基于脑机接口的注意力障碍智能识别与闭环调控系统

融合人工智能与脑机交互,构建自适应的专注力评估与康复训练平台

项目简介

注意缺陷多动障碍(ADHD)是一类常见的神经发育障碍,主要表现为注意力不足、持续专注困难和冲动行为等。当前临床评估主要依赖行为量表、任务测试和医生观察,存在主观性较强、连续监测不足以及日常训练反馈有限等问题。

本项目面向 ADHD 的辅助评估与注意力康复训练需求,构建融合脑电感知、人工智能识别和脑机交互调控的闭环智能训练系统。利用便携式脑电设备实时采集用户在认知和游戏任务过程中的神经信号,通过智能模型分析注意状态、疲劳程度及认知负荷变化,并结合脑控游戏、智能设备和触觉反馈,实现“脑状态感知—训练任务调节—多模态反馈—能力评价”的闭环训练。

主要研究内容

注意状态脑电智能识别

注意状态脑电智能识别流程图
  • 利用便携式脑电设备采集用户任务过程中的脑电信号
  • 分析不同注意状态下脑电频谱及神经活动变化规律
  • 建立注意水平、疲劳状态和认知负荷智能识别模型
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脑机接口驱动的自适应训练环境

脑机接口驱动的自适应训练环境流程图
  • 构建脑控小车、无人机及计算机游戏等交互训练任务
  • 根据用户实时脑状态动态调整任务难度和训练节奏
  • 实现脑电状态与训练环境之间的实时交互与自适应控制

闭环神经调控与多模态反馈

闭环神经调控与多模态反馈流程图
  • 根据实时脑电状态动态优化注意力训练策略
  • 利用触觉振动、视觉提示等方式进行注意引导与状态反馈
  • 构建“检测—识别—反馈—训练”的闭环注意力调控机制

预期成果

💻
ADHD 脑电辅助评估系统
建立客观、量化的脑电评价指标,为注意缺陷及认知状态评估提供智能辅助工具。
🎮
脑机接口智能训练平台
集成脑控游戏、智能设备与多模态反馈,实现趣味化、自适应的注意力训练。
🏠
家庭场景持续康复方案
形成适用于家庭环境的低负担、高频次、可持续注意力训练与效果评价模式。
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