模式的脑电神经反馈中，从个体中提取的大脑电生理活动信号会通过脑机接口(Brain-computer interface)传入计算机进行识别而作为一个指令，计算机能够根据信号的变化产生不同的指令模式协助个体独立于身体的输出模式与环境产生交互作用(Millan et al.， 2009)。在开环的脑电神经反馈中，个体通过由目标脑电活动信号操纵的指令输出是否能够成功执行个体所需要的任务而获得反馈的效果，而这种反馈效果是直接作用于环境而不是个体本身的，因此开环的脑电神经反馈形式常用于辅助身体活动障碍患者进行运动的机械臂、轮椅等工具的控制中。而在研究上比较常用的脑电神经反馈形式是另一种，闭环(Closed-loop)的脑电神经反馈模式。与开环神经反馈模式不同，在闭环神经反馈中，从个体中提取的大脑电生理活动信号会以实时变化的刺激形式呈现给个体，个体能够根据刺激的变化获取对目标电生理信号活动的实时反馈，在这个过程中产生新的活动信号，形成闭合的环路。在闭环脑电神经反馈模式中，包括五个最主要的组成部分(Stefanie et al.， 2017)，分别是数据获取部分(Data acquisition)、在线数据预处理部分(Online data-prepocessing)、在线特征提取部分(Online feature-extraction)、在线反馈生成部分(Online feedback-generation)以及训练者本身(Learner)，其中数据获取部分属于硬件系统，在线数据预处理部分、在线特征提取部分以及在线反馈生成部分是软件系统。 第一个部分是数据获取部分，即脑电信号采集系统。在脑电神经反馈中，完整的脑电信号采集系统是必须的，采集脑电信号需要考采集系统以及其配套的分析软件系统能否支持实时在线的数据处理，常见的脑电神经反馈软件处理包包括BetterFly、BioEra、BioExplorer、BioTrace、BrainBay、OpenVIBE等等，不同反馈软件包具有不同的硬件设备支持，如BioExplorer支持的采集设备包括Brainmaster、BrainQuiry、NeuroAmp等，BioTrace则是只能适用于NeXus的采集系统。传统的脑电信号采集设备不具有便携性，便携式的无线脑电采集系统开始作为另一种采集信号设备的选择应用于神经反馈中(De Vos et al.， 2014)。在确认了信号采集系统后，则需要根据需要量化的大脑特征选择对应的电极位置以及电极数量(Jacek et al.， 2016)，由于脑电采集信号较低的空间分辨率，以及不同被试之间脑结构以及脑功能的差异导致提取信号的偏差，需要在选择目标信号采集之前进行源头定位以及预实验测来获取准确的信号来源(Song et al.， 2015)。 第二个部分是在线数据预处理部分。这个部分是软件系统的第一个部分，它负责接收来自信号采集系统的原始信号，并且进行在线的预处理。预处理的主要目的是为了检测以及拒绝原始信号中具有较大影响的伪迹，包括眼球活动的伪迹、眨眼伪迹、肌肉活动伪迹、心跳活动的伪迹以及信号采集过程中产生的伪迹等。由于需要保证反馈的实时性，因此对于这些伪迹的处理方式通常是在线检测以及在线拒绝。在开源的脑电神经反馈软件系统OpenVibe中，对于眼球活动伪迹的在检测通过提前对一段包含眼动伪迹的原始信号进行训练，通过回归原理把眼电伪迹信号分类出来生成一个特征矩阵，在神经反馈过程中直接把该矩阵应用于训练过程中提取的原始信号去除其中的眼电伪迹(Schlogl et al.， 2007)。除了伪迹去除以外，常见的在线预处理方式还包括对原始信号进行滤波、电极重新参考以及降低采样率等。对于预处理方式的选择取决于目标信号特征的提取方式。 第三个部分是在线特征提取部分，这一部分是需要从已经预处理好的原始数据中任务所需的特征。这个特征代表了任务中想要调节的大脑活动的模式(Sitaram et al.， 2016)。在临床的脑电神经反馈应用上，以区分患者与健康对照组个体大脑活动的表征形式作为特征指标，在认知功能提高的脑电神经反馈应用上，特征的选择则是基于与认知功能直接相关的指标。常见特征是脑电振荡活动的特定频段，这些特定频段的振荡活动被认为是不同大脑神经元群落之间参与到特定的认知功能而进行信息沟通的渠道(Von Stein， Chiang， & Konig， 2000; Helfrich & Knight， 2016)，能从一个或者多个电极通道中进行提取。常见的振荡指标包括早期用于癫痫病人治疗的感觉运动节律(SMR)、慢皮层电位(Slow Cortical Potential， SCP)、theta频段等。SMR神经反馈训练被发现不仅能够改善癫痫患者的表现，还能够用于治疗注意缺陷多动障碍(Attention Deficit Hyperactivity Disorder) (Arns， Feddema， & Kenemans， 2014)以及提高正常个体注意力加工表现(Vernon et al.， 2003)等不同情况中。也可以使用不同频段混合计算的指标作为训练特征，这种不同频段的结合是基于这些频段活动在对应认知功能上的交互作用而选择的。感觉运动节律以及下行beta节律振荡活动(15~18 Hz)的结合训练能够改善ADHD患者的症状，应用于健康被试则有助于提高注意力维持的能力(Egner & Gruzelier， 2001， 2004)。振荡活动峰值所在的频率也被用作单通道脑电活动的特征，使用得较多的频率特征是alpha频段(8~13 Hz)。Alpha活动峰值所在频率在不同年龄段中呈现倒U型的趋势，与认知加工水平呈正相关，研究者把上调Alpha峰值活动所在频率的PAF神经反馈用于老年人认知功能的恢复上(Angelakis et al.， 2007)。衡量两个通道之间电生理信号同步性的连接性特征也被广泛使用，常用于脑电神经反馈的连接性特征包括衡量振幅和相位同步性的相干值(Coherence， Mottaz et al.， 2015)、衡量相位同步性的相位锁定值(Phase-Locked Value， PLV， Brunner et al.， 2006)、用于弥补振荡活动特征中复杂性(Complexity)的非线性分形维度特征(Nonlinear Fractal Dimension， Wang， Sourina， & Nguyen， 2011)等，与单通道的特征相比，通道间的同步性特征能够更直观地反映不同神经群落在参与认知功能时的交互作用(Fries， 2005)。在没有先验选择特征的情况下，随着机器学习技术的发展，在线特征提取系统能够在反馈训练开始之前使用机器学习的分类算法找出合适的训练特征。在开源软件系统OpenVIBE中，能够采取线性判别分析(Linear Discriminant Analysis， LDA)、支持向量机(Support Vector Machine， SVM)、多层感知器(Multiply Layer Perceptor， MLP)等多种算法对原始的脑电信号进行分类训练，从而找到合适的特征。 第四个部分是在线反馈生成系统。获取了进行训练的特征后，需要根据特征的变化在线转化为个体感官的刺激。刺激的选择包括感官阈限以上以及感官阈限以下两种方式，有研究认为与无意识的刺激相比，有意识的刺激能够引起更为广泛而连贯并且具有刺激特异性的大脑活动(Doesburg et al.， 2009; Panagiotaropoulos et al.， 2012)。有意识的反馈刺激包括视觉刺激、听觉刺激、触觉刺激以及多种方法组合的刺激等，Vukelic和Gharabaghi (Vukelic & Gharabaghi， 2015)对比了视觉刺激的神经反馈机制和躯体感觉刺激神经反馈相干振荡的连接性网络，发现了躯体感觉刺激的形式更能使得大脑活动意识控制的水平增加。Hinterberger等研究者(Hinterberger et al.， 2004)对比完全瘫痪被试对于不同反馈刺激的表现，发现视觉反馈刺激的在神经反馈中自我调节慢皮层电位的效果优于听觉反馈刺激的训练效果。触觉刺激信号也被广泛使用由于触觉刺激能够避免出现前庭器官的刺激效应，这种效应可能是由于听觉反馈引起的，Basta等研究者(Basta et al.， 2011)认为触觉神经反馈能够避免感觉输入的交叉作用而引起的感觉冲突，能够协助视听觉感官能力退化的老年人更好地参与神经反馈训练。除了对比不同感觉刺激的优缺点而进行刺激选择以外，特定的训练特征需要使用与之对应的特定感觉刺激方式进行。最为常见的是theta/alpha频段活动的特征，Gruzelier等研究者(Gruzelier， 2014b)通过对健康儿童使用theta/alpha特征进行闭眼听觉刺激的神经反馈训练以提高创造能力，研究者发现theta/alpha节律的协同活动能够提高放松水平以及减少交流，这种协同活动是需要闭眼状态的遐想以及朦胧状态起作用的，因此听觉刺激是theta/alpha神经反馈训练的常见刺激形式。 最后一个部分是训练者本身。并不一定每个参与神经反馈的个体都能够学会如何对自己的大脑活动进行自我调节，动机因素以及在神经反馈训练中使用的心理策略是影响个体在训练中能否取得成功的主要因素。Hofmann等研究者(Hofmann， Schmeichel， & Baddeley， 2012)认为在神经反馈中，被试需要有足够成就动力来克服实际与潜在表现之间的差距来克服在神经反馈训练过程中遇到障碍的水平才可以在神经反馈训练中获得有效的训练效果，但是过高的成就动机则会对反馈的效果呈现反向的作用，Matthias等研究者(Matthias et al.， 2013)通过对健康被试以神经反馈的形式训练感觉运动节律的时候发现被试控制信念的水平与调节感觉运动皮层节律的能力呈现负相关，认为内在动机过大可能会导致认知超载而对训练产生负面影响。除此以外，在神经反馈任务的设计中，有趣而让人愉快的任务会促进内在动力的提升，而重复试次则会降低内在动力，因此需要主试协助被试在反馈训练过程中保持适度的动机(Ute， 2014)。在神经反馈训练中，心理策略指被试在自我调节过程中用于调节目标特征而使得正性反馈信号持续出现的一些方法，其选择取决于神经反馈训练的特征以及特征反映的认知功能，在theta/alpha频段的神经反馈中被试只需要在训练过程中保持放松以及专注。相反，研究者通过对比在神经反馈中成功自我调节的被试与失败的被试发现，成功的被试偏向于自己在训练过程中探索出符合自身的策略(Neumann， 2001)。Kober等研究者(Kober et al.， 2013)在训练健康被试调节慢皮层电位时发现没有遵循特定策略的被试在训练中反而获得更好的训练效果。这些结果都表明在神经反馈训练中，给予被试足够的时间去摸索适合自身大脑活动调节的作用是重要的。但是Heinrich等研究者(Heinrich et al.， 2004)则认为完全让个体在神经反馈训练中摸索合适的策略是不合适的，它们发现调节活动会随着训练推进而对初始策略失去依赖，从而获得调节活动自动化的效果。