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基于想象的脑机交互原理与实践

作译者：伏云发等

出版时间：2025-08 千字数：730 版次：01-01 页数：456

开本：16开装帧： I S B N ：9787121509537

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纸质书定价：￥149.0

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第1篇  脑机交互（BCI）的一些共性内容
第1章  BCI重要内容：BCI相关术语	2
1.1  BCI直接相关术语	2
1.1.1　脑?机器接口（BMI）	3
1.1.2  脑?计算机交互（BCI）	3
1.1.3  脑机融合	3
1.1.4  大脑（Brain）或中枢神经系统（CNS）	5
1.1.5  计算机	5
1.1.6  BCI用户	6
1.1.7  脑信号采集	6
1.1.8  BCI范式	6
1.1.9  BCI神经编码	7
1.1.10  BCI神经解码	7
1.1.11  神经反馈（NF）	7
1.1.12  感觉运动假说	8
1.1.13  BCI跨学科性	9
1.1.14  BCI系统中的两个自适应控制器（CNS和BCI）	9
1.2  BCI紧密相关术语	10
1.2.1  感觉运动节律脑机接口（SMR-BCI）相关术语	10
1.2.2  运动想象脑机接口（MI-BCI）相关术语	11
1.2.3  基于认知的脑机接口相关术语	16
1.2.4  P300脑机接口（P300-BCI）相关术语	18
1.2.5  稳态视觉诱发电位脑机接口（SSVEP-BCI）相关术语	21
1.2.6  稳态听觉诱发电位脑机接口（SSAEP-BCI）相关术语	28
1.2.7  稳态触觉诱发电位脑机接口（SSTEP-BCI）相关术语	30
1.2.8  依赖性BCI（Dependent BCI）	31
1.2.9  独立性BCI（Independent BCI）	31
1.2.10  混合脑机接口（Hybrid BCI）	31
1.2.11  同步/异步脑机接口（Asynchronous/Synchronous BCI）	32
1.2.12  分布式脑机接口（Distributed BCI）	34
1.3  BCI用户相关术语	34
1.3.1  BCI受试者（Subject）	35
1.3.2  严重运动功能障碍（Severe Motor Impairments）	35
1.3.3  BCI人因工程相关	37
1.3.4  BCI可用性（BCI Usability）	37
1.3.5  BCI用户评价	39
1.3.6  BCI 使用情况	40
1.3.7  个性化BCI	41
1.3.8  BCI医学	41
1.3.9  BCI医学目标	42
1.3.10  BCI伦理	42
1.3.11  BCI转化医学	46
1.4  实用BCI相关术语	46
1.4.1  BCI临床验证	47
1.4.2  BCI临床评估	47
1.4.3  BCI临床推广	47
1.4.4  BCI替代功效	48
1.4.5  BCI恢复功效	48
1.4.6  BCI增强功效	48
1.4.7  BCI补充功效	48
1.4.8  BCI改善功效	49
1.4.9  BCI系统稳定性	49
1.4.10  BCI系统准确性	49
1.4.11  BCI系统快速性	50
1.4.12  BCI系统可靠性	51
1.4.13  BCI系统安全性	52
1.4.14  BCI系统易用性	53
1.4.15  BCI标准化	53
1.4.16  BCI产业转化	54
1.4.17  假冒伪劣BCI产品	55
1.5  用于BCI的脑神经电磁信号记录相关术语	55
1.5.1  脑信号时间分辨率	55
1.5.2  脑信号空间分辨率	56
1.5.3  脑信号伪迹	56
1.5.4  脑信号信噪比	56
1.5.5  脑信号灵敏度	57
1.5.6  脑神经元电磁信号	57
1.5.7  头皮脑电（EEG）	59
1.5.8  皮层脑电（ECoG）	59
1.5.9  ECoG网格	60
1.5.10  微电极阵列（MEA）	60
1.5.11  神经元发放（NF）	60
1.5.12  尖峰（Spikes）	61
1.5.13  局部场电位（LFP）	61
1.5.14  脑信号功率谱	63
1.5.15  脑磁（MEG）	63
1.6  用于BCI的脑组织血氧水平记录相关术语	64
1.6.1  脑组织代谢血氧水平信号	64
1.6.2  神经血管耦合	64
1.6.3  功能磁共振成像（fMRI）	65
1.6.4  功能性近红外光谱（fNIRS）	67
1.7  BCI相关脑结构与功能术语	69
1.7.1  静息态（RS）	70
1.7.2  任务态（TS）	70
1.7.3  大脑共同的解剖参考框架（CARF）	70
1.7.4  大脑分区表（Brain Atlas）	71
1.7.5  脑结构连接性（SC）	71
1.7.6  脑功能连接性（FC）	72
1.7.7  脑图谱	72
1.7.8  脑结构图谱	72
1.7.9  脑功能图谱	73
1.7.10  运动皮层	73
1.7.11  脑干运动神经元	73
1.7.12  脊髓运动神经元	73
1.7.13  体感皮层	74
1.7.14  视觉皮层	74
1.7.15  听觉皮层	74
1.7.16  视觉反馈（VF）	75
1.7.17  听觉反馈（AF）	75
1.7.18  体感反馈（SF）	76
1.7.19  触觉反馈（HF）	76
1.8  与BCI相关的其他术语	77
1.8.1  中枢神经系统（CNS）自然/正常的输入输出	77
1.8.2  中枢神经系统（CNS）人工的输入输出	78
1.8.3  BCI解决方案	78
1.8.4  非BCI解决方案	78
1.8.5  脑控技术	78
1.8.6  脑控机器人技术	79
1.8.7  共享控制策略	79
1.8.8  脑机协作策略	80
1.8.9  神经可塑性	80
1.8.10  自适应神经技术	81
1.8.11  神经调控	82
1.8.12  神经刺激	82
1.8.13  基于肌电的肌机接口相关术语	82
1.8.14  基于眼电或眼动跟踪的眼机接口相关术语	83
1.9  小结	83
参考文献	84
第2章  BCI范式与神经编码	101
2.1  引言	101
2.2  BCI范式的定义和设计原则	102
2.2.1  BCI范式的定义	102
2.2.2  BCI范式的设计原则	103
2.3  BCI神经编码的定义和建模原则	104
2.3.1  BCI神经编码的定义	104
2.3.2  BCI神经编码的建模原则	105
2.3.3  BCI神经编码与BCI范式、BCI神经解码的关系	105
2.3.4  BCI神经编码与脑神经编码及计算机信息编码的关系	105
2.3.5  BCI频率/速率编码	107
2.3.6  BCI时间编码	107
2.3.7  BCI相位编码	107
2.3.8  BCI神经元群编码	108
2.3.9  BCI相关性编码	108
2.3.10  BCI稀疏编码	108
2.3.11  BCI混合编码	109
2.4  现有主要的BCI范式与神经编码	109
2.4.1  皮质内LFPs-BCI范式与神经编码	110
2.4.2  ECoG-BCI范式与神经编码	111
2.4.3  fMRI-BCI范式与神经编码	113
2.4.4  fNIRS-BCI范式与神经编码	113
2.4.5  MEG-BCI范式与神经编码	115
2.4.6  EEG-BCI范式与神经编码	116
2.4.7  混合BCI（hBCI）范式与神经编码	120
2.5  BCI范式与神经编码面临的挑战及未来研究方向	121
2.5.1  以用户为中心设计和评价BCI范式与神经编码	121
2.5.2  变革传统的BCI范式	121
2.5.3  突破现有的脑信号采集技术	122
2.5.4  BCI技术与先进AI技术相结合提升脑信号解码性能	122
2.6  小结	122
参考文献	123
第3章  BCI金标准：在线BCI系统转化为实际应用的综合评价方法——用户可用性、
满意度和使用情况	132
3.1  引言	132
3.2  从离线BCI数据分析建模到在线BCI系统构建和性能优化的飞跃	134
3.2.1  离线BCI数据分析建模	134
3.2.2  在线BCI系统构建和性能优化	135
3.3  在线BCI系统转化为实际应用的综合评价方法	137
3.3.1  在线BCI系统可用性评价	137
3.3.2  在线BCI系统满意度评价	139
3.3.3  在线BCI系统使用情况评价	142
3.4  BCI金标准发展趋势	144
3.4.1  在线BCI系统可用性和用户满意度评价面临的挑战	144
3.4.2  在线BCI系统功效评价	144
3.4.3  提高在线BCI系统可用性和用户满意度的方法	145
3.4.4  不同采集方式和不同范式的BCI在转化为实际应用时面临的障碍	146
3.5  小结	148
参考文献	148
第2篇  基于想象的脑机交互（BCI）基本概念、理论、原理和方法
第4章  人类的心理想象及神经影像研究	155
4.1  人类的心理想象活动	155
4.1.1  人类的感知与心理想象活动	155
4.1.2  人类心理想象活动的类型	157
4.1.3  人类心理想象活动的执行与能力评价及提高方法	162
4.2  心理想象的神经影像研究现状及发展趋势	177
4.2.1  较低级的心理想象的神经影像研究现状及发展趋势	177
4.2.2  较高级的心理想象的神经影像研究现状及发展趋势	184
4.3  小结	192
参考文献	192
第5章  基于言语想象的BCI关键技术	212
5.1  引言	212
5.2  言语想象的神经机制	213
5.2.1  言语想象的基础生理过程	213
5.2.2  脑神经信号采集	214
5.2.3  基于言语想象的BCI系统的脑区选择	215
5.2.4  基于言语想象的BCI系统在不同波段下的表现	215
5.2.5  言语想象任务中的EEG动态特征	216
5.3  基于言语想象的BCI系统的实验范式及想象材料	216
5.3.1  分类任务实验范式	217
5.3.2  解码任务实验范式	218
5.3.3  想象音位/音节	219
5.3.4  想象汉字/单词	220
5.3.5  想象句子	221
5.4  数据处理的关键技术	221
5.4.1  特征提取	221
5.4.2  分类与解码	222
5.4.3  典型算法比较	223
5.5  存在的问题及发展趋势	225
5.5.1  在线系统	225
5.5.2  实验范式	225
5.5.3  言语想象数据	226
5.5.4  解码句子	226
5.5.5  多种状态下脑神经信号分析	227
5.5.6  多模态信号对言语信息的解码	227
5.5.7  基于言语想象的BCI系统未来的发展及应用	227
5.6  小结	229
参考文献	229
第6章  基于视觉想象的BCI范式和神经编码与解码	237
6.1  引言	237
6.2  视觉想象的神经机制、VI-BCI范式设计与神经编码	238
6.2.1  视觉想象的神经机制	238
6.2.2  VI-BCI范式设计	240
6.2.3  VI-BCI神经编码	244
6.3  视觉想象BCI神经解码方法	245
6.3.1  视觉想象相关脑信号特征提取和选择	245
6.3.2  视觉想象相关脑信号特征分类	247
6.4  基于视觉想象的BCI存在的问题及未来研究方向	251
6.4.1  VI-BCI存在的问题	251
6.4.2  VI-BCI未来研究方向	252
6.5  小结	255
参考文献	255
第7章  基于运动想象的BCI神经科学原理	263
7.1  事件相关去同步化/同步化（ERD/ERS）现象及其 神经科学原理	263
7.1.1  事件	263
7.1.2  事件相关去同步化/同步化（ERD/ERS）现象	266
7.1.3  ERD/ERS现象潜在的神经科学原理或神经机制	267
7.2  运动想象相关ERD/ERS现象及其神经科学原理	268
7.2.1  实际运动和运动想象涉及的脑结构与激活特征	268
7.2.2  实际运动和运动想象ERD/ERS现象	275
7.2.3  运动想象ERD/ERS现象的神经机制	278
7.3  运动相关电位（MRP）的神经科学原理	279
7.3.1  运动相关皮层电位（MRCP）	279
7.3.2  运动准备电位（RP）	280
7.3.3  运动相关电位（MRP）	281
7.3.4  运动准备电位和运动相关电位的神经机制	282
7.4  总结与展望	284
参考文献	284
第3篇  基于运动想象的脑机交互（BCI）实践与应用
第8章  BCI中运动想象的执行及能力的 评估和提高方法	289
8.1  引言	289
8.2  实际运动、动觉运动想象与视觉运动想象	290
8.2.1  实际运动的执行	290
8.2.2  动觉运动想象的执行	292
8.2.3  视觉运动想象的执行	292
8.2.4  实际运动、动觉运动想象和视觉运动想象的比较	293
8.2.5  特别值得注意的问题	295
8.3  动觉运动想象和视觉运动想象能力的评估方法	296
8.3.1  国际量表	296
8.3.2  心理测时法和心理旋转法	298
8.3.3  脑功能成像	299
8.3.4  神经反馈（NF）	299
8.3.5  事件相关同步化/去同步化	300
8.4  动觉运动想象和视觉运动想象能力的提高方法	300
8.4.1  动觉运动想象能力的提高方法	300
8.4.2  视觉运动想象能力的提高方法	302
8.4.3  冥想训练	302
8.5  BCI中运动想象的执行、能力的评估和提高方法： 未来趋势	302
8.5.1  运动想象的自动化执行、实时可视化客观评估和高效的神经反馈训练	302
8.5.2  个体之间和内部运动想象的差异性、共性及MI-BCI盲问题	303
8.6  小结	303
参考文献	304
第9章  运动想象相关脑信号分类方法	309
9.1  引言	309
9.2  传统机器学习算法	310
9.2.1  线性分类器	311
9.2.2  非线性贝叶斯分类器	313
9.2.3  最近邻分类器	314
9.2.4  神经网络分类器	315
9.2.5  集成分类器	316
9.2.6  小结	317
9.3  深度学习	318
9.3.1  原理	319
9.3.2  深度学习中输入形式的重要性	323
9.3.3  最新进展	323
9.3.4  利弊分析	325
9.4  自适应分类器	326
9.4.1  原理	326
9.4.2  最新进展	326
9.4.3  利弊分析	328
9.5  黎曼几何分类器	329
9.5.1  原理	329
9.5.2  最新进展	331
9.5.3  利弊分析	331
9.6  迁移学习	332
9.6.1  原理	332
9.6.2  最新进展	334
9.6.3  利弊分析	335
9.7  其他类型神经活动测量技术的分类算法	336
9.7.1  MI-MEG的分类方法	336
9.7.2  MI-fNIRS的分类方法	337
9.7.3  MI-ECoG的分类方法	338
9.7.4  MI-fMRI的分类方法	339
9.7.5  MI-Spike的分类方法	341
9.7.6  小结	342
9.8  总结与展望	342
参考文献	343
第10章  运动想象BCI实验研究	358
10.1  引言	358
10.2  基于ICA的运动想象脑机接口研究	359
10.2.1  MI-EEG开源数据库	359
10.2.2  ICA在MI-BCI中应用的背景知识	361
10.2.3  ICA在传统MI-BCI系统实现中的适用性研究	362
10.2.4  ICA/CSP方法的迁移学习性能和ICA-MI-BCI导联优化问题	374
10.2.5  不同ICA算法在ICA-MI-BCI系统实现中的性能比较	380
10.3  DNN在MI-BCI中的应用研究	381
10.3.1  EhythmNet及其性能仿真	382
10.3.2  EhythmNet在实测MI-EEG分析中的应用	386
10.4  小结	395
参考文献	395
第11章  运动想象BCI及其结合虚拟现实康复研究	399
11.1  引言	399
11.2  运动想象脑机接口基本知识	401
11.2.1  运动想象脑机接口系统的分类	402
11.2.2  运动想象脑电信号的特性	404
11.2.3  运动想象脑机接口基本原理	407
11.2.4  国内外脑机接口康复领域研究现状	408
11.2.5  运动想象脑机接口特征提取方法的研究现状	410
11.3  运动想象脑机接口与虚拟现实技术的康复应用	411
11.3.1  研究现状	411
11.3.2  面临困难	411
参考文献	412
第12章  双向闭环运动想象BCI主动康复训练系统的功效评价方法	415
12.1  引言	415
12.2  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统的康复理论/原理与方法、主要作用
和临床研究案例	416
12.2.1  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统	416
12.2.2  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统的康复理论/原理与方法	418
12.2.3  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统的主要作用	419
12.2.4  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统的临床研究案例	419
12.3  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统的康复训练周期和康复功效评价方法	422
12.3.1  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统的康复训练周期	422
12.3.2  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统的康复功效评价方法	422
12.4  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统的可用性、用户满意度和使用情况
评价方法	428
12.5  发展趋势展望	429
12.5.1  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统运动功能障碍康复效果评价
面临的挑战	429
12.5.2  双向闭环运动想象BCI主动康复训练系统与用户相关的挑战	430
12.5.3  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统面临的临床应用挑战	430
12.5.4  双向闭环MI-BCI主动康复训练系统面临的技术挑战	431
12.6  小结	431
参考文献	432

前言
在2011年之前的几十年里，从大脑记录的信号已经可以用于通信和控制，这引起了科学家们的兴趣。1996—2011年，脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）的研究和开发开始兴起。2000年左右，BCI研究仅限于几个孤立的实验室；截至2011年，全世界已有数百个研究组在对BCI展开研究，并且新的研究组不断出现。2006—2011年，BCI领域的发展突飞猛进，许多重要的BCI原创研究发表，该阶段是BCI研究的一个黄金时期。自2012年至今，BCI研究界在著名国际学术期刊上发表的BCI相关文章急剧增加。特别是自2015年BCI研究界制定欧盟路线图以来，BCI研究进展显著加快，一些大公司如Neuralink等投资研发BCI，进一步推动了BCI研究的热潮。目前，BCI已经成为一个非常活跃和迅速发展的科技领域。
在众多BCI范式（Paradigm），如基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的BCI、基于P300的BCI等中，基于想象（Imagery）的脑机交互是一类重要的BCI，是典型的可以不依赖外部刺激的内源性BCI，其通过心理想象诱发的脑信号实现与外设的通信和控制。人类个体的心理想象是一类重要的心理活动，不仅有运动想象，还有言语想象、视觉想象、听觉想象和触觉想象等丰富多样的想象活动。这些心理想象有望成为BCI范式创新设计可选的心理活动，这是本书的一个主要动力，也是本书结构和内容的一个主要原则。
本书主要聚焦基于想象的脑机交互原理与实践，分为3篇：第1篇为脑机交互的一些共性内容，是第2篇和第3篇的基础；第2篇为基于想象的脑机交互（BCI）的基本概念、理论、原理和方法；第3篇是第1篇和第2篇在实践中的应用。
第1篇包括3章内容，提供了BCI研发和转化的一些重要内容。
第1章BCI重要内容：BCI相关术语，旨在为BCI初学者、中级研发者和高级研发者查阅或精准理解BCI相关术语提供支撑。
第2章明确给出了BCI范式与神经编码的定义和设计原则。在BCI技术系统中，BCI范式与神经编码是BCI研发的关键和重要内容之一。
第3章为BCI金标准：在线BCI系统转化为实际应用的综合评价方法——用户可用性、满意度和使用情况，强调评价在线BCI系统的实用性和重要价值，而不仅对离线数据进行分析。
第2篇包括4章内容，在第1篇的基础上，聚焦基于想象的脑机交互（BCI）的基本概念、原理和方法，是研究和开发基于想象的BCI系统的重要内容。
第4章介绍了人类的心理想象及神经影像研究，是基于想象的BCI研发的重要基础。心理想象（Mental Imagery，MI）可以作为BCI的一类范式，本章给出心理想象的定义、执行方法、能力评价和提高方法。心理想象的神经科学（Neuroscience）原理或脑认知（Cognitive Neuroscience）机制，是基于想象的BCI的基石。
在第4章的基础上，第5章、第6章和第7章分别聚焦基于言语想象的BCI关键技术、基于视觉想象的BCI范式和神经编码与解码、基于运动想象的BCI神经科学原理。
第3篇包括5章内容，在第2篇的基础上，着重介绍基于运动想象的脑机交互（BCI）实践与应用。
第8章详细论述BCI中运动想象（Motor Imagery，MI）的执行及能力的评估和提高方法，强调MI活动的正确执行，以及能力的评估和提高对 MI-BCI 系统性能的提升及应用具有重要的甚至关键性的作用。基于此，研发客观的、定量可视化的 MI 能力评估方法，以及有效的、训练时间短的 MI 能力提高方法，并且在一定程度上解决个体之间和内部 MI 的差异性、共性和 MI-BCI 低效问题具有一定的必要性。
第9章阐述了运动想象相关脑信号分类方法，这是BCI系统研发中受关注程度最高的内容之一。
在第9章的基础上，第10章、第11章分别介绍了运动想象BCI实验研究，以及其与虚拟现实相结合用于康复的研究。这些内容有利于促进基于运动想象的BCI转化为实际应用。
在基于运动想象的BCI系统转化为临床实际应用时，其功效评价方法极为重要。基于此，第12章以双向闭环运动想象BCI主动康复训练系统为例，论述了该类系统的康复训练周期和康复功效评价方法。
本书内容既有初次接触BCI的读者所需要理解的BCI基础，又有适合BCI初级研发人员和中高级研究人员深入探索所需要掌握的一些BCI的共性原理和方法。本书论述深入浅出、循序渐进，可读性较强。BCI是一个涉及较多学科的方向，本书可为神经科学、认知科学与心理科学、受认知与神经科学启发的新型人工智能、生物医学工程、神经与康复工程、智能机器人控制、模式识别与现代信号处理等相关专业的高年级本科生、硕士研究生、博士研究生及高级研究人员提供可借鉴的信息资源。本书也适合所有对 BCI 技术及其应用感兴趣的读者阅读，具有一定的科普作用。
由于作者水平有限，本书难免存在错误或不妥之处，恳请读者指正。

伏云发、杨帮华、陈树耿、吴小培
2024年7月5日 

致谢
脑机交互（Brain-Computer Interaction，BCI）的研究与开发是一项团队协作活动，正如本书的完成也是团队协作的结果。首先感谢昆明理工大学伏云发教授负责的脑认知与脑机智能融合创新团队的支持，感谢上海大学机电工程与自动化学院杨帮华教授负责的脑机工程研究中心、复旦大学附属华山医院陈树耿博士所在贾杰教授课题组脑机接口团队、安徽大学计算机科学与技术学院吴小培教授负责的智能信息处理与人机交互（IIP-HCI）团队的支持。
本书每章最后都提供了参考文献，这些参考文献来自国内外BCI研究界同行的工作，感谢这些同行所做的贡献。特别感谢清华大学医学院生物医学工程系高上凯、高小榕和洪波教授，中国科学院半导体研究所王毅军研究员，国防科技大学机电工程与自动化学院自动控制系胡德文教授，华南理工大学脑机接口与脑信息处理研究中心李远清教授，天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程系明东教授，华东理工大学数学学院金晶教授，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室李小俚教授，中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室刘连庆研究员，对BCI研究的支持。
本书获得国家科学技术学术著作出版基金支持。本书相关研究得到了国家自然科学基金（资助号 ：82172058、62376112、81771926、61763022、62366026 和 62006246） 及第 73 批中国博士后科学基金（2023M734315）的支持。
特别感谢电子工业出版社负责本书的责任编辑李敏，她在负责出版伏云发等人的译著《神经反馈原理与实践》（2021年）之后，继续支持本书的出版，并将本书纳入脑科学与人工智能丛书。非常感谢本书初稿编辑团队曹育育、王帆、薛雨航和杨恒源，特别感谢进入出版流程后电子工业出版社制作团队将本书打造成精美的著作。
希望本书可以为从事或以其他任何方式参与BCI研究和开发的读者提供可借鉴的基础、框架和资源。
 
本书贡献
第1章  BCI重要内容：BCI相关术语的撰写者是伏云发、薛雨航、陈衍肖和陈树耿。
第2章  BCI范式与神经编码的撰写者是伏云发、太鹏瑞、丁鹏、王帆、龚安民、李天文、赵磊和苏磊。
第3章  BCI金标准：在线BCI系统转化为实际应用的综合评价方法——用户可用性、满意度和使用情况的撰写者是伏云发、潘鹤、丁鹏、王帆、李天文、赵磊、南文雅和龚安民。
第4章  人类的心理想象及神经影像研究的撰写者是伏云发、薛雨航和陈树耿。
第5章  基于言语想象的BCI关键技术的撰写者是伏云发、刘艳鹏、龚安民、丁鹏、赵磊、钱谦、周建华、苏磊。
第6章  基于视觉想象的BCI范式和神经编码与解码的撰写者是赵磊、刘耀、高京奥、丁鹏、王帆、龚安民、南文雅、李天文、伏云发。
第7章  基于运动想象的BCI神经科学原理的撰写者是伏云发、曹育育、王帆、杨帮华和陈树耿。
第8章  BCI中运动想象的执行及能力的评估和提高方法的撰写者是伏云发、田贵鑫、陈俊杰、丁鹏、龚安民、王帆、罗建功、董煜阳、赵磊、党彩萍。
第9章  运动想象相关脑信号分类方法的撰写者是王帆、丁鹏、伏云发、杨帮华、陈树耿。
第10章  运动想象BCI实验研究的撰写者是吴小培、周蚌艳、张磊、张超、吕钊、欧阳蕊、胡世昂、范存航、郭晓静、高湘萍。
第11章  运动想象BCI及其结合虚拟现实康复研究的撰写者是杨帮华、王伟、胡晨潇、荣芬奇。
第12章  双向闭环运动想象BCI主动康复训练系统的功效评价方法的撰写者是伏云发、潘鹤、丁鹏、王帆、李天文、赵磊、南文雅、龚安民。

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