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神經反饋是一種人類增強技術，旨在提供心理變量（例如記憶力，注意力，處理速度或執(zhí)行功能）的認知改善。
什么是認知增強神經反饋？
神經反饋是一種人類增強技術，其最終目標是優(yōu)化大腦功能，以實現對記憶、注意力、處理速度或執(zhí)行功能等心理變量的認知改善。在這種大腦訓練技術中，某些特定的大腦模式，例如與認知功能有關的模式，是通過腦電圖(EEG)實時監(jiān)控的，并通過電腦屏幕以聽覺或視覺的形式反饋給用戶。通過這種方式，用戶可以在一定程度上學習塑造與認知功能相關的一些大腦活動模式，從而達到認知增強的目的。
上圖為神經反饋的閉環(huán)運行。首先，記錄EEG信號，并實時解碼(提取)一些感興趣的大腦模式。在這種特定情況下，使用計算機顯示器上的視覺表示將這些大腦模式反饋給用戶。用戶因此可以學習如何以期望的方式對她/他的大腦模式進行模塊化。
神經反饋是一組更廣泛的技術，被稱為生物反饋，其目的是獲得一定程度的對生理變量的控制，例如心率，呼吸，皮膚電導率等。當感興趣的生理變量是“腦電波活動”(EEG)時，就稱為腦電圖生物反饋或神經反饋。獨立于(神經)生理變量之外，所有這些都有一個共同的工作原理:一個人需要實時獲得關于她/他自己(隱藏的)生理變量的反饋，以通過操作者調節(jié)來促進學習/控制(Skinner,1938)。
神經反饋是如何工作的?背后的科學
神經反饋原理或模型很簡單，其操作如圖所示。然而，根據所選擇的感興趣的大腦模式，文獻中存在幾種方案(參見Gruzelier2014綜述)。下面，我們將重點討論一種最有效的認知增強方案:上調受試者特定alpha帶。這意味著神經反饋實現可以實時解碼針對每個參與者以及頭皮后部位置校準的alpha波段的活動。然后，它相應地向用戶提供反饋，鼓勵用戶增加她/他的活動水平(即上調)。
Alpha,認知功能和神經可塑性
大腦控制我們的認知功能，如注意力、工作記憶和執(zhí)行功能。在臨床和研究環(huán)境中常用的腦電波活動記錄技術，如EEG，使與認知功能相關的大腦活動模式的研究和表征成為可能。
迄今為止，研究最多的大腦模式之一是alpha活動(Klimesch, 1999)。Alpha是人類腦電圖的主要頻率，最早記錄于20世紀20年代(Berger, 1929)。這種節(jié)律的特征是在(8-12 Hz) 頻率范圍內的頻譜分析中出現一個“峰值”(圖2)，在清醒放松、閉著眼睛時最為明顯，在頭皮的后部區(qū)域最容易觀察到(Klimesch, 1999)。睜眼，視覺刺激和注意力增加，會減弱頂枕的alpha節(jié)律(Palva and Palva,2007)。它還對運動任務(Pfurtscheller, 1999)和）和不同的認知需求(例如注意力和記憶任務)做出反應(Klimesch, 1999)。
在上圖可以看到在10.25Hz處有alpha峰。根據這一點，我們可以將特定于被試者的alpha帶定義為呈現不同藍色色調的區(qū)域。
神經科學研究已經提出了在alpha活性和認知能力之間建立因果關系的假說(Klimesch, 1999)。其中一項研究表明，alpha通過主動抑制與正在執(zhí)行的任務無關的信息，與認知表現相關(Klimeschet al. 2007;Jensen and Mazaheri, 2010) 已經通過實驗進行了探索，增加的alpha活性(通過神經反饋)已經表明在工作記憶、注意力和視覺空間能力方面的認知改善(Hanslmayret al. 2005;Zoefel et al.，2011;Nan et al.2012)。
另一個假說補充了前一個假說，即這些技術可能通過學習alpha活動的自我調節(jié)而誘發(fā)神經可塑性的變化?？伤苄允且环N神經適應機制，反映了大腦在整個生命過程中重組的能力，并發(fā)生在不同的層次(結構、功能、分子和細胞)。這反映了產生變化的區(qū)域的活動和功能。目前已知至少有三種與認知功能相關的神經重塑改變的產生方式:藥物、電刺激或學習任務。那些由最后一個過程產生的東西，比如神經反饋方法所促進的東西，對人類來說是內源性的和自然的，所以它們有可能隨著時間的推移而得到鞏固。除此之外，神經反饋還沒有顯示出任何副作用。
現代與經典神經反饋可增強認知能力
人類自我調節(jié)腦電活動的能力在20世紀60年代首次被證明，目標是枕部位置的alpha振蕩(Kamiya，1969)。雖然經典的神經反饋方法已經在研究和臨床實踐中使用了幾十年，但由于腦-機接口領域的巨大進展，已經引入了現代科學和技術改進。
這些改進主要是使用高質量的腦電圖設備和先進的信號處理算法(基于人工智能技術的偽影的過濾和信號解碼),在特定上下文中neurofeedback,允許在線培訓的適應一個特定受試者和使用技術的時刻(圖3)。
關于現代神經反饋閉環(huán)操作圖
上圖為現代Neurofeedback的閉環(huán)操作。首先，執(zhí)行校準步驟以使在線訓練適應于特定于受試者的大腦模式(使用AI技術學習)。然后，在在線訓練過程中，將腦電圖信號從偽影中過濾出來，并解碼感興趣的大腦模式(使用之前的校準設置)，最后將其反饋給用戶在顯示器中顯示。
1.腦電圖采集技術
EEG系統(tǒng)種類繁多，從非常可靠的研究/醫(yī)療級設備到價格低廉的可穿戴設備，其可靠性低。設備很重要：:1)提供高信號質量的采集，以準確測量感興趣的大腦模式;和2)有足夠數量的傳感器，這些傳感器分布在頭皮上，可以進行偽影過濾技術。
經典的方法:低成本設備和很少的傳感器，甚至一個或兩個(Demos, 2005);這可能會影響解碼后的大腦模式的質量。
現代方法:現代方法受益于高質量的EEG采集技術與正確數量的傳感器分布在所需的大腦區(qū)域。在現代方法中，我們可以區(qū)分幾種類型的設備取決于需要:干EEG設備，高質量的系統(tǒng)，但用戶友好且針對實際應用進行了優(yōu)化;或高覆蓋設備，如腦電圖帽。兩者同樣適用于基于BCI的神經反饋。
偽影過濾
EEG偽影是所有具有非神經起源但仍被EEG設備記錄并與真實大腦活動融合的電信號。這會使感興趣的大腦模式的實時識別變得復雜，并且可能會影響訓練的有效性。
經典方法：有些方法不執(zhí)行任何過濾，可能會影響有效性?；蛘呤褂煤唵蔚姆椒?，例如在檢測到眼電偽影時暫停反饋，從而減少了有效的訓練時間。
現代方法：有許多類型的偽影會干擾alpha。具有較高發(fā)生率的EEG偽影之一是眨眼。這些偽影具有穩(wěn)定的空間模式，可以使用盲源分離技術將其濾除(Hyvarinen,1999)過濾掉，從而改善信號質量并增加有效反饋時間(圖4)。
信號偽影
上圖為16個電極記錄7秒的腦電圖信號。原始信號用藍色表示，顯示閃爍偽影，最明顯的是在前部位置。濾過的信號被疊加成黑色。
受試者間和受試者內部腦模式的變異性
眾所周知，腦電圖的大腦模式以及其中的alpha活性具有很高的受試者間變異性（Haegens等人，2014）。在臨床人群中，這種變異性甚至更加嚴重，如腦電圖的研究揭示了一些臨床人群中不同的腦模式，如ADHD(圖5)。
3個不同個體在靜息狀態(tài)(藍線)和執(zhí)行認知任務時(紅線)的腦電功率譜圖
圖5:EEG功率譜。顯示了三個不同個體在靜息狀態(tài)(藍線)和執(zhí)行認知任務時(紅線)的腦電功率譜?？梢钥吹椒逯礱lpha因用戶的不同而不同。
此外，alpha活性在受試者內部具有很高的變異性。它會因認知/情緒狀態(tài)的變化而在不同的訓練過程中發(fā)生變化(Klimesch,1999)。在神經反饋的情況下，它也可能由于自我調節(jié)過程而改變，該過程旨在增強EEG生物反饋過程中的神經調節(jié)作用(圖6)。
訓練項目中患有重度抑郁癥和多動癥的患者在靜息狀態(tài)(藍線)
和執(zhí)行認知任務(紅線)時受試者內部的心律變異性圖表。
上圖腦電圖功率譜。這顯示了在一個訓練項目中，患有重度抑郁和患有ADHD的個體在靜止狀態(tài)下（藍線）和執(zhí)行認知任務（紅線）時受試者心律的變異性。
經典方法：一些經典方法沒有將alpha活動的這種變化考慮在內，而是將alpha頻帶視為[8-12] Hz頻帶中的固定間隔（Vernon，2005年）。盡管對于一般普通人群以這種方式定義Alpha已有共識，但要考慮的個體差異也很大。
現代方法:現代方法根據特定對象調整大腦模式，通常在在線訓練之前執(zhí)行校準步驟。特別地，有一種趨勢認為，alpha波段作為峰值Alpha頻率的一個依賴度量 (IAF, Klimesch, 1999)。因此，Alpha波段可以確定為(IAF-2, IAF+2) Hz間隔(圖2)。此外，在線訓練的基線需要在每次訓練開始時重新計算，以適應訓練期間(受試者內部)的變化。
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