2022-10-31
各学院（部）：
为更好开展新工科毕设项目，提升项目质量和水平，“脑-机智能融合系统”新工科毕业设计项目现面向全校教师和毕业班学生进行招募。现将有关事项通知如下。
一、项目背景
脑-机接口能在大脑与外部设备之间建立一条直接的信息通路，从而实现所谓的“意念控制”。该学科综合了脑科学、人工智能、材料科学等多个领域的最先进理论与前沿技术，是当下全球科技竞争的又一制高点。
项目以脑-机智能融合系统为牵引，将不同学科的指导老师和毕业设计本科生，组织成一个跨学院、跨专业的多学科交叉团队，开展脑-机接口基础理论、核心技术与应用转化研究，将学生毕设课题与国家重大战略紧密结合，既拓宽学生眼界，又培养团队意识。
本项目于2022年已经组建了一期毕设团队，围绕神经信号采集硬件设备、脑电信号编解码技术与脑-机接口系统等方向，开展了一期毕设工作，针对关键问题探索了解决方案和技术思路，形成了基础算法模块与系统原型。项目组成员作为优秀学生代表在新工科总结与表彰大会上发言，分享新工科毕业设计收获。
项目依托天大神经工程团队实验平台，包括20余个专业实验室，配备200余台（套）实验仪器，覆盖医学、电子、材料、计算机、机械等多个领域。
本项目第二期重点关注脑-机接口系统的自主研制，包括脑电神经机制、脑电采集电极、脑电计算模型、软硬件系统与应用转化等全技术链条研究。
二、选题方向及任务
项目拟设六个研究方向：大脑认知功能与脑电机制、脑电电极材料与结构、脑电信号处理与建模、脑-机接口软硬件平台、脑-机编解码关键技术和脑-机智能融合理论与方法。每个研究方向设2~3个研究任务，拟设2~3名指导教师岗位，拟安排4~6名学生。
研究方向和任务设置如下：
1. 大脑认知功能与脑电机制
探究高级认知功能的神经过程及其脑电机制，研究由主观意识引起的、有效稳定的新型内源性脑-机接口驱动信号（如预期、注意等），为提升脑-机接口系统的智能化水平、实现更贴近大脑意图自然表达的脑-机接口系统开发提供理论基础。
2. 脑电电极材料与结构
调研各种材质电极的脑电信号传输机理，研发具有阻抗值小、信噪比高等性能的新型脑电电极材料，设计符合人机工程的舒适机械结构及简易佩戴方案，采用简单可行的加工制造工艺制成，为BCI系统提供可靠稳定的信号基础。
3. 脑电信号处理与建模
脑电信号主要由任务相关脑电和自发背景脑电构成。背景脑电的存在极大地影响着任务相关脑电信号的解码和识别。研究拟利用非任务期脑电信号估计背景脑电特征模式，借助溯源分析方法估计任务相关源成分，最终基于脑电线性模型设计可抑制背景噪声、提升任务相关脑电特征信噪比的特征提取方法。
4. 脑-机接口软硬件平台
研制高性能的脑电采集设备，结合新型脑电电极为BCI系统提供可靠的脑电信号采集硬件支撑，同时搭建稳定的，能实时获取并显示脑电信号波形的数据服务软件平台，为BCI系统提供良好的交互界面以及高效的数据服务支持。
5. 脑-机编解码关键技术
探究多信源编码诱发脑电信号的变化演进规律，发展时分多址、频分多址、空分多址、码分多址等联合编码技术，通过对特定大脑活动模式的提取与分析，建立编码范式与脑电神经响应之间的关联映射模型，实现高性能的脑-机交互。
6. 脑-机智能融合理论与方法
探索多维感知功能的神经表征与信息流交互原理，明确脑-机意图交互过程中生物智能与机器智能融合的神经机制与数学模型，突破高通量脑-机信息并行交互关键技术，发展群脑协同与脑-机信息全方位联通策略，实现脑-机深度智能融合。
三、指导教师和学生背景要求
指导教师与学生研究背景范围：生物医学工程、智能医学工程、仪器科学与技术、材料科学与工程、信息工程、电子工程、自动化、计算机、软件工程等工科专业，或者神经科学类、医学类、物理类、数学类专业学科背景。
四、报名方式
指导教师和学生可根据自己的兴趣选择相应的研究方向，请将姓名、学院、联系方式、意向研究方向等信息发送到flora_wk@tju.edu.cn，时间截止到11月30号。
联系人：王坤，13612159223
脑-机智能融合系统
2022年10月31日