科学家们已开发出可与实验室内的科技前沿设备相媲美便携式64通道可穿戴大脑活动监测系统。

　　这个系统因为其装配了脑电图（EEG）传感器，所以能很好地与世界应用相适应，其应用范围很广，从科学研究到临床诊断都能用到。

　　　就要摆脱实验室“束缚”

　　此项研究的主要目的是帮助EEG系统摆脱实验室的束缚。科学家想在未来的神经影像系统和移动传感器以及智能手机协作，增强大脑功能。

　  他们希望能为神经系统疾病带来新疗法。该项研究主要开发人员格尔特·考文博格斯说：“我们希望大脑能自己解 决问题，目前正在避免侵入式技术，比如深层大脑刺激和处方药物等，取而代之的是利用大脑突触可塑性启动自行修复程序。”

研究人员花了四年时间完美传感器的材料配方，主要由银和碳混合的柔性衬底制作而成，传输高质量信号时保持弹性和持久性，其内置有导电水水凝胶膜，可以让传感器直接在裸露的皮肤表面工作。

研究人员表示要在试戴者移动状态下进行捕捉信号，增加头盔表现。实验结果表明，步行移动时，信号捕捉还是很可靠的，但在剧烈活动时表现欠佳。

　　数据分析软件“降噪”好

分析头盔所捕捉数据，需要与干扰信号分离开。因为从大脑发出来的微弱电流通常很容易被试戴者走动、说话等高振幅的信号所干扰。

　　研究人员为此设计了一个算法，就是将试戴者休息时候的数据和动态数据对比，把不符合要求处理掉，进而获得比较干净的单纯大脑信号数据。

　　但数据分析并不止于此。研究人员利用已收集来的数据信息，能够实时追踪从大脑不同区域交互产生的信号，建立一个不断变化的大脑活动网络图。然后，他们让计算机连接大脑活动的特殊网络，进而学习大脑的认知和行为模式。

　　创新创业公司受“追捧”

　　尉迟和马伦为此都创建了自己的大脑科技商业公司。

　　尉迟的公司名为Cognionics，这种头盔在神经反馈专家那里也很受欢迎，这一领域研究的终目的，是让头盔走进诊所帮助诊断中风和癫痫等疾病。

　　马伦的创业公司名为Qusp，已经开发出了基于云计算的软件平台，其目标是让脑—机接口和优秀的信号处理方法更容易与多种多样的日常应用和可穿戴设备相适应。

　　　为了这一刻的来临，传感器需要变得不仅是可穿戴那么简单，还要很舒适，其数据分析的算法还要能够切断来自外界无意义信息的干扰。