德国 Brain Products 脑电放大器 actiCHamp

actiCHamp 是 Brain Products GmbH 的模块化一体式实验室脑电放大器，由主机与最多 5 个 32 通道模块组成；2019 年底停售，由 actiCHamp Plus 替代。 它用每通道一个 24 位转换器将 actiCAP 主动电极与 AUX 传感器信号数字化，经 USB 传输到计算机。 最多 160 个 EEG + 8 个 AUX 通道，采样率最高 100 kHz，带宽 DC-7,500 Hz，输入噪声 2 µVpp，共模抑制比 100 dB，8 位 TTL 触发。 用于 EEG/ERP、BCI 与 ExG 研究以及外周生理信号（皮肤电、加速度、呼吸）记录。 由 BrainVision Recorder 记录数据；主机、模块、线缆、actiPOWER 电池与充电器及入门套件为标配，actiCAP 电极系统、TriggerBox、BIP2AUX 与各类传感器为选配。 产品为仅供科研使用的科学仪器，严禁用于医疗诊断与治疗。

仪器信息

品牌Brain Products
型号actiCHamp
分类脑电仪
仪器编码germany-brain-products-eeg-amplifier-actichamp
在售状态停售
地区来源德国
更新时间2026-10-10
研究领域神经科学、脑机接口 / 神经工程、神经人因工程与人机交互、音乐治疗与社会神经科学、康复工程

技术参数

共 130 条规格记录

整机型号与订货号actiCHamp 32 System BP-100-2107；actiCHamp 64 System BP-100-2115；actiCHamp 96 System BP-100-2125；actiCHamp 128 System BP-100-2135；actiCHamp 160 System BP-100-2145（actiCHamp 各通道数系统）
整机型号与订货号actiCHamp Plus 32 System BP-100-2500；actiCHamp Plus 64 System BP-100-2510；actiCHamp Plus 96 System BP-100-2520；actiCHamp Plus 128 System BP-100-2530；actiCHamp Plus 160 System BP-100-2540（actiCHamp Plus 各通道数系统）
产品修订版本Product revision 05（actiCHamp，文档版本 015（2022 年 3 月 9 日）所述产品修订版）
产品修订版本Product revision 02（actiCHamp Plus，文档版本 015（2022 年 3 月 9 日）所述产品修订版）
产品状态已停产（2019 年底停止供应）（actiCHamp）
官方替代型号actiCHamp Plus（actiCHamp 停产后的后继机型）
系统构成基础模块加 32 通道插装模块构成，经电极与传感器采集的信号放大、数字化后经 USB 传输至计算机显示与存储（actiCHamp）
医疗器械属性非医疗器械
可采集生理信号类型EEG（脑电）与辅助生理信号（AUX）
可采集生理信号类型对电生理信号（EEG、EMG、ECG、EOG）进行放大与数字化
测量对象范围单一被试的神经/电生理信号
最大通道数160 EEG + 8 AUX
辅助（AUX）通道数8
通道扩展模块形式32 通道模块（用于将系统扩展至最多 160 个 EEG 通道）
可加装扩展模块数量上限最多 5 个（actiCHamp，加装于基础模块）
扩展模块安装顺序要求最靠近前面板的插槽用于通道 1–32，其后插槽依次用于第二个模块（通道 33–64），以此类推（actiCHamp / actiCHamp Plus 的 32 通道模块）
采样率100,000 Hz（32 EEG 通道 + 8 AUX 通道时）
采样率50 kHz（64 EEG 通道 + 8 AUX 通道时）
采样率25 kHz（96 EEG 通道 + 8 AUX 通道时）
采样率25 kHz（128 EEG 通道 + 8 AUX 通道时）
采样率25 kHz（160 EEG 通道 + 8 AUX 通道时）
带宽DC–7,500 Hz（EEG 通道）
带宽DC–20 kHz（AUX 通道，100 kHz 采样率时）
A/D 转换位数24 bit，每通道一个转换器
电压分辨率0.04883 μV/Bit（0.8192 V/(2^24 Bit)）（EEG 通道）
电压分辨率0.596 μV/Bit（10 V/(2^24 Bit)）（AUX 通道，Rev. 02 及以后）
输入电压测量范围±400 mV（EEG 通道）
输入电压测量范围±4.8 V（AUX 通道，Rev. 2、3、4）
输入电压测量范围0.3–4 V（AUX 通道，Rev. 1）
输入噪声2 μVpp（DC–35 Hz）
共模抑制比100 dB
输入阻抗> 1,000 MΩ（EEG 通道（DC）；actiCHamp Plus）
输入阻抗40 MΩ（AUX 通道；actiCHamp Plus，Rev. 01 起）
电极阻抗测量功能支持（三色 LED 显示，适用于主动电极）（actiCHamp）
计算机通信接口USB 接口（type B 连接器）
接地电极接口连接器形式4 针（母）
AUX 接口连接器形式5 针（母）
AUX 端口供电电流+5 V：50 mA；-5 V：20 mA（所有 AUX 通道合计）（actiCHamp/actiCHamp Plus）
AUX 通道电气隔离电气隔离（galvanically isolated）（基础模块的 8 个 AUX 插座）
触发输入位宽8 bit
触发输入信号电平TTL（LVTTL）信号，0 至 +5 V（+3.3 V），最大 10 mA
触发输入连接器形式D-Sub 9（母）
触发输入连接器形式DSub9（Trigger In 与 Trigger Out 端口）
触发输入引脚分配引脚 1–8 依次为 Bit 0–Bit 7，引脚 9 为 GND（actiCHamp 系列放大器的 Trigger In 端口）
触发输出位宽8 bit
触发输出信号电平TTL 信号，0 至 +5 V，最大 10 mA
触发输出连接器形式D-Sub 9（公）
触发输出引脚分配引脚 1–8 依次为 Bit 0–Bit 7，引脚 9 为 GND（actiCHamp 系列放大器的 Trigger Out 端口）
触发输出使用限制仅在 Digital Port Settings 窗口打开时可用，用于发送单个触发（actiCHamp）
触发信号转发功能支持（接收并转发来自/发往其他采集系统的触发）（actiCHamp Plus）
最小触发脉冲宽度100 Hz：20 ms；200 Hz：10 ms；250 Hz：8 ms；500 Hz：4 ms；1,000 Hz：2 ms；2,500 Hz：0.8 ms；5,000 Hz：0.4 ms；10,000 Hz：0.2 ms；25,000 Hz：0.08 ms；50,000 Hz：0.04 ms；100,000 Hz：0.02 ms（推荐最小值，随采样率变化）
同步输出接口形式3.5 mm 立体声插座
同步输出接口形式立体声插头（母）
同步输出信号电平TTL 信号，常开
同步输出时钟频率10 kHz、50 kHz、100 kHz（基于 A/D 转换器时钟）
多设备时间同步功能支持时钟同步输出，便于与 TMS、EMG 等外部设备集成
配套电源配置actiPOWER BP-203-0001；actiPOWER 线缆 BP-203-0003；actiPOWER 充电器（含手册）BP-203-0002；电源线（国别）BP-308-0002（actiCHamp（actiPOWER 为推荐配置））
配套电源配置PowerUnit BP-215-2010；PowerUnit 线缆 BP-215-2015；PowerUnit 充电器（含手册与国别适配器）BP-215-1020（actiCHamp Plus（PowerUnit 为推荐配置））
电源输入接口形式4 针电源插座，仅可连接 PowerUnit/actiPOWER
电池类型阀控式铅酸蓄电池（actiPOWER 电池（actiCHamp 推荐电源））
电池类型锂离子电池（磷酸铁锂，LiFePO4）（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
电池额定电压6 VDC（actiPOWER 电池（actiCHamp 推荐电源））
电池额定电压6.6 V DC（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
电池额定容量7,200 mAh（actiPOWER 电池（actiCHamp 推荐电源））
电池额定容量13 Ah（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
电池额定容量12.5 Ah（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源），文档版本 015（2022 年 3 月 9 日））
电池额定能量85.8 Wh（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
电池额定能量82.5 Wh（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源），文档版本 015（2022 年 3 月 9 日））
电池输出电流最大 2 A（actiPOWER 电池（actiCHamp 推荐电源））
电池输出电流最大 3 A（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
电池可供电放大器数量1 台（actiPOWER 电池（actiCHamp 推荐电源））
电池续航时间最长 6 小时（满电新电池）（actiPOWER 电池（actiCHamp 推荐电源））
电池续航时间22 h（10 kHz、32 通道）；7 h（25 kHz、160 通道）（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
充电时间典型 4.5 小时（actiPOWER 电池（actiCHamp 推荐电源），空电池、室温）
充电时间典型 12 小时（FRIWO 充电器）；典型 5 小时（Mascot 充电器）（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源），室温、空电池）
充电时间约 7 小时（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源），空电池、室温，文档版本 015（2022 年 3 月 9 日））
充电温度范围10–30 °C（actiPOWER 电池充电）
兼容电极类型支持（actiCHamp）
兼容电极类型不支持（actiCHamp）
兼容电极类型支持（actiCHamp Plus）
兼容电极类型actiCAP 主动电极（actiCHamp）
兼容电极类型actiCAP 主动电极与被动电极系统（如 R-Net、BrainCap）（actiCHamp Plus）
兼容电极帽型号actiCAP；actiCAP slim/actiCAP snap；actiCAP Xpress；actiCAP Xpress Twist（actiCHamp）
故障电极更换方式支持（从分线盒中移除）（actiCHamp）
兼容传感器类型Respiration Belt；GSR Module；3D Acceleration Sensor；Photo Sensor；Temperature Sensor；Blood Pressure Sensor（actiCHamp / actiCHamp Plus）
兼容硬件附件TriggerBox 与 TriggerBox Extension；EP-PreAmp；BIP2AUX；StimTrak（actiCHamp / actiCHamp Plus）
标准配置清单actiCHamp 基础模块 BP-09100；actiCHamp Plus 32 通道模块（交付时已安装）BP-09110；USB 线缆（A/B）BP-09140；Trigger in 线缆（9/25 针）BP-01975（actiCHamp）
标准配置清单actiCHamp Plus 基础模块 BP-200-1520；actiCHamp Plus 32 通道模块（交付时已安装）BP-200-1530；USB 线缆（A/B）BP-09140；Trigger 线缆 3m（9/25 针）BP-245-1550（actiCHamp Plus）
可选配件Starter kit BP-09150，含预填电极膏注射器、钝针头、自粘环、软尺（仅 actiCHamp）
可选配件BIP2AUX，订货号 BP-MCS-01（将被动电极接入 AUX 输入时需要）
配套记录与控制软件BrainVision Recorder 1.21.0202 或更高版本（actiCHamp）
配套记录与控制软件BrainVision Recorder 1.22.0001 或更高版本（actiCHamp Plus）
软件安装介质Application Suite USB，订货号 BP-270-6010（含 Dongle）
主机外形尺寸160×68×187 mm（宽×高×深）（actiCHamp 放大器）
主机外形尺寸160×68×187 mm（宽×高×深）（actiPOWER 电池（actiCHamp 推荐电源））
主机外形尺寸160×68×187 mm（宽×高×深）（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
主机重量约 1.1 kg（actiCHamp 放大器）
配套电池重量约 1.2 kg（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
配套电池重量约 1.7 kg（actiPOWER 电池（actiCHamp 推荐电源））
用户操作控件MY-Button，功能在记录软件中设定
状态指示灯每个 32 通道模块配 Mode LED：绿色表示模块工作正常；上电或内部错误时红色；持续红色表示故障
状态指示灯Mode LED（基础模块连接计算机时闪绿）；Ext. Sync LED（指示外部同步）
工作温度范围10–40 °C（放大器工作环境）
工作相对湿度范围25%–75%，无冷凝（放大器工作环境）
工作大气压范围700–1,050 hPa（放大器工作环境）
存储与运输温度范围0–60 °C（放大器储存与运输）
存储与运输相对湿度范围25%–85%，无冷凝（放大器储存与运输）
存储与运输大气压范围700–1,050 hPa（放大器储存与运输）
电池工作温度范围10–40 °C（actiPOWER / PowerUnit 电池工作）
电池工作相对湿度范围30%–80%，无冷凝（actiPOWER / PowerUnit 电池工作）
电池存储与运输温度范围0–40 °C（actiPOWER / PowerUnit 电池储存）
电池存储与运输温度范围0–60 °C（actiPOWER / PowerUnit 电池运输）
电池存储与运输荷电状态要求30%–80%（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
电池存储与运输荷电状态要求< 30%（PowerUnit 电池（actiCHamp Plus 推荐电源））
电极帽工作温度范围0–30 °C（actiCAP 电极与分线盒）
液体与潮气防护限制不得让液体进入外壳
磁共振环境适用性不支持（不得在 MR 扫描室使用）
电气安全设备分类仅就 IEC 60601-1 电气安全测试的目的而言，可按 II 类设备处理
外接计算机安全标准要求IEC/EN 62368-1 或 IEC/EN 60950-1（与放大器连接的计算机）
电磁兼容性符合标准EN 61326-1:2013（IEC 61326-1:2012）
电磁兼容性符合标准Directive 2014/30/EU
RoHS 指令符合性Directive 2011/65/EU（含修订指令 (EU) 2015/863）
CE 认证Yes
电子电气设备制造商注册号DE89975135（stiftung elektro-altgeräte register）
废弃处置要求不得按生活垃圾处置，须按国家法规处置或连同附件退回制造商
预期用途限制仅供研究使用（INVESTIGATIONAL USE ONLY），禁止用于诊断、治疗等医疗用途
预期使用环境研究机构等非医疗环境（含家庭）；医院、诊所等医疗环境
使用环境限制MR 扫描环境、易爆气体附近、富氧环境、水下或可能大量进水的环境
操作人员资质要求限心理学与神经生理学研究人员、医生及医学专家使用；不得由无资质人员使用
共模抑制比测试标准IEC 60601-2-26

相关实验室

以下机构来自本仪器关联论文的作者署名，不代表已确认采购或持有该仪器。

Zander Laboratories 有限公司

地区：德国

署名作者：戴安娜·E·格尔曼、托尔斯滕·O·赞德

研究方向：被动式脑机接口、大语言模型、错误加工、道德判断

关联论文 1 篇

勃兰登堡工业大学

地区：德国

署名作者：戴安娜·E·格尔曼、托尔斯滕·O·赞德

研究方向：被动式脑机接口、大语言模型、错误加工、道德判断

关联论文 1 篇

ValGRAI

地区：西班牙

署名作者：何塞·M·阿索林

研究方向：脑机接口、停止意图、外骨骼、脑电图

关联论文 1 篇

克雷姆斯 IMC 应用科学大学

地区：英国

署名作者：克莱门斯·迈德霍夫、约尔格·法赫纳

研究方向：音乐治疗、即兴、超扫描、脑电图

关联论文 1 篇

埃尔切工程研究所

地区：西班牙

署名作者：何塞·M·阿索林

研究方向：脑机接口、停止意图、外骨骼、脑电图

关联论文 1 篇

埃尔切米格尔·埃尔南德斯大学

地区：西班牙

署名作者：维森特·基莱斯、何塞·M·阿索林

研究方向：脑机接口、停止意图、外骨骼、脑电图

关联论文 1 篇

安格利亚鲁斯金大学

地区：英国

署名作者：克莱门斯·迈德霍夫、约尔格·法赫纳

研究方向：音乐治疗、即兴、超扫描、脑电图

关联论文 1 篇

欧洲脑与技术大学

地区：西班牙

署名作者：何塞·M·阿索林

研究方向：脑机接口、停止意图、外骨骼、脑电图

关联论文 1 篇

实验方法

研究方向：基于脑电的运动意图检测与外骨骼控制、用于心理状态解码的被动式脑机接口、语言与道德判断过程中的事件相关电位、脑电超扫描与脑间同步、真实场景下的移动脑电记录

外骨骼辅助行走中基于脑电的停止意图实时检测实验

方法说明：使用 actiCHamp 放大器以 500 Hz 采样率记录 27 导联头皮脑电及 4 导联眼电，受试者穿戴 H3 下肢外骨骼行走，遇到障碍物出现时产生停止意图。通过 H∞ 眼动伪迹滤波与低频段状态变量滤波提取特征，采用两级串联卷积神经网络区分行走与停止意图并抑制误报，结合迁移学习与微调缩短个体校准时间，在健康受试者与不完全脊髓损伤患者中进行伪在线与闭环实时验证。

实验仪器：脑电放大器 actiCHamp；下肢外骨骼 H3；惯性测量单元

实验步骤

  1. 受试者准备与电极安放

    说明：按 10-10 国际系统在头皮安放 27 个电极，并布置 4 通道眼电电极，佩戴 H3 下肢外骨骼。

    关键点：电极位置遵循 10-10 系统，眼电用于后续 H∞ 伪迹去除

  2. 脑电信号采集

    说明：使用 actiCHamp 放大器以 500 Hz 记录脑电，硬件设置 50 Hz 陷波与 0.1 Hz 高通以抑制工频与直流分量。

    关键点：采样率 500 Hz，硬件 50 Hz 陷波，0.1 Hz 高通

  3. 行走任务与障碍物范式

    说明：受试者在跑步机或外骨骼辅助下行走，障碍物出现时停止行走，利用惯性测量单元标记实际停止时刻。

    关键点：IMU 提供停止事件标签，用于监督训练

  4. 信号预处理与特征提取

    说明：以 EOG 为参考进行 H∞ 眼动伪迹滤波，采用四个二阶状态变量滤波器提取 0.4–3、2–4、3–6、5–8 Hz 频段特征。

    关键点：低频段（<8 Hz）特征与运动准备电位相关

  5. 两级卷积网络分类

    说明：NN1 区分行走与停止意图，NN2 对 NN1 输出进行二次判别以纠正误报。

    关键点：串联双网络使每分钟误报从 31.8 降至 3.9

  6. 迁移学习与微调

    说明：合并多受试者数据预训练模型，再用 20 次个体重复试次进行微调以缩短校准时间。

    关键点：微调仅需少量个体数据

  7. 伪在线与闭环实时验证

    说明：采用留一法交叉验证进行伪在线分析，并在外骨骼闭环控制下进行实时验证，包括健康受试者与不完全脊髓损伤患者。

    关键点：指标包括真阳性率、每分钟误报数与无误报重复比例

实验数据

多通道连续脑电与眼电信号

数据来源：actiCHamp 放大器以 500 Hz 记录的 27 导联 EEG 与 4 导联 EOG

实验样本：27 通道 EEG 时间序列，采样率 500 Hz，硬件 50 Hz 陷波与 0.1 Hz 高通

数据呈现：时域波形图、频段滤波后特征曲线

停止意图检测性能指标

数据来源：伪在线留一法交叉验证及闭环实时测试结果

实验样本：跑步机测试每分钟误报由 31.8 降至 3.9，无误报正确检测率由 34.9% 升至 60.3%；闭环测试 3.8 次误报/分钟、准确率 49.3%；脊髓损伤患者准确率 37.9%、7.7 次误报/分钟

数据呈现：柱状图与表格比较不同网络结构与受试者组的指标

方法关联论文：基于迁移学习的脑机接口用于检测外骨骼辅助行走中障碍物的出现

基于被动式脑机接口的文本阅读心理状态（道德显著性与错误加工）单试次解码实验

方法说明：使用 64 个 actiCAP slim 凝胶主动电极与 actiCHamp 放大器以 500 Hz 记录脑电，13 名受试者在快速序列视觉呈现范式下逐词阅读道德判断语句与事实正误语句并按键作答。数据经 EEGLAB 预处理、AMICA 独立成分分析与 ICLabel 成分分类后，采用 200–800 ms 窗口均值特征与正则化线性判别分析进行五折交叉验证分类，并绘制 ERP 总平均与地形图，评估被动式脑机接口用于神经自适应聊天机器人的可行性。

实验仪器：脑电放大器 actiCHamp；主动凝胶电极 actiCAP slim；眼动仪

实验步骤

  1. 电极安放与阻抗准备

    说明：按扩展 10–20 系统在电极帽上安放 64 个 actiCAP slim 凝胶主动电极。

    关键点：64 导联主动凝胶电极，扩展 10–20 系统

  2. 脑电采集

    说明：通过 actiCHamp 放大器以 500 Hz 采样记录脑电，并同步记录眼动数据，使用 Lab Streaming Layer 进行事件同步。

    关键点：采样率 500 Hz，LSL 时间同步

  3. 道德判断范式

    说明：受试者观看 16 段视频片段，随后以快速序列视觉呈现方式逐词阅读 160 条语句（80 条道德一致、80 条不一致），按键表示同意或不同意。

    关键点：RSVP 逐词呈现，诱发道德显著性相关 ERP

  4. 错误加工范式

    说明：呈现 160 条事实语句（80 条正确、80 条错误），受试者判断正确与否。

    关键点：诱发对事实错误的错误加工反应

  5. 信号预处理

    说明：在 EEGLAB 中去除伪迹、重采样至 250 Hz、FIR 滤波、坏道插值与共平均参考，随后进行 AMICA 独立成分分析并用 ICLabel 标记成分、DIPFIT 拟合偶极子。

    关键点：区分全成分数据与脑成分数据两种输入

  6. 特征提取与分类

    说明：在 200–800 ms 内取 12 个 50 ms 窗口的均值作为特征，采用正则化 LDA 进行五折交叉验证。

    关键点：窗口均值特征 + 正则化 LDA

  7. ERP 可视化

    说明：计算 ERP 总平均并绘制地形图，与已有文献中的 ERP 成分进行对照。

    关键点：检验解码结果的神经生理合理性

实验数据

64 导联脑电数据

数据来源：actiCHamp 放大器以 500 Hz 记录的 actiCAP slim 凝胶电极信号

实验样本：64 通道 EEG 连续数据，13 名受试者，每范式 160 个试次

数据呈现：ERP 波形图、头皮地形图

单试次分类准确率

数据来源：正则化 LDA 五折交叉验证结果

实验样本：道德显著性解码平均校准准确率 78%（600 ms 数据窗）；错误加工解码平均准确率 66%

数据呈现：准确率柱状图与个体分布图

方法关联论文：迈向神经自适应聊天机器人：一项可行性研究

即兴音乐治疗中痴呆患者与治疗师的双人脑电超扫描（hyperscanning）实验

方法说明：在真实音乐治疗场景中，使用 actiCHamp 放大器配合 MOVE 无线接口，以 500 Hz 同步记录音乐治疗师与一名痴呆患者各 32 导联 Ag/AgCl 主动电极脑电（以参与者 1 的 Cz 为参考），实现自由活动下的双人 EEG 记录。同时采集音视频并转换为 MIDI 以提取音符密度、脉冲清晰度与同步性等音乐特征；由三名治疗师标注鼓即兴中的兴趣时刻与非兴趣时刻，比较两类时刻间的脑内、脑间整合耦合指数与音乐特征差异。

实验仪器：脑电放大器 actiCHamp；无线脑电传输接口 MOVE；主动电极帽 actiCap；视频记录软件 BrainVision Video Recorder；脑电分析软件 BrainVision Analyzer 2.1.2

实验步骤

  1. 电极安放与参考设置

    说明：为治疗师与患者各佩戴 32 导 actiCap 主动电极帽，按扩展 10–20 系统安放，参考电极为参与者 1 的 Cz。

    关键点：双人共用一套放大器，统一参考

  2. 无线移动脑电采集

    说明：通过 MOVE 无线接口与 actiCHamp 放大器以 500 Hz 记录，发射器固定于参与者肩背部以允许自由运动。

    关键点：MOVE 无线传输保证真实治疗中的自由活动

  3. 音视频同步记录

    说明：使用 BrainVision Video Recorder 同步录制视频，并记录鼓即兴的音频。

    关键点：EEG 与音视频时间对齐

  4. 音乐特征提取

    说明：用 Logic Pro 将音频转为 MIDI，在 ELAN 中校正，用 Matlab 与 Music Therapy Toolbox 以 6 秒滑窗提取音符密度、脉冲清晰度、同步性与模仿指标。

    关键点：MIR 方法量化互动音乐行为

  5. 兴趣时刻标注

    说明：三名音乐治疗师独立识别两段鼓即兴中的兴趣时刻（MOI）与非兴趣时刻（MONI）。

    关键点：以临床专家标注定义比较条件

  6. 脑电预处理

    说明：在 BrainVision Analyzer 中进行 1–40 Hz 巴特沃斯滤波、ICA 伪迹校正与目视检查；通过电流源密度变换与 FFT 计算额叶 alpha 不对称。

    关键点：ICA 去除运动与眼动伪迹

  7. 脑内/脑间耦合分析

    说明：采用复 Morlet 小波变换计算相位同步，计算整合耦合指数（ICI）评估电极对之间的时滞神经同步，并在 MOI 与 MONI 之间比较，统计用 SPSS 完成。

    关键点：ICI 反映时滞神经同步及活动的先后关系

实验数据

双人 32 导联脑电数据

数据来源：actiCHamp + MOVE 以 500 Hz 记录的治疗师与患者脑电

实验样本：两名参与者各 32 通道 EEG，采样率 500 Hz，参考 Cz

数据呈现：耦合强度头皮拓扑图、时频图

音乐特征时间序列

数据来源：由音频转换的 MIDI 数据经 Music Therapy Toolbox 提取

实验样本：6 秒滑窗的音符密度、脉冲清晰度、同步性、模仿指标

数据呈现：特征随时间变化曲线

脑间耦合比较结果

数据来源：MOI 与 MONI 之间的 ICI 差异

实验样本：MOI 期间 2 Hz 脑间耦合增强且治疗师神经活动领先；患者额中央区脑内耦合在 MOI 更强，治疗师脑内耦合在 MONI 更强

数据呈现：电极对耦合矩阵与拓扑图

方法关联论文：痴呆患者即兴音乐治疗中的脑内与脑间耦合及活动动态：一项探索性脑电超扫描单案例研究

主要部件

暂未收录主要部件

相关论文

共 3 篇；当前显示第 1 页

迈向神经自适应聊天机器人：一项可行性研究

原文题名：Towards neuroadaptive chatbots: a feasibility study

发表年份：2025

作者：戴安娜·E·格尔曼；托尔斯滕·O·赞德

刊源：Frontiers in Neuroergonomics

DOI 10.3389/fnrgo.2025.1589734
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摘要 · 中文整理：引言：大语言模型（LLM）正在改变大多数行业，并将成为人类数字体验的基石。尽管将显式人类反馈纳入基于 LLM 的聊天机器人的训练与开发对当前的进展至关重要，但如何使其更好地与人类价值观对齐仍需更多研究。被动式脑机接口（pBCI）所实现的隐式人类反馈有望揭示用户在与聊天机器人交互时认知与情感状态的细微差别。本研究探讨利用 pBCI 解码对文本刺激反应的心理状态的可行性，为神经自适应聊天机器人奠定基础。方法：设计了两种以文本刺激诱发道德判断与错误加工的范式。在受试者完成阅读任务时使用 64 个凝胶电极记录脑电。采用窗口均值方法与线性判别分析（LDA）在离线状态下针对全成分与脑成分数据获得心理状态分类器，并对相应事件相关电位（ERP）进行目视检查。结果：道德显著性在单试次水平被成功解码，基于 600 ms 数据窗的平均校准准确率为 78%。后续分类器无法区分道德判断的一致（道德认同）与不一致（道德不认同）。对事实错误的错误加工解码平均校准准确率为 66%。所识别的 ERP 与其他研究发现部分一致。讨论：本研究证明了利用 pBCI 从读者脑数据中在单试次水平区分心理状态的可行性。仍需进一步工作以从离线转向在线研究，并了解在控制较少的语言任务和更真实的聊天机器人交互中能否获得可靠的 pBCI 分类器。本工作为理解和利用基于神经的隐式人类反馈进行 LLM 对齐迈出了初步步伐。

原文摘要：Introduction: Large-language models (LLMs) are transforming most industries today and are set to become a cornerstone of the human digital experience. While integrating explicit human feedback into the training and development of LLM-based chatbots has been integral to the progress we see nowadays, more work is needed to understand how to best align them with human values. Implicit human feedback enabled by passive brain-computer interfaces (pBCIs) could potentially help unlock the hidden nuance of users' cognitive and affective states during interaction with chatbots. This study proposes an investigation on the feasibility of using pBCIs to decode mental states in reaction to text stimuli, to lay the groundwork for neuroadaptive chatbots. Methods: Two paradigms were created to elicit moral judgment and error-processing with text stimuli. Electroencephalography (EEG) data was recorded with 64 gel electrodes while participants completed reading tasks. Mental state classifiers were obtained in an offline manner with a windowed-means approach and linear discriminant analysis (LDA) for full-component and brain-component data. The corresponding event-related potentials (ERPs) were visually inspected. Results: Moral salience was successfully decoded at a single-trial level, with an average calibration accuracy of 78% on the basis of a data window of 600 ms. Subsequent classifiers were not able to distinguish moral judgment congruence (i.e., moral agreement) and incongruence (i.e., moral disagreement). Error processing in reaction to factual inaccuracy was decoded with an average calibration accuracy of 66%. The identified ERPs for the investigated mental states partly aligned with other findings. Discussion: With this study, we demonstrate the feasibility of using pBCIs to distinguish mental states from readers' brain data at a single-trial level. More work is needed to transition from offline to online investigations and to understand if reliable pBCI classifiers can also be obtained in less controlled language tasks and more realistic chatbot interactions. Our work marks preliminary steps for understanding and making use of neural-based implicit human feedback for LLM alignment.

关键词：被动式脑机接口、被动式脑机接口、大语言模型、错误加工、道德判断、人工智能对齐

研究目标：探讨能否利用被动式脑机接口从脑电中单试次解码读者对文本刺激的道德显著性与错误加工等心理状态，为基于隐式神经反馈的神经自适应聊天机器人与 LLM 对齐提供基础。

主要结论：被动式脑机接口可在单试次水平解码道德显著性（约 78%）与错误加工（约 66%），但无法区分道德一致与不一致；证明了该方法的可行性，后续需向在线、真实交互场景推进。

创新点：首次将被动式脑机接口与 LLM 聊天机器人对齐问题结合，设计文本诱发道德判断与错误加工两种范式，并比较全成分与脑成分数据的解码效果。

后续建议：将离线分类器迁移到在线实时神经自适应聊天机器人系统；扩大样本量并纳入更自然的自由阅读与对话场景；结合眼动数据进行多模态心理状态解码；探索深度学习模型以提升道德一致性判别能力；研究跨会话、跨被试的分类器泛化与校准迁移

APA 引文：Gherman, D. E., & Zander, T. O. (2025). Towards neuroadaptive chatbots: a feasibility study. Frontiers in Neuroergonomics, 6, 1589734. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2025.1589734

仪器引用：A total of 64 active actiCAP slim gel electrodes (Brain Products GmbH, Gilching, Germany) were used according to the extended 10–20 international system (Klem et al., 1999). The signal was sampled at 500 Hz with an actiCHamp amplifier.

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